睡眠中の徐波と神経可塑性の関係に関する理論的研究

睡眠慢波与神经可塑性关系的理论研究

• 批准号: 21J10564
• 负责人: 吉田 健祐
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-28 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21J10564/
• 关键词: シナプス可塑性; 記憶再編成; 情報量最大化; 徐波; 記憶

学習における睡眠の意義を明らかにするために、slow waveにより誘導されるシナプス可塑性に関して理論モデルを用いて研究をおこなった。神経細胞間の情報伝達を最大化するようなシナプス可塑性学習則において、ベースラインの発火率（平均発火率）によってシナプス変化が影響を受けるという性質と、徐波の空間スケールとの関係に関して解析をおこなった。興奮性・抑制性神経細胞により構成されるネットワークモデルにおけるシナプス可塑性の解析により、空間的にグローバルなup stateはローカルなup stateと比べて平均発火率が低くなっているため、グローバルなup stateはシナプス増強、ローカルなup stateはシナプス抑圧に寄与する傾向が見られた。さらにグローバルなup stateとローカルなup stateの記憶再編成への寄与を比較した先行研究の実験を模したようなフィードフォワードネットワークを考え、このようなシナプス可塑性と記憶再編成の関係を解析した。すると、モデルにおいてグローバルなup stateはシナプス増強を介して記憶の定着に寄与し、ローカルなup stateはシナプス抑圧を介して記憶の忘却に寄与する可能性が示唆された。これは先行研究の実験結果を再現するものとなっていた。これまでの成果から、slow wave中のシナプス可塑性・記憶再編成に関する複数の実験結果が情報伝達の最大化という観点で統一的に説明できることを見出し、睡眠中に情報伝達の向上が起こっている可能性を提案した。

Learning に お け る sleep の meaning を Ming ら か に す る た め に, missile wave に よ り induced さ れ る シ ナ プ ス plasticity に masato し て theory モ デ ル を with い て research を お こ な っ た. God 経 intercellular の intelligence 伝 maximize を す る よ う な シ ナ プ ス plasticity study is に お い て, ベ ー ス ラ イ ン の 発 fire rate (a) the average 発 fire rate に よ っ て シ ナ プ ス variations change が を by け る と い う properties と,, xu bo, の space ス ケ ー ル と の masato is に masato し て parsing を お こ な っ た. 経 cell excitability, inhibitory god に よ り constitute さ れ る ネ ッ ト ワ ー ク モ デ ル に お け る シ ナ プ ス plasticity の parsing に よ り, space に グ ロ ー バ ル な up state は ロ ー カ ル な up state と than べ て low average 発 fire rate が く な っ て い る た め, グ ロ ー バ ル な up Strong state は シ ナ プ ス rights, ロ ー カ ル な up state は シ ナ プ ス 圧 suppression に send す る tendency が see ら れ た. さ ら に グ ロ ー バ ル な up state と ロ ー カ ル な up state の memory again plait へ の send compared with を し た leading research の be 験 を die し た よ う な フ ィ ー ド フ ォ ワ ー ド ネ ッ ト ワ ー ク を え test, こ の よ う な シ ナ プ ス plasticity と memory again plait の masato is を parsing し た. す る と, モ デ ル に お い て グ ロ ー バ ル な up state は シ ナ プ ス raised strong を interface し て memory の fixed on に send and し ロ ー カ ル な up state は シ ナ プ ス 圧 suppression を interface し て memory の forget に send す が る possibility in stopping さ れ た. The results of the pilot study <s:1> experiments in する れ れ を are を that reproduce する <s:1> となって た た た た た. こ れ ま で の results か ら, missile wave の シ ナ プ ス plasticity, memory again plait に masato す る plural の be 験 results が intelligence 伝 maximize の と い う 観 point で unified に illustrates で き る こ と を see し, sleep in に intelligence 伝 の が up こ っ て い る possibility を proposal し た.

项目成果

スパイク神経細胞モデルにおける睡眠中の徐波・シナプス可塑性による情報量最大化

在尖峰神经元模型中通过睡眠期间的慢波/突触可塑性最大化信息量

• 发表时间: 2021
• 作者: 吉田健祐;豊泉太郎
• 通讯作者: 豊泉太郎

The infomax approach reproduces state-dependent synaptic plasticity and memory reorganization during non-REM sleep

Infomax 方法再现非快速眼动睡眠期间状态依赖的突触可塑性和记忆重组

• 发表时间: 2021
• 作者: Kensuke Yoshida;Taro Toyoizumi
• 通讯作者: Taro Toyoizumi

Computational roles of intrinsic synaptic dynamics

• DOI: 10.1016/j.conb.2021.06.002
• 发表时间: 2021-04
• 期刊: Current Opinion in Neurobiology
• 影响因子: 5.7
• 作者: Genki Shimizu;Kensuke Yoshida;H. Kasai;Taro Toyoizumi

ノンレム睡眠中のシナプス可塑性・記憶再編成に対する情報量最大化によるアプローチ

NREM 睡眠期间突触可塑性和记忆重组的信息最大化方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 吉田健祐;豊泉太郎
• 通讯作者: 豊泉太郎

睡眠中のシナプス可塑性による情報量最大化

通过睡眠期间的突触可塑性最大化信息量

• 发表时间: 2021
• 作者: 吉田健祐;豊泉太郎
• 通讯作者: 豊泉太郎