Neural processing for network representation of spatial map

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認知地図の神経基盤として，場所の物理的・幾何学的な特徴が，海馬や内側嗅内皮質等の場所細胞や格子細胞等の神経細胞群によって表現されることがよく知られている．一方で，ネットワーク表現は，場所の物理的・幾何学的表現を “要約”した表現とみなせ，認知地図において重要な場所表現の一つとして用いられている可能性も十分に想定できる．しかし，その脳情報処理過程の解明は始まったばかりである．本年度までの実績で，空間学習中の探索地点のネットワーク構造が尺度空間によって調整されることを発見した．具体的に，通常サイズ（直径 1 m）のバーンズ迷路（BM1）上の探索地点を結ぶネットワーク構造の媒介中心性は，空間学習に伴って減衰するのに対し，前者の 3 倍広いバーンズ迷路（BM3）でのそれは，学習が進んでも一定であった．この結果から，BM3 のような大尺度空間では，媒介中心性が一定となるように，異なる複数のエリアを接続するような ”ハブ” となる地点が学習後期においても維持され，一方，小尺度空間では，そのような地点は次第に消失することが示唆された．また，BM3 を先行して学習すると，後の BM1 での学習が促進され，ある種のメタ学習が成立していることが示唆された．このとき，BM ナイーブなマウスに比べ，BM3 を経験したマウスは，BM1 学習中に媒介中心性が顕著に減少した．一方で，BM1 を学習した後に BM3 を学習しても，メタ学習による促進効果は限定的であった．このとき，BM ナイーブなマウスも BM1 を経験したマウスも，BM3 学習中の媒介中心性の推移は同程度であった．これらの結果は，空間探索地点のネットワーク構造の媒介中心性が，尺度空間と空間学習順序の両方に調整されることが示唆された．これらの成果を論文化・投稿し，現在改訂中である．プレプリントは公開済である．