数理モデルを用いた小脳運動学習を支える神経メカニズムの解明

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本年度の研究内容について、以下の通り列挙する。①前年に引き続き、小脳の数値シミュレーション実験を通じて、小脳神経回路が運動学習を実現するために必要十分な神経回路について調査を実施した。②具体的には、下オリーブ核ニューロンにおける神経活動の同期度が高ければ高い程、Optokinetic Response の学習が効率的に進行するという仮説を見出した。③また、小脳数理モデルにおいて、条件①CBX(intra-IO injection of the gap junction blocker carbenoxolone)、条件②Control、条件③PIX(intra-IO injection of the GABA-A blocker picrotoxin)のそれぞれの条件下での運動学習の進行についても評価した。④数値実験において、条件③PIXが下オリーブ核ニューロンのISIを最も小さくする結果となった。これは先行研究における生理学データと一致している。⑤そして、３条件のうち最も学習速度が高かったのは条件③PIXであり、この場合も下オリーブ核ニューロンにおける神経活動の同期度は３条件のうち最大となった。⑥以上の結果をまとめた結論として、小脳運動学習は学習の初期段階において下オリーブ核にたいする抑制性入力を小さくすることで、学習速度を速められることが数値実験から示唆された。⑦生理学実験において、学習のEarly stageに比べてLate stageの方が下オリーブ核の発火率は低くなることが知られていることからも、前記のしくみによって実際の小脳も学習を速めている可能性があるという仮説を見出した。