計算モデルとfMRI解析による脳の運動機能発達・加齢での抑制システムの構成的理解

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興奮性ニューロンと抑制性ニューロンは脳の基本的な構成要素であり，健康な神経回路は興奮と抑制の均衡（E/I）がとれている．本課題では，脳の運動発達や加齢に伴い，局所的なE/Iの違いが抑制システムの変化と仮説を立て，スパイクニューラルネットワークを用いて調べることにする．また，ヒトのfMRIデータのネットワーク解析を通じた検証過程を含めて，構成的に理解することを目的とする．当年度は，その基礎となるモデルを構築し，局所的なE/I均衡の崩れが神経ネットワーク内の結合の形成，神経活動の複雑性，また，外部入力に対する情報伝達に異常をもたらすことを示した．モデルは興奮性と抑制性ニューロンから構成されるニューロン集団を複数用いたネットワークであり，ニューロン間の結合はスパイクタイミング依存性可塑性則(STDP)によって自己組織化される．モデル内の局所的なE/I均衡を制御するため，一つのニューロン集団における抑制性ニューロンの数と抑制性シナプスの重みの値を変化させた．実験の結果から，抑制が弱い場合，過剰な結合が形成されと共に，過剰な結合をもつニューロン集団の神経活動の複雑性が減少することがわかった．また，外部入力に対するネットワーク全体での情報伝達が下がることがわかった．もし，モデルのニューロン集団を脳の局所領域と仮定すると，この結果は，抑制活動が弱くなることによって，脳領域の結合が密になり，外部からの入力，例えば感覚入力に対する領域間の情報伝達が障害されると解釈できる．この結果は，局所領域内のE/I均衡に関する生理学的パラメータが，STDPを通じた脳構造と機能の相互作用を支え，ネットワーク全体の情報伝達に寄与する重要な要因であることを示唆している．