夢見とその神経機構に関する神経回路網モデル

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本研究では、逆説睡眠時の単一ニューロン活動l/fゆらぎや睡眠サイクルにおけるダイナミクス遷移現象の生成メカニズムに関するより詳しい解析のために、モデルにおける単一ニューロン活動の時系列のスペクトル解析に加えて、状態空間における神経回路網の振舞いを解析した。我々が用いた神経回路網モデルはHopfield型の回路網に大域的な抑制と正規白色ノイズを加えたものである。回路網のアトラクタの構造を記憶パターン数によってパラメトリックに制御するためにシナプス荷重を相関記憶の場合と同様なやり方で与えた。またニューロンの属性でシナプスの作用を一荷に決定されるような非対称な結合を有する回路網についても同様なシミュレーションを行った。シミュレーション結果を纏めると以下のようになる。逆説睡眠時に対応する弱抑制状態においては、回路網はノイズの摂動を受ながら、いくつかの局所的な平衡点の間を間欠的に移動している、即ち、神経回路は準安定平衡点を相起しながら状態遷移し続けていることが分かった。一方、除波睡眠に対応する強抑制時には、回路網は大域的なアトラクタであると考えられる"0"状態の近傍を摂動を受けながら状態遷移していることが示された。このことは、弱抑制所に顕在していた局所的な平衡点が大域点な抑制性入力によって不安定化すると同時に、"0"状態が大域的なアトラクタとして顕在化するような回路網アトラクタの幾何学的な構造の変化が単一ニューロン活動の遷移現象を引き起こしている可能性を示唆している。これらの平衡状態は必ずしも過去に記憶されたパターンとは限らずその記憶とは全く関係がないものも含まれている。つまり、相起される過去の記憶やそれとは無関係な記憶パターン間の遷移であり、これは「夢見」と類似した現象であるとも考えられる。このようなネットワークの準安定性が何らかのかたちで脳の高次機能に関わっているとすると興味深い。これまでの成果は、9月にアムステルダムで行われるICANN'93に"Metastability of network attractor and dream sleep"として投稿された。