可塑性神経回路の情報処理

可塑神经回路中的信息处理

基本信息

批准号：
05267104
负责人：
塚田稔
金额：
$ 84.35万
依托单位：
Tamagawa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1993
资助国家：
日本
起止时间：
1993 至 1995
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-05267104/
关键词：
シナプスの長期増強(LTP)シナプスの長期抑圧(LTD)リン酸化脱リン酸化コバリアンス則の一般化視覚野回路形成神経回路のダイナミクスと情報表現視覚ニューラルネット神経回路の非線形ダイナミクスシナプスの長期仰圧(LTD)スナプスの長期抑圧(LTD)細胞内Ca^<2+>濃度時間パターン依存性LTP 海馬神経回路のダイナミクス

项目摘要

細胞レベルで成立していたコバリアンス規則に基づいてどのような神経回路網が構成されるか、その機能について実験と理論の共同研究を実施し、以下のような新しい成果を得た。ニューロンの平均発火頻度によって情報処理がなされるというニューロンの静的活動を中心とした従来の古典的情報処理の壁を破り、ニューロンの時空間パターンによって情報が処理されるという動的観点からニューロンやニューラルネットの情報処理機能を明らかにした。成果は次の4点に要約される。1つは、オプティカルレコーディング技術の進展によって神経回路網の時々刻々の情報伝達や処理の様子を計測することが可能となり、従来の電極の古典的計測法では不可能であった神経回路のダイナミックに基づく情報表現や情報処理の様子を映像的にとられることに成功した(外山、塚田、飯島)。第2は、動的細胞集合体仮説(藤井、塚田、合原)であり、ニューロンは入力系列の一致性(同期性)の検出器(Coincidence detector)であり、ニューロンの発火の同期レベルがニューロン間の機能的なシナプス結合強度を支配する。この仮説に立てば、システムの構造(解剖学的構造)と入力系列の時空間構造(文脈)の両パラメータによってシステムの発火状態が決定されることになり、神経回路網情報表現能力が飛躍的に増大する。第3は、記憶書き込み機能であり、第2の情報表現と表裏一体をなすのが、塚田らの提案した時空間の統一学習理論である。この学習理論によって時空間パターンによって表現された情報は記憶神経回路に書き込まれる。第4は、記憶読み出し機能である。記憶されたパターン(安定点)を維持しつつシステムを不安定化するような非平衡ダイナミック状態を創り出すモデル、すなわち安定点を渡り歩く時間的非線形ダイナミック(カオスダイナミックス)を持つ理論的モデルを構築することに成功した(合原、津田、奈良)。

我们基于在细胞水平上建立的协方差规则对神经网络功能进行了联合实验和理论研究，并实现了以下新结果。我们打破了传统的古典信息处理的障碍，其层次以神经元的静态活性为中心，该神经元涉及基于神经元的平均发射频率的信息处理，并从动态角度揭示了神经元和神经网络的信息处理功能，从而通过空间 - 周期性神经元的神经模式来处理信息。 The results can be summarized in the following four points: First, with the advancement of optical recording technology, it has become possible to measure the timing of information transmission and processing of neural networks, and has succeeded in visually capturing information representation and information processing based on the dynamics of neural circuits, which were not possible with conventional classical measurement methods of electrodes (Toyama, Tsukada, Iijima).第二个是动态细胞组装假说（Fujii，Tsukada，Agahara），其中神经元是输入串联综合性（同步）的巧合检测器，而神经元的发射的同步水平则控制着神经元之间的功能突触强度。基于这一假设，输入序列的系统结构（解剖）和时空结构（上下文）都决定了点火状态，这大大提高了表达神经网络信息的能力。第三是记忆写作函数，是第二个信息表示形式的左右巧合，即Tsukada等人提出的时空学习理论。通过这种学习理论以时空模式表达的信息写入记忆神经回路。第四是内存和读取功能。我们成功地构建了一个模型，该模型创建了一个非平衡动态状态，该模型在维持存储的模式（稳定点）的同时，即具有时间非线性动力学（混乱动力学）的理论模型，该模型在稳定点（aihara，tsuda，nara）中传播。