大脳皮質コラムの並列挙動の制御のための神経可塑機構の解明

動物が報酬を得ながら特定の行動を学習する神経機構とその数学的記述を考察した。未知の外界におかれた動物が報酬によって学習を実行できるためには、次の2つの機能をもつことが必要となる。(1)多様な試行を生成する機能。(2)報酬に基づいて試行の中から適切な行動を見出せる機能。これらの機能が視床ー視床下部ー大脳皮質系の神経回路によって実現されている可能性を示すために、神経解剖学および生理学デ-タに基づき、この系の神経回路の数理モデルを構築し、その計算機シミュレ-ションを行なった。脳は情報処理機械として次のような優れた特性をもつ。(1)構成素子としての神経細胞の応答時間が比較的長い(最短で数ミリ秒)にもかかわらず、充分な学習訓練によって2〜3百ミリ秒の応答時間を実現できる。(2)ノイズや部分的破壊に対して強い頑健性をもつ。これらの特性が上記の神経系によって実現されていることを定量的に検証するために数理神経回路モデルを以下のように構築した。回路の各ノ-ドは同種の多数の細胞からなる神経細胞集団とする。各細胞の膜電位変化をHodgkinーHuxley回路で与え、細胞集団の入出力線維の興奮の空間平均を入出力変数とする。系のパラメ-タの値を生理学デ-タに基づいて設定したとき細胞集団は数ミリ秒の時間差を充分な頑健性をもって検知できることを示した。現在、上記の系の神経回路が各皮質コラムの興奮タイミングを数ミリ秒オ-ダ-で調節しながら全体として効率の良い並列演算をする機構として働くという仮説の下にその解析的証明および計算機シミュレ-ションを行なっている。

動物が報酬を得ながら特定の行動を学習する神経機構とその数学的記述を考察した。未知の外界におかれた動物が報酬によって学習を実行できるためには、次の2つの機能をもつことが必要となる。(1)多様な試行を生成する機能。(2)報酬に基づいて試行の中から適切な行動を見出せる機能。これらの機能が視床ー視床下部ー大脳皮質系の神経回路によって実現されている可能性を示すために、神経解剖学および生理学デ-タに基づき、この系の神経回路の数理モデルを構築し、その計算機シミュレ-ションを行なった。脳は情報処理機械として次のような優れた特性をもつ。(1)構成素子としての神経細胞の応答時間が比較的長い(最短で数ミリ秒)にもかかわらず、充分な学習訓練によって2〜3百ミリ秒の応答時間を実現できる。(2)ノイズや部分的破壊に対して強い頑健性をもつ。これらの特性が上記の神経系によって実現されていることを定量的に検証するために数理神経回路モデルを以下のように構築した。回路の各ノ-ドは同種の多数の細胞からなる神経細胞集団とする。各細胞の膜電位変化をHodgkinーHuxley回路で与え、細胞集団の入出力線維の興奮の空間平均を入出力変数とする。系のパラメ-タの値を生理学デ-タに基づいて設定したとき細胞集団は数ミリ秒の時間差を充分な頑健性をもって検知できることを示した。現在、上記の系の神経回路が各皮質コラムの興奮タイミングを数ミリ秒オ-ダ-で調節しながら全体として効率の良い並列演算をする機構として働くという仮説の下にその解析的証明および計算機シミュレ-ションを行なっている。