神経細胞が生成するスパイクの相関を利用した脳のモデル選択

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本研究期間においては、理論と実験の両方のアプローチを用いて、現実の神経細胞のスパイクデータの2次統計量に基づいて、脳における情報処理の解明を目指した。理論的アプローチでは、神経細胞の発火パターンの統計性を純粋に理論的な立場から考察し、発火の不規則性を特徴づける指標を提案した。また、実験的なアプローチでは、現実の神経細胞で確かめるために、この理論を実験データに適用し、神経細胞へのシナプス入力電流の統計性が、出力である神経発火の時系列に与える影響を考察することであった。特に、理論モデルにおいて仮定されていた、発火時刻のインターバルがガンマ分布に従うことと、その中の不規則性のパラメタが時間的に一定であることを検証することであった。この2つの条件が大事なのは、これらの条件が満たされることで、神経細胞からの情報の読み出しが容易になるというメリットが生じるためである。理化学研究所の深井チーム(深井チームリーダー・坪研究員)と共同で実験を行うプロジェクトも立ち上げて、理論・実験を融合させた研究を行い、上の2つの条件を確かめた。その上で、近年神経科学において話題となってきているバランスされたシナプス入力が、神経細胞の発火の不規則性を一定に保つことを通して、スパイク列からの情報読み出しを容易にするという役割を持つことを解明した。この研究成果は、神経科学の分野において権威のあるJournal of Neuroscienceに採録された。