STDPが導くニューラルネットワークの治空間構造とダイナミクスの解析

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本研究では、スパイクタイミングに依存したシナプス可塑性(STDP)により形成される神経回路網の機能的構造,及びそれによりもたらされる局所回路内の細胞の応答反応を体系的かつ理論的に解析を行い,脳の情報処理原理の理解を深め,記憶や学習といった脳の高次機能の解明に貢献することを目的とし,本年度は「研究実施計画」の基づき,複雑ネットワーク理論におけるネットワークモチーフと呼ばれる局所結合パタンを解析することにより,STDPがリカレントネットワーク内にもたらす機能的結合構造の解析を行った.具体的には,まず,STDPにより導かれた神経回路網において,どのような結合パタンがランダムネットワークと比較して,有意に多く,又は少なく存在するのかを統計的手法を用い,解析を行い,STDPを有する神経回路網が学習後に呈するネットワーク構造を明らかにした.次にこのような機能的結合構造の生成メカニズムを明らかにするために,神経細胞集団の振舞いをスパイク統計量及び同期の観点から解析を行った.その結果,神経細胞集団が律動的活動を示した場合のみ,回路網内に特殊な構造が誘起されることが明らかとなった.さらに,本研究では,このような特殊構造生成において,軸索遅延が重要な役割を担っており,律動活動と軸索遅延との協調が特殊構造生成に強く関与していることが明らかとなった.従来,律動活動は,脳の情報処理に有効であることが数多くの研究により示されてきたが,本研究により,情報処理のみならず,回路形成の側面においても重要な働きをしていることが示唆される.