神経回路網における損傷修復性のin vitro解析とそのモデル化

本研究は，培養神経回路に基づく新しい in vitro 実験系を構築し，損傷印加前後の神経活動パターンを自発活動および入力応答の観点から解析することによって，実神経細胞ネットワークの損傷耐性の発現メカニズムを明らかにすることを目的としている．2年目であるR4年度では，昨年度構築した神経回路網の入出力測定を行うための培養神経レザバーシステムを用いて，時系列信号（発話数字データ）を入力し，それを分類するタスクにより神経回路の信号処理の特徴を調べた．その結果，培養神経レザバーシステムは，チャンスレベルより高い性能で時系列信号を分類でき，特に神経ダイナミクスが入力クラスに応じて異なるダイナミクスを生成するとき，および，神経回路が機能的にモジュラーな接続性を有するときに性能が高くなることが示された．この結果については，9月に論文投稿を行った．年度の後半ではバルセロナ大学のJ. Soriano准教授の研究室に滞在し，神経回路網の損傷修復特性を調べる実験に取り組んだ．培養神経回路を切断し，その修復過程について神経回路の機能的な結合を基に評価した結果，損傷印加直後では機能的結合性に混乱が生じるが，24時間後には元の結合性を回復させることが分かった．このような機能の修復機構は，シナプスの自己組織的な相互作用に基づくと考えられ，数理モデルとして記述することを通じて，損傷に対してロバストな情報処理モデルの提案へと結びつけることができると考えられる．

本研究は，培養神経回路に基づく新しい in vitro 実験系を構築し，損傷印加前後の神経活動パターンを自発活動および入力応答の観点から解析することによって，実神経細胞ネットワークの損傷耐性の発現メカニズムを明らかにすることを目的としている．2年目であるR4年度では，昨年度構築した神経回路網の入出力測定を行うための培養神経レザバーシステムを用いて，時系列信号（発話数字データ）を入力し，それを分類するタスクにより神経回路の信号処理の特徴を調べた．その結果，培養神経レザバーシステムは，チャンスレベルより高い性能で時系列信号を分類でき，特に神経ダイナミクスが入力クラスに応じて異なるダイナミクスを生成するとき，および，神経回路が機能的にモジュラーな接続性を有するときに性能が高くなることが示された．この結果については，9月に論文投稿を行った．年度の後半ではバルセロナ大学のJ. Soriano准教授の研究室に滞在し，神経回路網の損傷修復特性を調べる実験に取り組んだ．培養神経回路を切断し，その修復過程について神経回路の機能的な結合を基に評価した結果，損傷印加直後では機能的結合性に混乱が生じるが，24時間後には元の結合性を回復させることが分かった．このような機能の修復機構は，シナプスの自己組織的な相互作用に基づくと考えられ，数理モデルとして記述することを通じて，損傷に対してロバストな情報処理モデルの提案へと結びつけることができると考えられる．