自発的脳活動がもつ機能の解明に向けた力学系的アプローチ

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本研究では、近年盛んに研究されている自発的脳活動を含めた情報処理の様式を、”memories as bifurcations”という新しい枠組みの元で調べることを目的としている。最終年度である本年度は以下の研究に取り組んだ。１．自発活動の構造と階層的な学習パタンの埋め込みの関係。前年度において、学習があるモデルの数理構造を解析するために先に提案した(Kurikawa and Kaneko, PLoS Comput Biol,2013)単に一度学習するモデルを改良し、埋め込まれる学習パタンに階層的相関構造があり、その構造が自発活動にどのように埋め込まれ、また想起されるのかを解析に関する研究を実施した（昨年度の報告書に詳しい記載を行っている）。自発的神経活動に埋め込まれている構造が、入力により階層的な分岐を起こすという事を明らかにした。この現象は自発的神経活動と外部刺激に対する応答活動の関係において、階層的なパタンの埋め込みという観点から新しい理解を提供すると考えている。これらの成果を現在PLoC computational biology誌に提出中である。2.具体的な系としての聴覚系の意思決定モデルこの研究は現在受け入れ研究室で行われている、ラットの聴覚刺激に対する新規性の実験結果をもとに新しい意思決定モデルに関するものであり、昨年度から引き続き取り組んだものである。今年度は自発活動のもつ構造と各ラット毎の新規聴覚刺激に対する違いの関係の仮説、すなわち、新規刺激に対してあまり強い応答を示さないラットは自発的な神経活動の構造が深いポテンシャルを持ち、逆に新規刺激に対して強い応答を示す個体は自発活動の構造が浅いポテンシャルしか持たないのではないかという仮説を提案した。