2016 Fiscal Year Research-status Report
閾値下共鳴を示す神経細胞から成るネットワークのダイナミクス
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16K00386
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
姜 時友 山形大学, 大学院理工学研究科, 助教 (40415138)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 計算神経科学 / 神経回路シミュレーション / 閾値下共鳴 / スパイクタイミング依存可塑性 / 再帰結合回路 / ニューラルネットワーク / 脳型情報処理 / 記憶と学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，電気生理実験によって，ある種の神経細胞が閾値下共鳴現象を示すことが明らかになっている．しかし，そのような神経細胞が，神経情報処理，特に，記憶や学習と関連した局所回路機能においてどのような振る舞いを示すのかに関してはよくわかっていない．
本研究は，素子特性として閾値下共鳴現象を示す神経細胞から成る回路網が，外部入力に対してどのような応答を行い，スパイクタイミング依存可塑性を通じてどのような回路形成を行うのかを計算論的に調べることを目的としている．
当該年度は，閾値下共鳴現象を示す神経細胞から成る回路網モデルを構築し，様々な周期背景入力周波数とノイズ強度下でシミュレーションを行った．その結果，周期背景入力の周波数変調に従って，入力刺激への応答と回路形成において，周波数選択性を持つことを示した．また，そのような周波数選択性は，ノイズ強度に対して自動的に調律されるということが明らかになった．
次年度は，各種可塑性ルールに対する普遍性と多様性を明らかにするための計算機実験を計画している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
閾値下共鳴現象を示す神経細胞が，外部入力に対する応答と，シナプス可塑性を通じた回路形成に及ぼす影響を系統的に調べた結果，周期背景入力およびノイズとの相互作用によって，外部入力情報から回路結合への変換・保持能力を調整していることを明らかにし，閾値下共鳴素子の計算論的意義を示すことができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
当該年度に得られた結果は，Songらが定式化を行った加法的スパイクタイミング依存可塑性に関するものであったが，今後は，乗算型や対数型の可塑性ルールに対する計算機実験を行い，シナプス学習におけるノイズ強度依存周波数選択性の頑強性を調べるとともに，可塑性ルール特異的な現象を検証していく計画である．
尚，異なる可塑性ルールにおけるシミュレーションの一部はすでに実施しており，予備的な結果が得られている．
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