| Research Abstract |
脳における宣言的記憶の形成では, 海馬が一時的な記憶の貯蔵庫, 大脳皮質が最終的な記憶の貯蔵庫として機能していると考えられている. 本研究では, 生理学, 解剖学, 神経心理学などの知見に基づき, 海馬と大脳皮質を含む神経回路網のモデル化を行い, 両者における相補的な学習の仕組みを主に計算機シミュレーションによって明らかにすることを目的としている.
本年度の研究では, まず, 宣言的記憶の形成に関する海馬の関与について, 神経心理学的知見の調査を行った. また, 歯状回における神経新生を取り入れた海馬モデルの特性について, 昨年度に引き続き, より詳細な調査を行い, 海馬構造自体が類似したパターンの類似度を下げる働きがあること, また, 神経新生がそれをさらに顕著にする役割を持つことなどを明らかにした. そして, ここで得られた知見を元に, 海馬をヒントにした新しい連想記憶モデルの構築を行った. 従来の連想記憶でモデルでは, 新規な情報を逐次的に追加学習しつつ, 大記憶容量を実現することは極めて困難であったが, 本モデルでは, 海馬を模倣した構造と神経細胞置換の導入により, 追加学習と記憶容量の確保の両立を改善することができた, 一方, 海馬の中でも特に重要な役割を果たしていると考えられているCA3については, 生理学・解剖学的知見に基づいたモデルを構築し, 海馬CA3が空間選択性を持つ領域と時間選択性を持つ領域に分離でき, これらが複数のエピソード記憶の曖昧性の解消に寄与していること示唆する結果を得ている. 今年度の研究では, ラットの記憶実験によく用いられるT字迷路課題を想定した時系列を用いて, これら2つの選択性の相互作用が時系列の曖昧性の解消に有効であるをことを計算機シミュレーションにより検証した.
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