Investigation on the encoding of the mismatch signals of locomotion speed by cerebellar neurons

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K07801
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 51020:Cognitive and brain science-related
• Research Institution: University of Yamanashi
• Principal Investigator: IKEZOE Koji 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (10596430)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 小脳 / プルキンエ細胞 / 運動 / 符号化モデル

Outline of Final Research Achievements

In this study, I examined the response properties of complex spikes of the cerebellar Purkinje cells to multiple behavioral parameters by using the encoding model analysis that utilized the generalized linear model analysis combined with machine learning techniques. The model successfully described responses of the cells to multiple behavioral parameters even with a low spike firing rate. These results suggest that complex spikes of the Purkinje cells can encode multiple behavioral parameters including sensorimotor and non-sensorimotor information. I'll examine the responses of Purkinje cells to behavioral parameters regarding locomotion by using these techniques.

Free Research Field

神経科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

小脳プルキンエ細胞の複雑スパイクは運動制御や運動学習に寄与しているが、多変数の運動パラメータや非運動情報がどのように符号化されているかあまり検討されていない。本研究では多数の運動パラメータと非運動情報が、個々のプルキンエ細胞の少ない複雑スパイクで符号化されていることを明らかにした。このことは小脳皮質における情報符号化様式の解明に寄与することができる。将来的には、効果的な運動学習法の開発や、小脳の構造を反映した新しい人工知能の開発に寄与する可能性がある。