運動学習における運動野の層構造性が生み出す機能的役割の数理モデルによる解明

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K17831
• Research Institution: Dokkyo Medical University
• Principal Investigator: 藤木 聡一朗 獨協医科大学, 医学部, 講師 (90770173)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 大脳新皮質 / 層構造 / 数値シミュレーション / 小脳皮質

Outline of Annual Research Achievements

哺乳類の大脳新皮質はどの領域も6層から成り、5層の神経細胞が皮質外への主な出力を担っている。運動野においては5層の出力が運動の実行を担っていると考えられてきたが、近年のげっ歯類の実験から、運動野は運動の実行ではなく運動の学習に必要な領域であることが示唆されている。また、動物の計測実験において、2/3層と5層の活動性の違いが行動と関連付けて解析されつつあるが、運動学習における層ごとの機能的役割は未だ不明確である。
本研究では、運動および脳活動に関する先行研究による神経生理学データを再現可能な大脳新皮質運動野を含む脳－身体の数理モデル（動力学シミュレーター）を構築を目指した。

本年度は前年度に引き続き、大脳ー小脳ループの数値シミュレータを構築を目指した。前年度から構築を進めていた小脳モデルについて、発火型のニューロンモデルで表現される大脳新皮質微小回路と同様に、発火型のニューロンモデルを用いた小脳皮質微小回路のモデルの構築を行うことで、ニューロン間における発火による情報伝達の動的な振る舞いを調べられるようにすることを目的とした。小脳皮質微小回路としては、特に顆粒細胞やゴルジ細胞の活動、そして、顆粒細胞から平行線維を介したプルキンエ細胞への入力に着目し、これらのニューロンの生理的なパラメータの違いを反映して構築を行った。前年度のモデルから改修したこの小脳モデルは、入力と目標軌道を基にして、目標軌道に沿うような出力のスパイク列を生成可能なことを確認した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

本年度中に、大脳ー小脳ループのシミュレータに関する研究成果について論文を投稿する予定であったが、それが未達成のため。

Strategy for Future Research Activity

大脳新皮質微小回路モデルの各階層への小脳モデルからの接続や入力を変化させることによって、運動にどのような影響を与えるのかシミュレーションによって調べていく予定である。

Causes of Carryover

当該年度では論文の掲載料を計上していたが、計画より投稿が遅れているため、次年度使用額が生じた。次年度にこの金額を論文の掲載料等にあてる。