| Research Abstract |
網膜の出力ニューロンが発するスパイクは,細胞内外の様々なノイズ入力の影響を受けるにも関わらず,スパイク発生の時間精度が高く,同一入力に対するスパイクパターンの再現性が高いことが知られている.イオンチャネルの確率的開閉など,ランダム性をもつ生理機構の上に安定した特性が実現されていることは興味深く,このような応答の性質は,色,形や動きなどの視覚情報の安定した知覚を実現する重要な特性と考えられる.シミュレーションによって,スパイクの時間的精度は,一般的に予想されるスパイク発生のトリガとなるナトリウムチャネルではなく,カリウムチャネルのランダムな挙動によって決定される可能性があること等が示唆された.本研究では,こうした予測を,数理モデル及び神経生理実験によるアプローチの融合によって実証し,網膜ニューロンの視覚情報符号化の原理とその特徴を情報科学的観点から理解することを目的としている.今年度は,網膜の入力を担う視細胞の数理モデルについて,色情報を担う錐体視細胞の空間的配置と情報量の関係を解析する技術を確立した.すなわち,錐体の網膜上の分布密度,LM錐体の存在比の個人差,波長感度,光応答等の特性を導入した錐体視細胞のリアリスティックモデルを構築し,自然画像を与えた際のシミュレーションを行った.さらに,構築したモデルを用いた情報量解析を行った.その結果,LM錐体の存在比が変化しても情報量が大きく変化しないこと,S錐体は少ない方が情報量が大きいこと等がわかった.これらは,実際の網膜において,LM比の個人差が非常に大きく,S錐体が非常に少ないという特徴を説明するものと考えられる.今後は,こうした網膜の入力を担う視細胞モザイクモデルと出力部の神経節細胞モデルを統合し,網膜全体の情報量解析を進める必要がある.
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
網膜の情報量解析について,出力ニューロンレベルの解析については今後の詳細な解析が必要であるが,視細胞モデルの構築やシミュレーション解析は順調に進展し,網膜の情報符号化に関する新しい知見を見出した.
|
| Strategy for Future Research Activity |
情報量の解析では自然画像を刺激として使うが,モデルのニューロン数が数100万の規模になると,ある一つのパラメータ条件でも数時間の計算が必要となる.このため,本学に設置されている並列計算機等の資源を最大限に活用することにしたい.さらに,実験データについても長時間の記録が必要になることから,が安定したデータの記録技術の確立を図る必要がある.
|
