2015 Fiscal Year Annual Research Report
超小規模回路網を用いた大脳皮質回路の計算論的機能解明
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25430028
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
寺前 順之介 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (50384722)
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Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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Keywords | 大脳皮質 / ネットワークモチーフ / 複雑ネットワーク / クラスター / スモールワールド / 同期 / 抑制性神経細胞 / 受容野 |
Outline of Annual Research Achievements |
大脳皮質局所回路の神経結合は、結合強度の強い不均一性、相互結合相関と結合強度の正の依存関係、モチーフと呼ばれる超小規模回路結合パタンの不均一性、クラスタ構造などの性質を示す。本研究では、数値シミュレーションとネットワーク解析を含む理論研究により、大脳皮質局所回路の超小規模構造に関する、2つの重要な特性を明らかにした。 まず、これまで局所的な実験に基づいて存在が示唆されていたクラスタ構造の大域的特性を解明することに成功した。この目的のために、本研究では昨年報告された初期視覚野の実験データに着目した。この実験は、初期視覚野の神経細胞ペアで、それらの受容野相関と、そのペア間のシナプス結合確率およびシナプス結合強度に正の相関がある事を示している。この結果を利用すれば、シナプス結合の大域的なネットワーク特性を統計的に解明することが可能になると考え、各神経細胞モデルに仮想的な受容野を割り振り、実験データの再現に成功した。さらにそのように構成されたネットワークの統計的な解析を行い。局所的クラスタ構造と考えられていたものが、実際はスモールワールドネットワーク構造の一部である可能性が極めて高いことを発見した。さらに、このスモールワールド構造は、シナプス結合強度が数ミリボルトという強い結合に着目した場合にのみで有意に見出され、大多数の弱いシナプス結合に対しては、ネットワークはほぼランダムのままであるという、二重構造の存在を発見した。 次に、クラスタ性やスモールワールド性で特徴づけられる神経ネットワーク上での、神経発火活動の調整メカニズムを解明した。このような特徴的な超小規模回路構造の存在は、異常な同期発火を引き起こすが、そのメカニズムが抑制性神経細胞の活動にある事を発見し、抑制性シナプス結合強度の不均一性によって同期調整が可能なことを発見した。
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Research Products
(9 results)