神経系における情報符号化に対するランダムな入力の役割

• Project/Area Number: 15770094
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Biophysics
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 山野辺 貴信 北海道大学, 大学院・医学研究科, 助手 (00322800)
• Project Period (FY): 2003 – 2004
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2004)
• Budget Amount: ¥3,600,000 (Direct Cost: ¥3,600,000); Fiscal Year 2004: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000); Fiscal Year 2003: ¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
• Keywords: ノイズ / 信頼性 / 神経細胞 / 情報符号化

Research Abstract

デジタル回路において情報は0と1の列により伝えられる。神経系においてこの0と1に対応するものがスパイクであり、神経系における主な情報キャリアの一つはスパイク列であると考えられている。神経細胞のスパイク発生に影響を与える内在性ノイズ源にはスパイクを作り出すイオンチャネルの開閉が確率的なためによるものがある。この内在性ノイズ源のため情報はデジタル回路のようにスパイクパターンではなく、短時間平均スパイク頻度により運ばれていると考えられてきた。
シナプスを介した他の神経細胞からの信号伝達はランダムなシナプス電流により行われる。この入力が内在性ノイズ存在下でも単一神経細胞のスパイク発生時刻の信頼性を高めること、すなわち、入力の変動が大きければ大きいほど一つの入力パターンに対し神経細胞が同じスパイク列を高精度で再現することが示されている。本研究はこの現象のメカニズムを理論的および実験的に調べた。以下にその成果を箇条書きにする。
1.内在性ノイズの影響を考察する際に導入した写像の入力周期パラメータを確率過程で変動させることにより、内在性ノイズと間隔が確率過程に従い変化するパルス入力が同時に加わるときの神経細胞モデルの応答を解析した。
2.神経細胞モデルの数理解析により得られた知見をヤリイカの電気生理学実験を用いて検証した。内在性ノイズがどのように神経細胞の発火タイミングに影響を与えるのか実際の神経細胞の内在性ノイズをコントロールする方法を検討した。