病態シナプス揺らぎに関するIn silico学習モデリング

• 研究領域: マルチスケール精神病態の構成的理解
• 研究課題/領域番号: 18H05432
• 研究種目: 新学術領域研究(研究領域提案型)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 生物系
• 研究機関: 国立研究開発法人理化学研究所
• 研究代表者: 豊泉 太郎 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, チームリーダー (50547461)
• 研究期間 (年度): 2018-06-29 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2022年度)
• 配分額: 49,140千円 (直接経費: 37,800千円、間接経費: 11,340千円); 2022年度: 9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円); 2021年度: 9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円); 2020年度: 9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円); 2019年度: 9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円); 2018年度: 10,660千円 (直接経費: 8,200千円、間接経費: 2,460千円)
• キーワード: シナプスゆらぎ / スパイン / セルアセンブリ / 記憶 / 主体感 / インテンショナルバインディング / 報酬予測誤差 / プロスペクト理論 / 意思決定モデル / 脳内シミュレーション / 意思決定 / 順次的予期 / 行動経済学 / 順列的神経活動パターン / 非合理的行動 / リスク / ストレス / 予測誤差 / 行動変容 / 学習 / 自閉症 / シナプス動態 / 数理モデル / モデリング / 神経回路 / シナプス可塑性 / スパイン揺らぎ / スパイン体積分布

研究成果の概要

野生型マウスと脆弱X症候群のモデルマウスで観測されるシナプス揺らぎの違いをモデル化し数理モデルに組み込むことで、正常脳および病態脳の学習モデルを構築した。正常脳モデルでは、シナプス揺らぎがセルアセンブリの拡大を抑制することで記憶が安定に保持できた。一方、病態脳モデルでは、強すぎる揺らぎのせいでセルアセンブリの形成そのものが阻害され学習遅滞が起こった。

研究成果の学術的意義や社会的意義

脳のシナプスの学習則としてはヘッブ型の可塑性がよく知られている。しかし、共に活動するニューロン間のシナプスが強化されるヘッブ型可塑性の帰結として、大きなセルアセンブリが新しいニューロンを取り込んでより大きく拡大し、過度な神経活動の同期を生じる問題点が指摘されていた。本モデル研究によって正常なシナプスゆらぎがその拡大を抑えて記憶の安定に寄与し得ること、自閉症様のシナプスゆらぎが学習遅滞を説明することが分かった。本研究は正常脳と病態脳の学習の理解に貢献すると考えられる。

研究成果

• [国際共同研究] Beloit College(米国)
• [国際共同研究] University of Strathclyde(英国)
• [雑誌論文] Information maximization explains state-dependent synaptic plasticity and memory reorganization during non-rapid eye movement sleep (2023)
  • 著者名/発表者名: Yoshida Kensuke、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: PNAS Nexus 巻: 2 号: 1 ページ: 1-13
  • DOI: 10.1093/pnasnexus/pgac286
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Progressive Interpretation Synthesis: Interpreting Task Solving by Quantifying Previously Used and Unused Information (2023)
  • 著者名/発表者名: He Zhengqi、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Neural Computation 巻: 35 号: 1 ページ: 38-57
  • DOI: 10.1162/neco_a_01542
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Ordering in heterogeneous connectome weights for visual information processing (2022)
  • 著者名/発表者名: Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Proceedings of the National Academy of Sciences 巻: 119 号: 48
  • DOI: 10.1073/pnas.2216092119
  • 査読あり
• [雑誌論文] Decoding silence in free recall (2022)
  • 著者名/発表者名: Fumarola Francesco、He Zhengqi、Kusmierz Lukasz、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Physical Review Research 巻: 4 号: 3 ページ: 033089-033089
  • DOI: 10.1103/physrevresearch.4.033089
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Computational roles of intrinsic synaptic dynamics (2021)
  • 著者名/発表者名: Shimizu Genki、Yoshida Kensuke、Kasai Haruo、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Current Opinion in Neurobiology 巻: 70 ページ: 34-42
  • DOI: 10.1016/j.conb.2021.06.002
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Spine dynamics in the brain, mental disorders and artificial neural networks (2021)
  • 著者名/発表者名: Kasai Haruo、Ziv Noam E.、Okazaki Hitoshi、Yagishita Sho、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Nature Reviews Neuroscience 巻: 22 号: 7 ページ: 407-422
  • DOI: 10.1038/s41583-021-00467-3
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Dimensionality reduction to maximize prediction generalization capability (2021)
  • 著者名/発表者名: Isomura Takuya、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Nature Machine Intelligence 巻: 3 号: 5 ページ: 434-446
  • DOI: 10.1038/s42256-021-00306-1
  • 査読あり
• [雑誌論文] On the Achievability of Blind Source Separation for High-Dimensional Nonlinear Source Mixtures (2021)
  • 著者名/発表者名: Isomura Takuya、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Neural Computation 巻: 33 号: 6 ページ: 1433-1468
  • DOI: 10.1162/neco_a_01378
  • 査読あり
• [雑誌論文] Learning poly-synaptic paths with traveling waves (2021)
  • 著者名/発表者名: Ito Yoshiki、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: PLOS Computational Biology 巻: 17 号: 2 ページ: e1008700-e1008700
  • DOI: 10.1371/journal.pcbi.1008700
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Edge of Chaos and Avalanches in Neural Networks with Heavy-Tailed Synaptic Weight Distribution (2020)
  • 著者名/発表者名: Kusmierz Lukasz、Ogawa Shun、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Physical Review Letters 巻: 125 号: 2 ページ: 028101-028101
  • DOI: 10.1103/physrevlett.125.028101
  • 査読あり
• [雑誌論文] Theta Oscillations Alternate With High Amplitude Neocortical Population Within Synchronized States (2019)
  • 著者名/発表者名: Munro Krull Erin、Sakata Shuzo、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Frontiers in Neuroscience 巻: 13 ページ: 316-316
  • DOI: 10.3389/fnins.2019.00316
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Synthetic agency: sense of agency in artificial intelligence (2019)
  • 著者名/発表者名: Legaspi Roberto、He Zhengqi、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Current Opinion in Behavioral Sciences 巻: 29 ページ: 84-90
  • DOI: 10.1016/j.cobeha.2019.04.004
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Multi-context blind source separation by error-gated Hebbian rule (2019)
  • 著者名/発表者名: Isomura Takuya、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 9 号: 1 ページ: 7127-7127
  • DOI: 10.1038/s41598-019-43423-z
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Intrinsic Spine Dynamics Are Critical for Recurrent Network Learning in Models With and Without Autism Spectrum Disorder (2019)
  • 著者名/発表者名: Humble James、Hiratsuka Kazuhiro、Kasai Haruo、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Frontiers in Computational Neuroscience 巻: 13 ページ: 38-38
  • DOI: 10.3389/fncom.2019.00038
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Robust random search with scale-free stochastic resetting (2019)
  • 著者名/発表者名: Kusmierz Lukasz、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Physical Review E 巻: 100 号: 3 ページ: 032110-032110
  • DOI: 10.1103/physreve.100.032110
  • 査読あり
• [雑誌論文] A Bayesian psychophysics model of sense of agency (2019)
  • 著者名/発表者名: Legaspi Roberto、Toyoizumi Taro
  • 雑誌名: Nature Communications 巻: 10 号: 1 ページ: 4250-4250
  • DOI: 10.1038/s41467-019-12170-0
  • 査読あり / オープンアクセス
• [備考] 二つの臨界現象をつなぐ －脳内神経ネットワークの「カオスの縁」と「雪崩現象」－
  • URL: https://www.riken.jp/press/2020/20200708_2/index.html