| 研究概要 |
神経系において主な情報キャリアのひとつはスパイク列である。このスパイク列のどの統計量により情報が運ばれるのかはいまだに決着の付いていない難問である。神経細胞のスパイク発生に影響を与える内在性ノイズには、イオンチャネルコンダクタンスの確率的変化によるノイズ、膜の受動的インピーダンスと関係する熱ノイズ、イオンが膜をランダムに通過することによって生じるショットノイズ、1/fノイズがある。一般に神経系では内在性ノイズが信号に対して比較的大きいためスパイクタイミング列への情報の符号化は不可能である、つまり、神経細胞は高い信頼性(入力と出力が1対1に対応する確率)を持たないと考えられてきた。
シナプスを介した他の神経細胞からの信号伝達は大きく変動するシナプス電流によりなされる。神経細胞への入力電流の変動が大きいとき入力パターンと神経細胞の出力スパイクパターンが1対1に対応するという現象が報告されている(Bryant et al., J.Physiol. 1976, Mainen et al., Science 1995)。言い換えると、神経系においてもLSIと同じようにスパイクパターンに情報が符号化されている可能性が示されている。
したがって、単一神経細胞においてどのような特徴を持つ入力が神経細胞に加わるとき信頼性が高くなるかを調べることは情報キャリアの問題を考える上で重要である。神経細胞のどの特性がその信頼性を決めるのか詳細に調べることが必要となる。本研究では神経細胞に対する入力特性およびイオンチャネル特性が単一神経細胞の信頼性にどう関わるのかに関する実験およびデータ解析を行った。
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