| 研究課題/領域番号 |
17J10777
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 研究分野 |
神経生理学・神経科学一般
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
井形 秀吉 東京大学, 薬学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,100千円 (直接経費: 3,100千円)
2019年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2018年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2017年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
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| キーワード | 海馬 / 場所細胞 / Replay / Sharp-wave ripple / マルチユニット記録 / 学習 / 脳波 / 強化学習 / Experience replay / マルチユニット記録法 |
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| 研究実績の概要 |
将来の行動と相関する海馬神経細胞の発火シークエンスの意義の解明のために、昨年度に引き続き、主にi)状況依存的な経路設計課題の設定、および海馬からの神経活動の記録、ii)自由行動下における海馬シャープウェーブリップル(Sharp-wave ripple)および海馬発火シークエンスの意義の検討のための、フィードバックシステムの開発を行った。
i)について、平成30年度までに改善した行動実験系において、ラット海馬CA1野から神経活動を記録し、100個以上の神経細胞の活動の同時記録に成功し、データ解析を行った。
ii)について、本研究では、特徴的な海馬Sharp-wave rippleを伴う発火シークエンスの意義を解明するために、自由行動下でフィードバックできるシステムを構築した。システムを最適化し、これまでより低いレイテンシでデジタル信号処理を行い、フィードバックすることが可能となった。このシステムを用いて、フィードバック実験を行った。
これらの実験・解析データをもとに、海馬の細胞は自身の場所だけでなく、行動課題の文脈の情報もコードしており、そのような細胞がより優先的にリプレイに組み込まれることを発見した。これは、海馬神経回路が学習課題の構造という抽象的な情報を抽出し表現することができることを示唆している。また学習中のリプレイは、そのような表現を用いて、これまでの経験からの予測と比較して学習に重要なエピソードを優先的に再生していることを見出した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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