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2019 年度 実績報告書

病態シナプス揺らぎに関するIn silico学習モデリング

計画研究

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
キーワード自閉症 / シナプス動態 / 数理モデル / 主体感
研究実績の概要

近年、複数の自閉症のモデルマウスで、スパインの生成・消滅が過多であることが報告されている。更に、自閉症の一種とされる脆弱X症候群のモデルマウスで、神経活動がない状態での、スパインの生成・消滅が野生型のマウスより多いことが報告され、この自閉症モデルマウスが過剰なスパイン揺らぎを持つことが指摘された。このことから、スパイン揺らぎの異常は精神疾患の原因の候補として考えられるようになっている。一方、精神疾患の多くは記憶・学習の障害を伴う。したがって、スパイン揺らぎが記憶や学習に与える影響を調べることは、精神疾患の病態を理解する上で重要である。

本年度は、精神疾患の動物モデルで観測されている異常なスパイン揺らぎを数理モデルに組み込むことによって、病態脳の学習モデルを構築した。このモデルに正常なシナプス揺らぎを組み込んだ場合には、互いに強く結合し合った神経細胞集団(セルアセンブリ)が外部からの刺激で形成され、このセルアセンブリによって記憶を保持できる。しかし、このモデルに脆弱X症候群のモデルマウスで観測されるシナプス揺らぎを適用したところ、その強すぎる揺らぎのせいでセルアセンブリの形成が阻害され、学習の遅滞が起こった。また、この病態モデルにおいて記憶の減弱を緩和するようにシナプスの密度を通常より上昇させたところ、一定割合のセルアセンブリを保持できるようにはなったが、一方で、減弱するセルアセンブリと癲癇様に過活動になるセルアセンブリも同時に観測されるようになった。本研究の数値シミュレーションは、過剰なシナプス揺らぎが原因で自閉症で見られる学習遅滞と癲癇様の活動が生じる可能性を示している。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

自閉症動物で観測される過剰なシナプス揺らぎが記憶に与える影響を数理モデルを用いて予測した。

今後の研究の推進方策

多階層に渡って生じる病態をより詳細に理解するため、行動と神経回路をつなぐ数理モデルの構築に着手する。

  • 研究成果

    (8件)

すべて 2019 その他

すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (6件) (うち国際共著 1件、 査読あり 6件、 オープンアクセス 5件)

  • [国際共同研究] Beloit College(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      Beloit College
  • [国際共同研究] University of Strathclyde(英国)

    • 国名
      英国
    • 外国機関名
      University of Strathclyde
  • [雑誌論文] Theta Oscillations Alternate With High Amplitude Neocortical Population Within Synchronized States2019

    • 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

    • DOI

      https://doi.org/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 intelligence2019

    • 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

      https://doi.org/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 rule2019

    • 著者名/発表者名
      Isomura Takuya、Toyoizumi Taro
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 9 ページ: 7127

    • DOI

      https://doi.org/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 Disorder2019

    • 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

    • DOI

      https://doi.org/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 resetting2019

    • 著者名/発表者名
      Kusmierz Lukasz、Toyoizumi Taro
    • 雑誌名

      Physical Review E

      巻: 100 ページ: 032110

    • DOI

      https://doi.org/10.1103/PhysRevE.100.032110

    • 査読あり
  • [雑誌論文] A Bayesian psychophysics model of sense of agency2019

    • 著者名/発表者名
      Legaspi Roberto、Toyoizumi Taro
    • 雑誌名

      Nature Communications

      巻: 10 ページ: 4250

    • DOI

      https://doi.org/10.1038/s41467-019-12170-0

    • 査読あり / オープンアクセス

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公開日: 2021-01-27  

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