| 研究概要 |
1 大脳皮質に存在する抑制性神経細胞のダイナミクスを簡約化したモデルであるI型ニューロンモデルについて、単体モデルにおける分岐構造を明らかにし、分岐図を得た。2体のニューロンをギャップジャンクションにより結合した結合系において、カオス的なアトラクタが存在パラメータが存在することを明らかにし、分岐構造を数値シミュレーションにより明らかにした。
2 上記I型ニューロンをギャップジャンクションによって一次元状に結合したネットワークモデルにおいて、ニューロンの発火が同期する状態と非同期状態との間を遷移する振る舞いが見られる。この振る舞いを生成する機構について、数値シミュレーションを元に明らかにした。このふるまいがおこる近傍のパラメータでは、完全な同期状態は不安定な周期解となっており、その他にも複数の特徴的な時空間的波形パターンが、相空間上の周期解として存在している。付加電流項をパラメータとして変化させることで、これらの周期解が不安定化し、これらの状態の間をカオス的に遷移する軌道がアトラクタとして現れる。さらに、このアトラクタはやがて不安定化し、軌道が低次元のアトラクタ痕跡に滞在する状態と、高次元中を巡る乱れた状態との間を遷移し続ける現象が現れることを碓認した。このモデルの振る舞いは、脳における遷移的な同期現象、及びそれによって実現される情報処理の基礎的なメカニズムを説明し得る可緒性がある。1,2で明らかになった知見は論文としてまとめ、雑誌に投稿予定である。
3 I型ニューロンのネットワークに、錐体細胞群からなる層を加えた2層モデルを構築した。今後さらにこのモデルを発展させ、その回路に発現する機能の解析を進める予定である。
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