| 研究概要 |
本研究では、従来しばしば簡略化されてきた実際のニューロンの特徴や解剖学的構造をモデル化することにより,平均発火率コーディングでは捕らえきれない時間的なコーディングに関する高次脳機能の情報処理の基本的な仕組みを探ることにある。その第一歩として、神経生理学の知見を基本に神経細胞の特徴(電気的特性、イオンチャンネルの分布等)を反映したシングルニューロンのモデルを構成し、例えばガンマバンドの周期的バースト発火などの振る舞いをシミュレートすることに成功した。その後、例えば大脳皮質の解剖学的知見に基づいた皮質の局所回路を参考にするなどしてネットワークを構成し、その諸性質を理論と数値シミュレーションにより調べた。特に本年度は、位相応答曲線による方法を用いて解析を行った。(パルスを加えるタイミングを横軸に、その後のスパイクの発火時間の変化を縦軸に取ったものが位相応答曲線と呼ばれる。)この曲線の形によりニューロンの性質を幾つかに分類することができ、更にネットワークとして同期発火が安定に持続するかどうかも理論的に解析可能である。研究の結果,2つのchattaring cellのモデルを結合した場合、バーストモードが変化するときに同期・非同期が不連続に変化することが理論と数値シミュレーションから明らかになった。このことは、たとえ同じようなシナプス入力であっても、チャンネルの特性をある種の伝達物質で変化させることで同期・非同期のスイッチングが可能であることを意味し、Chattering cellにあるカチオンチャンネルが、ガンマ周期の源だけでなくバインディング問題の情報処理にも重要な寄与をしている可能性を示唆している。この点に関して、さらにより大規模なネットワークを用い同期・非同期のスイッチングを動的に行う機構についても数値、理論両面で解析を行い、同様の結果を得ている。特に、伝達物質がシステムレベルの機能面で重要な役割を果たすことが理論的に示されたことが、今後各種伝達物質の機能的役割を研究する上でも参考になる重要な点であると考えている。また、抑制細胞の同期現象に関する役割も理論的に調査中であり、予備的結果ではギャップジャンクションの働きに関して興味深い結果が得られつつあり、引き続き研究を進めている。
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