研究課題
昨年度に引き続き、音条件性位置弁別課題、すなわち刺激として周波数の異なる2種類の音刺激(音A、音B)、反応として左右どちらかの穴へ鼻を入れるノーズポーク反応(反応R、反応L)を用い、音A→反応R、音B→反応Lという対応を学習させる課題をラットに訓練し、課題を学習する約3日間のプロセスをとおして、海馬のマルチニューロン活動を連続記録した。今年度はさらに前頭皮質のマルチニューロン活動も記録し解析した。そして、これまでに確立した独立成分分析(ICA)を応用した独自のリアルタイム式スパイク・ソーティング法を活用することにより、記録したマルチニューロン活動を個々のニューロン活動に分離し、さらに興奮性の錐体ニューロンと抑制性の介在ニューロンも区分し、従来の化学的シナプスだけでなく電気的シナプス(gap-junction)を介したニューロン問結合も検出した。本年度の結果も、前頭皮質の結果も含め、これまでと同様に、個々のニューロン活動、化学的シナプスを介したニューロン間の相互作用、電気的シナプスを介したニューロン間の相互作用の全てが、課題を行っているラットの行動の違いにより変化し得ることがわかった。また新たな課題として、新しい環境の自由探索課題を導入し、新規の環境を探索し次第に既知な環境へと記憶が形成されるプロセスの海馬のニューロン活動についても解析した。その結果、海馬ニューロンはその樹状突起から曖昧な場所情報を入力信号として受け取り、自由探索時の学習により次第にそれを特異的な場所情報に変換し、軸索から出力するようになることがわかった。
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Journal of Robotics and Mechatronics 19
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http://www.bun.kyoto-u.ac.jp/~ysakurai/
