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2018 年度 研究成果報告書

ストレス回避学習による海馬シナプスの多様化と情報量解析

研究課題

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研究課題/領域番号 16H05129
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
研究分野 環境生理学(含体力医学・栄養生理学)
研究機関山口大学

研究代表者

美津島 大  山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (70264603)

研究分担者 石川 淳子  山口大学, 大学院医学系研究科, 助教 (30570808)
崎本 裕也  山口大学, 大学院医学系研究科, 助教 (40634390)
木田 裕之  山口大学, 大学院医学系研究科, 講師 (70432739)
研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワードlearning and memory / GABAA receptor / AMPA receptor / GABA / glutamate / synaptic plasticity / information theory / self-entropy
研究成果の概要

雄ラットを用いた海馬CA1シナプス多様化の数理解析により、回避学習による情報拡大領域を解析し、左右両側の背側海馬に情報拡大領域を特定した。また、回避学習直後、1分以内にまずGABAA受容体を介する抑制性シナプスが多様化し、5分後にはAMPA受容体を介する興奮性シナプスが多様化するという、急性的な経時変化も明らかにした。さらに、情動性、社会性、新奇性のそれぞれ異なるエピソードを体験をさせると、誘起されるCA1シナプスの多様化とリップル様自発発火活動は、エピソード経験特異的である事をはじめて明らかにした。

自由記述の分野

環境生理学、神経科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

海馬はエピソード記憶の形成に必要不可欠の領域であるが、情報処理のルールは全く不明であった。本研究ではじめて、経験エピソード特異的なシナプス多様化と、その結果多ニューロンで再現されるリップル様発火活動を明らかにした。今後は、抽出されたリップル様発火活動の数千パラメータをAI機械学習により網羅解析し、「どのパラメータが何の経験に対応し、何を意味するか」「経験内容を読解可能か」など具体的な符号化ルール解明を目指す。現時点で脳内の符号化ルールは全く不明の未踏領域であるが、脳情報の解読は、医学・生理学に今世紀ブレークスルーをもたらす最重要課題の1つであるに違いない。

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公開日: 2020-03-30   更新日: 2020-10-30  

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