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近年、大脳皮質ニューロン間の層特異的な結合構造や活動様式についての実験的報告が増えている。大脳皮質スライス標本の2/3層において、ベキ的な特徴をもつ自発的同期神経発火が見出された。このような現象は神経発火の伝播が臨界的なダイナミクスを示すか、あるいは背景に特殊な神経回路構造が存在することを示唆している。そこで第一の可能性があり得そうもないことを示し、第2の可能性に基づく大脳皮質上層のセル・アセンブリのモデルを構築した(論文を投稿中)。本年度は特に抑制性ニューロンを導入して時系列処理・時系列記憶の機能が大幅に向上することを示した。また理論的解析が可能な簡単なモデルを作り、ベキ分布が系列記憶の安定性にもたらす影響を明らかにした。さらにこの理論をもとに、大脳皮質の局所回路構造と発達メカニズムの解明を目指す、実験との共同研究(理研宮脇ラボ)を立ち上げた。また大脳皮質の層特異的な神経計算に迫るために、2/3層と5層の錐体細胞から位相応答を記録したが、周波数帯ごとに解析を行い、シータ周波数帯(4〜8Hz)では同期発火を好む性質を共有するが、ガンマ周波数帯(20〜80Hz)では全く反対の性質をもつことを見出した(投稿中)。このために新たに追加データの記録を行った。またこれ以外にも大脳皮質のアトラクター神経回路の自己組織化や、アトラクターダイナミクスとニューロンのUP状態やDOWN状態との関係性について、モデルによる解析などを行った。上記の研究とは少し異なる観点から、大脳基底核のドーパミン神経系による強化学習と動物行動との関係性を理論的に解析した。それにより、多くの計算論的モデルでは、最適行動ではなく、むしろマッチング行動が学習されることなどを示した(論文を投稿中)。
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