研究課題
昨年に引き続き、興奮と抑制がバランスしているシナプス入力が果たす計算論的役割に関する研究をさらに発展させた。シナプス入力がバランスしている場合、膜電位は一定の平均値の周りで揺らぎを示すことになる。このような揺らいだ入力を受ける単一の大脳皮質ニューロンは、非常に再現性が高いスパイク応答を示すことが、以前から知られていた。我々はニューロンモデルを簡略化することで、バランスしたシナプス入力によって相互結合された神経回路では、上の結果は成立しないことを示した。スパイク時間依存のシナプス可塑性による神経回路の自己組織化過程を、非平衡統計力学の方法で調べ、シナプス伝達の動的性質と同期発火するセル・アセンブリの形成との関係を理論的に明らかにした。直感に反して、同期発火するアセンブリーのメンバー間の興奮性シナプス結合は、時間とともに弱められていくことがわかった。従ってニューロン群が安定した同期発火をすると、むしろニューロンが共通入力を受けて同期するような状況がつくられてい<。また抑制性ニューロンの関わるシナプス可塑性の効果を取り入れた神経回路モデルを検討した。昨年度行ったActor-Critic系における選択行動のマッチング則の解析を発展させ、行動が環境に及ぼす影響を正しく見積もることができない条件下での最適化行動がマッチング則を生むことを、選択行動の一般的枠組みにおいて証明した。また昨年度提案した入力の時間積分の神経回路に、部分的に時間相関のあるスパイク入力を仮定することで完全積分が可能になることがわかり、その性質を詳しく議論した。
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