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神経電気生理学において睡眠は、伝統的に局所集合電位の側面から盛んに研究されており、睡眠の各段階はしばしばその電位のパワー分布変化に従い例えばレム睡眠やノンレム睡眠といったように特徴づけられてきた。一方近年の電気生理記録技術の発展によって、無麻酔下においても局所集合電位だけでなく個別神経細胞集団の発火活動を同時に計測することができるようになった。その結果、睡眠中に神経スパイクが特定のパターンを繰り返すことが報告されており、そのような精緻なスパイクパターンと記憶の固定との関連が議論されている。本研究課題においては、睡眠・覚醒を繰り返す無麻酔ラットにおいて、筋電図計測およびビデオモニタリングとともに、その新皮質および海馬からテトロード電極を用いたマルチユニット同時記録を数時間にわたって行い、得られたデータに対して解析を行った。具体的には、テンプレートマッチング法により新皮質スパイク列の高次相関を定量化し、それらが海馬の活動変化によってどのような影響を受けるのかを調べた。その結果、新皮質スパイクの特定時空間パターンの再起性は、海馬の活動の影響を受け、それらを通じた新皮質-海馬相互作用は脳の状態によって変化することを明らかにした。
一方、ノンレム睡眠中に顕著に現れるデルタ波の実体として、大脳皮質神経細胞がアップダウン状態と呼ばれる活性の異なる二状態間を自発的に遷移し、それらが精緻な時系列パターンを示すことが報告されているが、その生成メカニズムは依然わかっていない。そこで我々は、非一様性を示す現実的な神経細胞集団が再帰的に結合し、そのシナプスがスパイクタイミング依存可塑性を示すような回路網モデルを構築し大規模計算機実験を行うことによって、回路網が最終的に獲得する結合と神経活動との関係を明らかにし、論文発表を行った。
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