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形態とチャネルの特性までを組み込んだニューロンのデータベース化は各部位において急速な発展をなしてきている。しかし、そのダイナミクスにもとづき、例えば抑制性回路などを含んだ、実際のローカルな回路結合様式にもとづく可塑性神経回路の情報処理様式や学習則については、まだ未開拓であり統合的な整備は行われていないのが現状である。本研究は、この可塑性回路網の統合化とデータベース化を行い、回路網の学習則を解明することによって脳機能における時空間的情報処理の理解を深めることを目的とする。そこで、我々は海馬CA1可塑性神経回路網に着目し、ニューロンのデンドライトにおけるSTDP(スパイクタイミング依存性可塑性)がPD(Proximal Dendrite ; 樹状突起細胞体近位部)とDD(Distal Dendrite ; 樹状突起細胞体遠位部)で異なるという場所依存性を明らかにしてきた。本研究では、前年度までに、ProximlalデンドライトとDistalデンドライト電位応答のダイナミックスと可塑性を調べ、ニコーロンにおける2入力の相互作用による情報統合について調べた。結果として逆伝播活動電位に対して抑制性入力(IPSP)によるシャンティング効果や興奮性入力(EPSP)によるエンハンスが起こり、Distal部位での可塑性に入力の対してProximalデンドライト入力のタイミングが大きく関与することを明らかにした。そこで本年度は、さらに抑制回路に焦点を当て、興奮性回路網がおりなすダイナミクスが抑制回路の入力位置による影響をを明らかにし、NEURONシミュレータを用いてその結果の検証を行い構築したモデルの妥当性を示した。
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