研究課題
脳の機能は多数のニューロンが複雑に結合したネットワークのダイナミクスによって生じるものと広く考えられており、翻って単一ニューロンは単純な素子であるという見方がなされることがある。しかし現在では単一ニューロンであっても高度な情報処理が可能であることが報告されており、特に樹状突起がデバイスとして重要であることが示唆されている。今年度は前年度までに開発した小脳のモデルを用いて、単一プルキンエ細胞における樹状突起計算の性能を評価した。複雑な樹状突起形状と様々なイオンチャネルのダイナミクスによる非線形な計算により、平行線維刺激の方向の違いが細胞体での異なる応答を生み出すことを示した。そのメカニズムとして特定のカルシウム依存型チャネルが重要な役割をになっていることを示唆し、さらに登上線維刺激と組み合わせることで、応答する刺激シーケンスの方向を反転させることが可能であることを示した。これらの結果は、小脳において運動の順番を表現するような機能が、ネットワークではなく単一プルキンエ細胞のレベルで既に実現されていることを示唆している。得られた成果を国内学会で1回、国際会議で1回発表し、最終的に国際誌に査読付論文として投稿・出版した (Tamura, Kobayashi, Kuriyama, Yamazaki. 2023)。加えて、本研究の中核である数値計算手法の更なる改善や、シミュレーション全体のフレームワーク構築にも取り組んだ。具体的には、Allen研究所が開発・提供しているBrain Modeling Toolkit (BMTK) をインタフェースとし、そのバックエンドとして本研究で開発したシミュレータが動作する機構を検討した。BMTKに基づいて大脳皮質錐体細胞のモデルを実装しシミュレーションを行った。
すべて 2023 2022
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 3件、 招待講演 1件)
Frontiers in Cellular Neuroscience
巻: 17 ページ: -
10.3389/fncel.2023.1075005
Frontiers in Neuroinformatics
巻: 16 ページ: -
10.3389/fninf.2022.884180
