生体の脳のような高いエネルギー効率をもつ情報処理システムの実現を目標に、脳の高効率性の要因の一つであると考えられる、情報のゲーティングを明らかにするために、神経集団における集団発火の伝播のシミュレーションおよびその解析を行った。 Synfire Chainと呼ばれる神経細胞集団中での同期発火の伝播モデルにおいて、一般に用いられている線形なLeaky Integrate-and-Fire (LIF) モデルと、Naイオン電流の項を持つ非線形なExponential Integrate-and-Fire (EIF) モデルについて、前年度までにFokker-Planck方程式による数値解析を用いた比較を行ってきた。本年度はこの数値解析の正統性を検証するために、前述のLIFモデルとEIFモデル、さらに生理的妥当性の高い膜電位モデルであるIzhikevichモデルを用いた数値シミュレーションを行った。 数値シミュレーションの結果は、Fokker-Planck方程式による数値解析の結果を裏付けるものであり、生理的により妥当なIzhikevichモデルの結果からも、非線形要素がある場合のみに存在する非同期状態に起因する集団発火の伝播のゲーティング機構の妥当性が示された。このゲーティング機構は微弱な抑制性入力によって集団発火の伝播、言い換えると神経回路における情報の流れが制御可能であり、脳における情報処理の高いエネルギー効率の秘密の一端を明らかにした可能性があるといえる。 本研究結果を応用することによって、環境ノイズをうまく利用しつつ脳のように高いエネルギー効率での情報処理を可能とするシステムや、脳における注意のメカニズムについての新しい知見が得られることが期待される。
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