|
近年急速に進歩しているイメージング技術により、局所回路レベルの神経活動の計測が可能になっているが、そのデータからどのような情報が抽出でき、またどのように解析すべきか、については様々な議論がある。そうした課題に対する一つの試みとして、大脳皮質神経回路を模した数理モデルのシミュレーションにより得られた神経活動データを用い、ニューロンペアの活動からそのペア間のシナプス結合の有無について推定可能かについて解析した。
スパイクデータ解析には伝統的な相互相関と類似するcoherence indexと呼ばれる手法と、スパイク頻度のばらつきに影響されないとされる情報幾何の手法を用い、ニューロンペアのスパイク活動から求めたスパイク相関を観測事象とするニューロン間結合の事後確率を求めた。スパイク相関が増加するにつれて事後確率も増加するなら、スパイク相関に基づく推定が可能と考えられる。まず、一般的な傾向として、coherence indexよりも情報幾何による解析の方が良い結果を示すことがわかった。情報幾何の手法を用いた解析では、ニューロン間のシナプス結合が一方向にのみ存在する場合には、事後確率による推定は困難ではあるが、双方向に存在する場合には推定の可能性を示唆した。しかしながら、推定の可能性はシナプス回路の構造的特徴にも強く依存することもわかった。これらの情報がない実験データへの適用には、解析法のさらなる改良が必要であることがわかった。
|
