神経スパイク特性に基づいた細胞分類法の確立

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 15016059
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 篠本 滋 京都大学, 大学院・理学研究科, 助教授 (60187383)
• Keywords: 神経スパイク信号 / 局所変動係数 / 細胞分類

Research Abstract

本研究の目標は2つある.第1に,行動中のサルの生理学実験によって得られたスパイク時系列の分析を通して,その時系列を生成した神経細胞の種類,細胞がおかれている層,などに関する情報を抽出することを目標とした.申請者が考案した新統計測度によって,スパイク時系列パターンの特性からそのスパイクを発生した細胞の特性を分類できることが明らかになってきた.この分類法は,これまでのスパイク波形などに基づいた,錐体細胞対介在細胞のような大分類ではなく,錐体細胞の細分類に対応していると考えられる.この統計手法に基づいて分類した細胞群は同一刺激に対して異なる反応を示すことも確認した.これまでに実験データの提供を受けた領野は前頭連合野,補足運動野,前補足運動野,帯状回などであるが,これらは細胞層の同定はなされていなかった.現在は側頭葉TE野の細胞活動の麻酔下計測,細胞層に関する推定根拠を有するデータの提供を受けたので,その分析を開始している.その準備的な解析によると,上のように分類された2種の神経細胞群は大脳皮質内の細胞層との相関を持っていることが明らかになりつつある.つまり神経スパイク特性に基づいた分類はその発信源の神経細胞がおかれている細胞層に強く関連している.
第2に,脳切片スライス実験をおこない,そのデータに照らし合わせて定量的に神経スパイク発生条件を確定することを目標とした.脳切片スライス実験については長年にわたる準備を通してようやく本格的実験が行える状況になった.これらのデータを吟味するに当たって,ホジキン・ハクスリーのシングルコンパートメントモデルにいくつかのイオンチャンネルを付加したモデルを扱ってモデル選択を行った.

Research Products

• [Publications] Y.Tsubo, T.Kaneko, S.Shinomoto: "Predicting spike timings of current-injected neurons."Neural Networks. 17. 165-173 (2004)
• [Publications] S.Shinomoto, K.Shima, J.Tanji: "Differences in spiking patterns among cortical neurons."Neural Computation. 15. 2823-2824 (2003)
• [Publications] Y.Miyazaki, W.Kinzel, S.Shinomoto: "Learning of time series through neuron-to-neuron instruction."J.Physics A. 36. 1315-1322 (2003)