睡眠中の徐波と神経可塑性の関係に関する理論的研究

睡眠慢波与神经可塑性关系的理论研究

• 批准号: 21J10564
• 负责人: 吉田 健祐
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-28 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21J10564/
• 关键词: シナプス可塑性; 記憶再編成; 情報量最大化; 徐波; 記憶

学習における睡眠の意義を明らかにするために、slow waveにより誘導されるシナプス可塑性に関して理論モデルを用いて研究をおこなった。神経細胞間の情報伝達を最大化するようなシナプス可塑性学習則において、ベースラインの発火率（平均発火率）によってシナプス変化が影響を受けるという性質と、徐波の空間スケールとの関係に関して解析をおこなった。興奮性・抑制性神経細胞により構成されるネットワークモデルにおけるシナプス可塑性の解析により、空間的にグローバルなup stateはローカルなup stateと比べて平均発火率が低くなっているため、グローバルなup stateはシナプス増強、ローカルなup stateはシナプス抑圧に寄与する傾向が見られた。さらにグローバルなup stateとローカルなup stateの記憶再編成への寄与を比較した先行研究の実験を模したようなフィードフォワードネットワークを考え、このようなシナプス可塑性と記憶再編成の関係を解析した。すると、モデルにおいてグローバルなup stateはシナプス増強を介して記憶の定着に寄与し、ローカルなup stateはシナプス抑圧を介して記憶の忘却に寄与する可能性が示唆された。これは先行研究の実験結果を再現するものとなっていた。これまでの成果から、slow wave中のシナプス可塑性・記憶再編成に関する複数の実験結果が情報伝達の最大化という観点で統一的に説明できることを見出し、睡眠中に情報伝達の向上が起こっている可能性を提案した。

为了阐明睡眠在学习中的重要性，我们使用理论模型对慢波引起的突触可塑性进行了研究。在最大化神经元之间信号传递的突触可塑性学习规则中，我们分析了受基线射击速率（平均射击速率）影响突触变化的性质与慢波的空间量表之间的关系。通过兴奋性和抑制性神经元组成的网络模型中突触可塑性的分析表明，在空间上，全球UP状态的平均点火速率低于局部UP状态，因此全球UP状态倾向于有助于突触增强和局部UP状态。此外，我们考虑了一个馈电网络，该网络模拟了先前的实验，该实验比较了全球和局部状态对记忆重组的贡献，并分析了突触可塑性与记忆重组之间的关系。这表明在模型中，全球UP状态可能通过突触增强有助于保留记忆力，而局部UP状态可能会导致记忆通过突触抑制而遗忘。这是先前研究的实验结果的复制品。根据先前的结果，我们发现，可以在最大化信息传输方面统一地解释有关突触可塑性和记忆重组的多个实验结果，并提出了在睡眠期间进行信息传播的可能性。

项目成果

スパイク神経細胞モデルにおける睡眠中の徐波・シナプス可塑性による情報量最大化

在尖峰神经元模型中通过睡眠期间的慢波/突触可塑性最大化信息量

• 发表时间: 2021
• 作者: 吉田健祐;豊泉太郎
• 通讯作者: 豊泉太郎

The infomax approach reproduces state-dependent synaptic plasticity and memory reorganization during non-REM sleep

Infomax 方法再现非快速眼动睡眠期间状态依赖的突触可塑性和记忆重组

• 发表时间: 2021
• 作者: Kensuke Yoshida;Taro Toyoizumi
• 通讯作者: Taro Toyoizumi

Computational roles of intrinsic synaptic dynamics

• DOI: 10.1016/j.conb.2021.06.002
• 发表时间: 2021-04
• 期刊: Current Opinion in Neurobiology
• 影响因子: 5.7
• 作者: Genki Shimizu;Kensuke Yoshida;H. Kasai;Taro Toyoizumi

ノンレム睡眠中のシナプス可塑性・記憶再編成に対する情報量最大化によるアプローチ

NREM 睡眠期间突触可塑性和记忆重组的信息最大化方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 吉田健祐;豊泉太郎
• 通讯作者: 豊泉太郎

睡眠中のシナプス可塑性による情報量最大化

通过睡眠期间的突触可塑性最大化信息量

• 发表时间: 2021
• 作者: 吉田健祐;豊泉太郎
• 通讯作者: 豊泉太郎