発表日:2020年2月13日
高精度の配線によって実現される神経回路演算
～人工知能に実装されていない新たな脳内アルゴリズムの発見～
1.発表者
池谷 裕二（東京大学大学院薬学系研究科薬学専攻 教授）
石川 智愛（研究当時:東京大学大学院薬学系研究科 大学院生/現:慶應義塾大学医学部 助教）
2.発表のポイント
◆海馬のニューロンにおいて、近傍のシナプスが特定の順番で反復入力（シークエンス入力）を受けることを発見しました。
◆シークエンス入力は、神経回路がミクロンレベルで緻密に配線されていることを示しており、神経情報処理の最小基本単位だと考えられます。
◆シークエンス入力は、これまでの人工知能に組み入られておらず、この現象を実装することで、より脳に近い知能を実現できる可能性があります。
3.発表概要
東京大学大学院薬学系研究科の池谷裕二教授らの研究グループは、sharp wave ripple（以下、SW）（注1）と呼ばれる脳波の発生時に発火する特定のニューロンにおいて、近傍のスパイン（注2）が繰り返し特定の順番で入力を受ける、「シークエンス入力」を発見しました（図1）。
脳は多数のニューロンにより構成され、さまざまな情報はニューロンの組み合わせとその活動パターンでコードされると考えられています。こうしたニューロンの活動パターンは「発火シークエンス」としてさまざまな領域で観察されていますが、シナプスレベルでどのように伝達されるのかに関しては明らかになっていませんでした。
同研究グループは、海馬の発火シークエンスがSWを伴いCA3野からCA1野（注3）へ伝わることに着目し、SW時のシナプス入力の時空間パターンをCA1野のニューロンから観察しました。海馬培養スライスを用いてシナプス入力を大規模に可視化した結果、特定のシナプスで繰り返し入力を受けるシークエンス入力の存在を証明しました。さらに、シークエンス入力はSW時に発火する特定のニューロンのみで観察され、わずか10μmという局所に収束することが明らかになり、神経回路が極めて緻密な配線メカニズムを有することがわかりました。今回発見したシークエンス入力は、外部入力がない環境で再構成された脳回路においても観察されることから、脳回路が生来備えている普遍的な原理の1つである可能性があります。
本研究成果は2020年2月12日のScience Advances誌（オンライン版）に掲載されます。
※以下は添付リリースを参照
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添付リリース
