ニューロン間の広範な接続は、脳が匂いを区別するのに役立ちます

ニューロン間の広範な接続は、脳が匂いを区別するのに役立ちます

脳の梨状皮質の組織、または組織の欠如により、私たちはある匂いを別の匂いから区別できるようになります。

ラ ホーラ — バラの香りとライラックの香りを区別できますか? もしそうなら、あなたは脳の梨状皮質に感謝する必要があります。 脳の多くの部分と比較すると、動物や人間が匂いに関する情報を処理する梨状皮質は、ニューロンと呼ばれる細胞間の接続が乱雑に混在しているように見えます。 今回、ソーク研究所の研究者らは、梨状皮質のランダム性が、脳が似た匂いを区別する方法にとって実際にどのように重要であるかを明らかにした。

「標準的なパラダイムでは、脳内の情報はどの細胞が活動しているかによってコード化されるということですが、それは嗅覚系には当てはまりません。」 チャールズ・スティーブンス, ソーク分子神経生物学研究所の特別名誉教授であり、新作の共著者。 「嗅覚系では、どの細胞が活性化するかが重要ではなく、どのように活性化するかが重要であることが判明しました。 多くの 細胞は活動しており、どの程度活動しているのかを説明します。」

匂いがどのように処理されるかについての理解が深まることは別として、新しい研究は、 Journal of Compare Neurology 17 年 2018 月 XNUMX 日の研究により、脳の一部がどのように情報を整理するかについてのより深い洞察が得られる可能性があります。

特定の匂いの特徴である匂い分子が人の鼻の受容体に結合すると、信号は嗅球に伝達され、そこから梨状皮質に伝達されます。 視覚系などの他の感覚系では、情報は脳内を移動する際に厳密な順序を維持します。 たとえば、目の特定の部分は常に視覚野の特定の部分に情報を送信します。 しかし研究者たちは、この秩序が梨状皮質では欠落していることを長い間知っていました。

「どの種においても、梨状皮質の接続における秩序を識別することはできませんでした」と共著者であり、カリフォルニア大学サンディエゴ校カブリ脳・精神研究所のプロジェクト科学助手であるシャム・スリニバサン氏は言う。 「どんな匂いでも、梨状皮質全体に散らばっていると思われるニューロンの約10パーセントが点灯します。」

梨状皮質が匂い情報をどのようにコード化するのか、そしてそのつながりが本当にランダムなのかどうかの詳細を解明するために、スティーブンスとスリニバサンは、体内のさまざまな種類の細胞を視覚化できるさまざまな染色および顕微鏡技術を使用して、XNUMX 匹のマウスの梨状皮質を分析しました。脳の領域。 彼らの最初の目標は、梨状皮質の細胞の数と密度を定量化することです。

「これはまさに調査のようなものでした」とスリニバサン氏は説明します。 「私たちはさまざまな代表的な領域の細胞を数え、領域全体でそれらを平均しました。」

彼らは、マウスの梨状皮質には約XNUMX万個のニューロンがあり、大きくて密度の低い後梨状と、小さくて密度が高い前梨状に均等に分割されていると結論付けた。

密度とニューロン数に関するこの初期情報と、嗅球内のニューロンの数と嗅球を梨状皮質に接続するニューロン接続 (またはシナプス) の数に関する以前の研究からの知識を使用して、研究者 XNUMX 人は次のことを行うことができました。驚くべき発見が得られました。嗅球の各ニューロンは、梨状皮質のほぼすべてのニューロンと接続されています。

「梨状細胞のすべての細胞は、基本的に存在するすべての匂い受容体から情報を得ています」とスティーブンス氏は言います。 「『コーヒーの匂い』ニューロンは XNUMX つではなく、コーヒー細胞ニューロンがあちこちに存在します。」 単一の受容体がXNUMXつの匂いを検出し、明らかなニューロンのXNUMXつのクラスターを点灯させるのではなく、各匂いには結合の強さに基づいた指紋があるのに対し、コーヒーの匂いは梨状皮質のほぼ同じニューロンを活性化する可能性がある、と彼は説明する。チョコレートの香りのように、それぞれのニューロンが異なる程度に活性化されます。

「このシステムの利点の XNUMX つは、非常に複雑な情報をエンコードできることです」とスリニバサン氏は言います。 「ノイズに対しても非常に堅牢になります。」 XNUMX つのニューロンが「ノイズの多い」信号 (本来よりも強いまたは弱い活性化) を送信すると、そのノイズは、より正確な信号を同時に送信する他の多くのニューロンによって打ち消されます。

研究者らは他の動物でもこの研究を繰り返し、どこに類似点や相違点があるのか​​を確認したいと考えている。 彼らはまた、一見ランダムな接続によって支配されていると長い間考えられてきた脳の他の領域を調べて、それらが同じように組織化されているかどうかを確認することにも興味を持っています。

スティーブンスとスリニバサンも論文を発表しました。 神経科学のジャーナル 13月XNUMX日、ショウジョウバエの嗅覚学習回路を利用して現在の深層学習アルゴリズムを改善することに関する論文が、カリフォルニア大学サンディエゴ校のカブリ脳精神研究所と国立科学財団から資金提供された。