脳のストレージのアップグレード: シナプスが保持できる情報量を定量化する

脳のストレージのアップグレード: シナプスが保持できる情報量を定量化する

ソークの科学者は、シナプスの強度と可塑性を測定する新しい技術を開発し、学習と記憶、そしてこれらのプロセスが老化と病気でどのように低下​​するかに関する新しい研究を支援します

ラホーヤ - 単語フラッシュカードのデッキをめくるたびに、その定義がより早く、より簡単に理解できるようになります。新しい情報を学び記憶するこのプロセスは、脳内の重要なつながりを強化します。練習することで新しい単語や定義をより簡単に思い出すことができるのは、シナプスと呼ばれるこれらの神経接続が時間の経過とともに強くなったり弱くなったりする可能性があること、つまりシナプス可塑性として知られる機能の証拠です。

個々のシナプスのダイナミクスを定量化することは神経科学者にとって課題となる可能性がありますが、ソーク研究所による最近の計算革新により状況が変わり、その過程で脳に関する新たな洞察が明らかになりつつあるかもしれません。

脳が情報をどのように学習して保持するかを理解するために、科学者たちは学習を通じてシナプスがどの程度強くなったのか、またどの程度強くなったのかを定量化しようとしています。 できる 得る。シナプスの強さは、シナプスの物理的特性を調べることで測定できますが、シナプスの強度を測定するのははるかに困難です。 精度 可塑性 (シナプスが一定量ずつ弱くなるか強くなるか) とシナプスが保存できる情報の量。

ソークの科学者たちは、シナプスの強度、可塑性の精度、および情報保存量を調査するための新しい方法を確立しました。これら 3 つのシナプスの特徴を定量化することで、人間がどのように学習し記憶するのか、またそれらのプロセスが時間の経過とともにどのように進化するか、加齢や病気に伴ってどのように劣化するのかについての科学的理解を向上させることができます。調査結果は、 神経計算 4月23、2024に。

「個々のニューロンがどこでどのように相互に接続されているかを正確に特定することはますますうまくなってきていますが、それらの接続のダイナミクスについてはまだ学ぶべきことがたくさんあります。」と教授は言います。 テレンス・セノフスキー、研究の上級著者であり、ソーク大学のフランシス・クリック議長の保持者。 「私たちは現在、シナプスの強度、ニューロンがその強度を調節する精度、シナプスが保存できる情報量を研究する技術を開発しました。これにより、私たちの脳が保存できる情報の量がわかりました」 10回 私たちが以前考えていたよりも多くの情報が得られました。」

メッセージが脳内を伝わるとき、メッセージはニューロンからニューロンへと飛び移り、あるニューロンの端から別のニューロンの樹状突起と呼ばれる伸びた触手に流れ込みます。ニューロンの各樹状突起は、樹状突起スパインと呼ばれる小さな球根状の付属物で覆われており、各樹状突起スパインの端にはシナプスがあります。これは、2 つの細胞が出会い、電気化学信号が伝達される小さな空間です。異なるメッセージを送信するために、異なるシナプスがアクティブになります。

一部のメッセージは、同じ樹状突起上で互いに近くに存在するシナプスのペアを活性化します。これらのシナプスペアは素晴らしい研究ツールです。2 つのシナプスが同一の活性化履歴を持っている場合、科学者はそれらのシナプスの強度を比較して、可塑性の精度について結論を引き出すことができます。同じ種類と量の情報がこれら 2 つのシナプスを通過したので、それぞれの強度は同じ量だけ変化しましたか?そうであれば、塑性精度が高いということになります。

ソーク研究チームは、情報理論の概念を応用して、ラットの海馬（学習と記憶に関与する脳の一部）のシナプスペアを分析し、強度、可塑性、可塑性の精度を調べた。情報理論は、ノイズの多いチャネルを通過する入力としての情報処理を理解し、反対側で再構築される洗練された数学的方法です。

重要なのは、過去に使用されていた方法とは異なり、情報理論は、シナプスに保存されている情報量を測定するための個別の情報単位 (ビット) を提供することに加えて、脳の多くの信号や細胞のノイズを説明できることです。

「私たちはシナプスを強度別に分類し、その中には24の可能なカテゴリーがあり、その後、特別なシナプスのペアを比較して、各シナプスの強度がどの程度正確に調節されているかを判断しました」と、この研究の筆頭著者であり、セジノフスキー研究室のポスドク研究員であるモハマド・サマヴァト氏は言う。 「このペアの樹状突起スパインのサイズとシナプスの強さが非常に似ていることがわかり、私たちは興奮しました。これは、時間の経過とともにシナプスを弱くしたり強くしたりする脳の精度が非常に高いことを意味します。」

これらのペア内のシナプス強度の類似性（可塑性の高レベルの精度につながる）に注目することに加えて、研究チームは、24 の強度カテゴリーのそれぞれに保持されている情報量も測定しました。各樹状突起スパインのサイズの違いにもかかわらず、24 のシナプス強度カテゴリのそれぞれは、同様の量 (4.1 ～ 4.6 ビット) の情報を保持していました。

古い技術と比較して、情報理論を使用したこの新しいアプローチは、1) より徹底的であり、以前に想定されていたよりも 10 倍多くの脳内の情報ストレージを考慮しており、2) スケーラブルであり、情報を収集するために多様で大規模なデータセットに適用できることを意味します。他のシナプスについて。

「この技術は神経科学者にとって非常に役立つでしょう」とテキサス大学オースティン校の教授であり、この研究の著者であるクリステン・ハリスは言う。 「シナプスの強度と可塑性をこれほど詳細に調べることができれば、学習と記憶に関する研究が本当に推進される可能性があり、それを利用して、人間の脳、動物の脳、若い脳、老脳のあらゆる異なる部分におけるこれらのプロセスを調査することができます。」

Sejnowski 氏は、国立衛生研究所の BRAIN イニシアチブのようなプロジェクトによる今後の取り組みについて述べています。 人間の脳細胞アトラス 2023 年 XNUMX 月には、この新しいツールの恩恵を受けることになります。脳細胞の種類と行動をカタログ化する科学者に加えて、この技術は、情報の保存に問題が発生した場合の研究者にとっても興味深いものです。 アルツハイマー病.

今後数年以内に、世界中の研究者がこの技術を利用して、新しいスキルを学習し、日々の行動を記憶し、情報を短期および長期的に保存する人間の脳の能力について、刺激的な発見をすることができるかもしれません。

この論文はソークのトーマス・バートル氏も執筆した。

この研究は、国立科学財団 (DBI-1707356、DBI-2014862、2219894、IIS-2219979) および国立衛生研究所 (P41GM103712、MH095980-07、MH115556、MH129066) の支援を受けました。

DOI： 10.1162/neco_a_01659