計算モデルにより、脳が短期記憶をどのように管理するかが明らかに

計算モデルにより、脳が短期記憶をどのように管理するかが明らかに

ソークの科学者は、情報を平均よりも長く保持できるニューロンによって「作業記憶」がどのように保存されるかを示す

ラホーヤ発—レストランで注文しようとしていた料理の名前など、何かを頭の中に思い浮かべてからほんの数秒後に忘れてしまったことがあるなら、作業記憶がいかに重要であるかを知っているでしょう。 このタイプの短期想起は、人々が問題を解決したり、一連の指示の次のステップなどのタスクを実行したりするために、情報を数秒または数分間保持する方法です。 しかし、それは私たちの日常生活において非常に重要であるにもかかわらず、脳がワーキングメモリをどのように管理しているのかは正確には謎でした。

今回、ソークの科学者らは、特定の種類のニューロンを使用して脳がどのように短期的に情報を維持するかを示す新しい計算モデルを開発した。 彼らの調査結果は、 ネイチャーニューロサイエンス 7年2020月XNUMX日に発表された研究は、正常な老化だけでなく、統合失調症を含む幅広い精神神経疾患において作業記憶が損なわれる理由を解明するのに役立つ可能性がある。

「作業記憶に関するほとんどの研究は、局所的に接続され、より多様である抑制性ニューロンではなく、多数で広範囲に接続されている皮質の興奮性ニューロンに焦点を当てています。」 テレンス・セノフスキー、ソークの計算神経生物学研究所の所長であり、新しい研究の上級著者です。 「しかし、私たちが作業記憶タスクを実行するように教えたリカレント ニューラル ネットワーク モデルは、遅延後に正しい決定を下すために抑制性ニューロンを使用することに驚きました。」

新しい論文の中で、セジノフスキー氏と、ソーク大学サンディエゴ校の医学博士/博士課程の学生であるロバート・キム氏は、作業記憶を管理することが知られている脳の領域である前頭前皮質のコンピューターモデルを開発した。 研究者らは、学習アルゴリズムを使用して、霊長類の作業記憶を測定するために通常使用されるテストを実行するようモデルに学習させた。動物は、画面上の色付きの正方形のパターンが数秒前に見られたものと一致するかどうかを判断しなければならない。

Sejnowski と Kim は、彼らのモデルがどのようにしてこの課題を高精度で実行できたのかを分析し、その課題を実行しているサルに見られる脳活動のパターンに関する既存のデータと比較しました。 どちらのテストでも、作業記憶に関与する実際のニューロンとシミュレートされたニューロンは、他のニューロンよりも遅いタイムスケールで動作しました。

Kim氏とSejnowski氏は、優れた作業記憶には、長時間スケールのニューロンが蔓延していることと、脳の活動を抑制する抑制性ニューロン間の結合が強いことの両方が必要であることを発見した。 モデル内のこれらの抑制性ニューロン間の接続の強さを変更すると、研究者らは、モデルが作業記憶テストでどの程度うまく機能するか、および関連するニューロンのタイムスケールを変更できる可能性があります。

新しい観察は抑制性ニューロンの重要性を示しており、作業記憶におけるこれらの細胞の役割に関する将来の研究に刺激を与える可能性があると研究者らは述べている。 また、統合失調症や自閉症などの精神神経障害を持つ一部の人々が作業記憶に苦労している理由についての研究にも役立つ可能性がある。

「作業記憶障害は、統合失調症や自閉症スペクトラム障害などの精神神経疾患でよく見られます」とキム氏は言う。 「作業記憶のメカニズムを解明できれば、これらの疾患でどのように作業記憶の欠損が生じるのかを理解するための一歩となります。」

この研究は国立精神衛生研究所からの助成金によって支援されました。

DOI： 10.1038 / s41593-020-00753-w