[ 概要 ]
松元唯吹（千葉工大）、信川創（千葉工大）、金丸隆志（工学院大）、酒見悠介（千葉工大）、Nina Sviridova（東京都市大）、栗川知己(公立はこだて未来大)、我妻伸彦（東邦大）、合原一幸（東京大）らの研究チームは、スパイキングニューラルネットワーク（Spiking Neural Network: SNN）を用いたシミュレーションにより、顕著な神経回路の発達が見られる臨界期において、抑制性の成熟がガンマ帯域の神経活動の外的刺激に対する応答性を向上させることを明らかにしました。これまで臨界期のトリガーとして抑制性回路の成熟がよく知られており、数理モデルや動物実験で検証が行われてきましたが、抑制性ニューロンの活動や認知機能と関連の深いガンマ帯域での評価は十分に行われていませんでした。研究チームは、複数の興奮性ニューロンと抑制性ニューロンで構成され、ガンマ帯域の振動を誘発するSNNを用いて、入出力の同期の程度を定量化することで神経活動の応答性を評価しました。その結果、SNN内の抑制性レベルの増加がガンマ帯域の刺激に対する神経応答を向上させることを示しました。この成果は、臨界期のメカニズムを理解するための数理モデリング開発の一助となることが期待されます。この研究成果は、2025年1月22日にスイスの科学雑誌「Frontiers in Neural Circuits」で発表されました。
キーワード：臨界期、GABA、自発発火活動、Inter-trial phase coherence解析、スパイキングニューラルネットワーク、シナプス可塑性