USC からの研究者およびイスラエル共和国の Technion の衛生学校はニューロンとして知られている頭脳の超複雑なセルのミステリーに新しい糸口の覆いを取りました。
調査結果はプロセス情報に - 今月のジャーナル性質の神経科学の問題で現われます - 「算術」ニューロン使用に関する広く受け入れられた考えを否定します。
「それは百年間の現代神経科学の研究後でことすばらしいです、私達はまだニューロンの基本的な情報処理機能を知りません」、言いましたバートレットのメル、工学の USC Viterbi の学校および学術論文の貢献の著者の助教授を。
「脳細胞が excitatory 入力を、刺激により 2 つの入力 A によって引き起こし、一緒に作動する B が別に示される A および B によって引き起こされる刺激の合計に」。匹敵することを意味します直線に要約することが歴史的に、最も頻繁に仮定され
「私達はセルがかなりその規則に違反することと」、 Mel を言いました示します。
チームは入力が、セルの表面の互いに関連して、どこにによって発生するか個々のニューロン内の情報の合計が決まることが分りました。
チームの調査結果の作業そして重大さを理解するためには、それは脳細胞についての詳細をやや知るのを助けます。
頭脳で起こる情報処理すべてはニューロンの網によって管理されます。 これらの生体細胞はいろいろな形およびサイズ入って来ま、頻繁に木か薮に類似しています。
ニューロンは表面を渡って分散するたくさんのサイトで他のニューロンから入力を - 呼出された synapses - 受け取ります。 synapses のそれぞれは作動するとき小さいローカル電圧応答を生成します。
ニューロンの古典的な眺めに従って、シナプスの応答は電気ケーブルのように機能し、細胞体で集まるセルの枝そっくりの樹枝状結晶の下で流れます。 そこの全面的な電圧応答が十分なら、電気スパイクはセルの軸索の下で発射され、運ばれ、そして何百かたくさんもの他のニューロンと伝えられます。
「物語がかなり」はとけれども簡単ことではないことを最近の証拠提案します、 Mel は言いました。 「入力信号樹枝状結晶で互いに相互に作用し、細胞体への方法で深く変形するかもしれません」。は
「特に追加される」、メルは 「樹木状の木の個々の枝、特定の状況下で樹木状の木の内でシナプスの応答を」。非常に局部的に増幅するローカルスパイクを生成できます
チームは頭脳の皮層の灰白質より大きさを構成するピラミッド型ニューロンに焦点を合わせるその多くのシナプスの入力を結合するのにニューロンによって使用された 「算術」を確立するために着手しました。
実験はハイファ、 Alon Polsky、 Technion のペーパーおよび大学院生、およびジャッキー Schiller、貢献の著者および共同主な調査官の主執筆者によるイスラエル共和国で行なわれました。
ラットからの皮層の脳組織のスライスを使用して、 Polsky および Schiller は、細胞外の電極を使用して満ちていた個々の錐体ニューロンを視覚化の為に染料でそれら (セルは別の方法で透過です) 取付け、樹木状の枝にセルを非常に近く刺激しました。
電圧を細胞体に記録している間、チームは同じまたは異なった樹木状の枝に樹木状の木の異なった位置に、例えば、指示された 1-2 の刺激的な電極を通して衝撃を提供します。
それらは細胞体でそれから次に 2 つの入力が別にそして一緒に最初に作動したと同時に電圧応答を比較します。
「[Schiller の] 方法についての強力な事染料が少しより明るいどこにでも synapses 作動する」、は育つので刺激的どこにであるか見ることができることです USC からチームを実験デザインおよびデータ解析の協力によって遠隔に使用したメルを言いました。
「なんと相違の位置見作るかセルの極めて特殊で空間的な位置に刺激を指示し、始めることができます。 こと古い不動産句の ` の位置、位置、位置は」ニューロンのためにまた当てはまる」。
データは同じ樹木状の枝を刺激するのに 2 つの電極 A および B が使用されたときに 3 つのシナリオが行われできることを示しました:
• 2 つの入力への総応答枝のローカル発砲のしきい値の下の (電極 A および B) 落下は、合計線形に - B. と A 見ます。
• 一緒にローカルしきい値を交差させる 2 つの入力がちょうど強ければ十分に、合計は superlinear - B. と A より多く見ます。
• ローカルしきい値をひとりでに交差させるには各々の個々の入力が十分に強ければ合計は sublinear - B. と A よりより少しです。
メルは最後のポイントをこのように説明しました: 「2 人が火を一緒に構築することを試みればおよび彼らにそれぞれマッチがあれば、火は第 1 と既に開始すれば、明るい二度行かない焼跡同様にまたは二度と第 2 マッチのおかげで熱いではないです。 第 2 マッチは関係がないです」。
同じ枝に提供された入力の合計と対照をなして研究者は異なった樹木状の枝の入力の合計が線形に常に見たことが 2 つの別々の火分りました - 照明のように…。
調査結果は錐体ニューロンはこのように動作することを彼および大学院生 Panayiota が Poirazi 予測したメルの実験室で遂行される 2003 年の模倣の調査をサポートします。 これはそれらの予言の最初の実験テストでした。
「そう、私達は 2 層モデルの点ではニューロンについて今考えます」と Mel は言いました。 「処理の最初の層は別の樹木状の枝の内に発生します。 各枝はその枝に独自に入力を集計し、次に適用します自身のローカル thresholding の非直線性を」。
「処理の第 2 層で追加される」、メル 「すべての異なった枝からの結果」。はセルの全面的な発砲レートを定めるのを助ける細胞体で直線に一緒に追加されます、
結果が有望な間、チームはこれが錐体ニューロンの最終的なワードではないことを確信しています。
「確実に、これは今でも余りに簡単なモデルです」と Mel は言いました。 「しかし 2 層モデルはよい記述、それようです、よりニューロンがどこでもからすべてを単に直線に結合していると仮定するためにです。 それははっきりこれらのデータが」。示すものではないです
メルに従って、結局取扱われなければならない 1 つの追加複雑さは細胞体に近い方に最高でニューロンの着くシナプスの入力が遠隔部品基底の樹枝状結晶に着く入力と微妙な方法で - 頂点の房を呼出しました - 相互に作用するかもしれないことです。
「私達は今 3 層モデルに 2 層モデルを拡張する必要があれば言いましたと」 Mel に会うことを望みます。 「互いに相互に作用しているときずっと私達が言っている、そのの間に」。発生する追加非線形相互作用がありますように基底および頂点の樹枝状結晶がそれぞれ動作したらことである
メルは 「算術」規則が頭脳のすべてのニューロンに錐体ニューロンで見つけられる彼および彼の同僚適用しないかもしれないことを強調します。
「異なった形がある他のニューロンが、入力、形態およびイオンチャネルと」、彼言いましたあります。 「どんなニューロンある」。見ているか質問へによってダースつの答えが、かもしれません
大いにより多くの作業が前方にある間、新しい映像技術、リアルなモデルおよび現代実験室プロシージャは頭脳の複雑にされたニューロンの理解のタスクをたくさんもっと簡単にしています。
ついに、 Mel は言いました、個々のニューロンから教訓研究者の」進めて重大全体として頭脳の理解です。
「私達はコンピュータとして頭脳を見がちです」と彼は言いました。 「このコンピュータがどのように働くか把握したいと思えば、私達は最初に別の部品が」。どのように作用するか知らなければなりません
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