神経接続が視覚処理をどう形作るか
ローカルなニューロンのつながりが、視覚情報への反応に影響を与える。
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脳はたくさんのエリアで構成されてて、それぞれが思考や感情、反応に関与してるんだ。特に外層の皮質と呼ばれる部分には、近くの脳細胞(ニューロン)同士のつながりがたくさんあって、これがニューロンが協力して情報に反応するのを助けてる。ほとんどのニューロンは興奮性ニューロンと呼ばれてて、他のニューロンの活動を刺激する役割があるんだ。実際、皮質の約80%が興奮性ニューロンだよ。これらの興奮性ニューロンは、近くのニューロンから何千もの信号を受け取ることができるから、ローカルなつながりはめちゃくちゃ豊かで複雑なんだ。
このローカルなつながりは、皮質のすべての領域で見ることができる。動きを制御したり短期記憶を保持したりするなど、脳がさまざまな機能を果たすのに役立ってる。例えば、動きを制御する部分では、これらのつながりが筋肉の活動に必要なダイナミクスを生み出すのを助けている。短期記憶に関連するエリアでも、ローカルなつながりは情報を短い期間維持するのに役立ってるんだ。
興奮性ニューロンのつながりを調べる
興奮性ニューロンがどう相互作用するかをもっと理解するために、研究者たちは二光子ホログラフィック刺激やイメージングといった先進的なツールを使ってる。これらの方法で、特定の興奮性ニューロン群を正確に刺激してその活動を観察することができる。これらの技術を使うことで、科学者たちはニューロンのグループが光の刺激パターンや視覚情報からの異なる入力にどう反応するかを見えるようにしている。
あるアプローチでは、研究者はマウスの視覚皮質の上にウィンドウを埋め込んで、脳の内部を見られるようにしてる。レーザー光で興奮性ニューロンをターゲットにして刺激して、特定のパターンで活性化することができる。この方法で研究者は、これらのニューロン間のつながりが時間と共に反応にどう影響するかを観察できるんだ。
マウスが自然な映画クリップを見ると、視覚皮質の多くのニューロンが反応する。研究者たちは二光子刺激を用いて特定のニューロングループを活性化させ、似たような活動パターンを作り出すことができる。これにより、視覚皮質の興奮性ニューロンネットワークが視覚入力や自身の刺激にどう反応するかを測定できるんだ。
入力の順番の影響を理解する
一つの重要な質問は、入力パターンを提示する順番が重要かどうかだ。これを探るために、研究者たちは興奮性ニューロンを刺激する順序を変えて反応を測定することができる。実験では、無作為に選ばれたニューロングループを刺激し、異なる順序で提示した。これによって、特定の刺激パターンへの反応が、それが順序の最初に来るか後に来るかによってどう変わるかを調べることができたんだ。
彼らは刺激の順番が影響を与えることを発見した。もしパターンが最初に提示されると、後に提示される場合に比べて強い反応を引き起こす傾向がある。これは、ニューロンの反応が以前に刺激された内容に影響されることを示唆してる。
ニューロンの反応におけるオフターゲット効果
さらにテストを進めたところ、直接刺激されていないニューロンのいくつかが反応を示したことを研究者たちは調べた。これがオフターゲット相互作用と呼ばれるものだ。彼らは、パターンAのニューロンが活性化されると、直接刺激されていない近くの他のニューロンが、後の順序で活性化されたり抑制されたりすることがあると発見した。
研究者たちは、これらのオフターゲット反応が後のパターンにどのように影響を与えるかを調べる実験を行った。例えば、刺激パターンの間に遅延を挿入することで、早い段階の相互作用が後の反応にどう影響するかを調べることができた。彼らは、刺激されていないニューロンが、近くの他のニューロンの刺激の影響で活性化または抑制されることがあることを発見した。これもまた、ニューロン間のローカルなつながりが全体のネットワークの振る舞いに与える重要な役割を指し示している。
動的な文脈と自然な視覚入力
個々のパターンを調べた後、研究者たちはこれらの原則が動的で現実の視覚入力にどう適用されるかを見たがってた。映画で見られる自然なシーンは、時間とともに複雑で変化する情報を提供する。研究者たちは、ニューロンの反応は受け取った特定の入力だけでなく、その入力が発生した文脈にも影響されると仮定した。
これをテストするために、彼らはマウスに視覚映画を提示し、ニューロンの反応を映画内の特定のフレームに対して比較した。彼らは、そのフレームに反応するニューロンの活動から刺激パターンを作り、映画内の正しいタイミングまたは文脈が一致しない別のタイミングでこれらのパターンを提示した。
結果は、刺激が映画の正しい文脈に一致したとき、ニューロンがより大きな反応を示すことを示した。これは、脳が視覚入力の動的な文脈に敏感であり、以前の反応が後の反応を形成していることを示唆してる。
持続的な反応と重複する入力
一つのフレームへの反応と後のフレームとの相互作用が機能するためには、その反応が十分に長く持続することが重要だ。研究者たちは、単一の画像フレームへの反応がどのくらい持続するかを調べた。彼らは、反応が数百ミリ秒持続することがあると発見した。視覚情報がどれだけ速く変化するかを考えると、これはかなり長い時間だ。
典型的な映画では、1秒あたり約25フレームで、各フレームは約40ミリ秒の長さを持つ。しかし、単一のフレームへの脳の反応ははるかに長く持続することができ、これにより後のフレームが以前のフレームへの継続的な反応に影響を与えるウィンドウが生まれる。
観察された持続的な反応は、後のフレームが引き起こすニューロン活動との相互作用を可能にし、それらがどのように反応をフィルタリングし、形成するかを示している。これらの発見は、以前の入力への反応が後の入力の処理の仕方を効果的に変えるメカニズムを脳が持っていることを示唆している。
反応の増幅と減衰
文脈と持続的な反応がどう機能するかをよりよく理解することで、研究者たちは特定の入力シーケンスがどう増幅されて、他のものがどう抑制されるかを探り始めた。彼らはこれらのアイデアをさらにテストするために設計されたシーケンスを作り出した。
これらのシーケンスでは、以前のパターンからの反応が次の入力パターンに影響を与えることが期待された。彼らは、強い反応を引き起こした以前の入力に基づいて「増幅された」パターンを作り、抑制を引き起こした以前の入力に基づいて「減衰された」パターンを作った。
結果は彼らの見解を確認した。反応を増幅するように設計されたシーケンスは、抑制するように設計されたものよりも、ニューロンにおいてはるかに大きな反応を引き起こした。増幅されたシーケンスは強い反応を引き起こし、減衰されたシーケンスは弱い反応を引き起こした。この結果は、ニューロン間のローカルなつながりと相互作用が、特定の反応を強化し、他のものをフィルタリングするように積極的に働きかけていることを示唆している。
感覚処理への示唆
ここで示された発見は、視覚皮質におけるローカルな接続の重要な役割を示唆している。密な興奮性のつながりは、動的なソースからくる入力のシーケンスに敏感になることを可能にしている。この特定のシーケンスを増幅し、他を減衰する能力は、現実世界の視覚情報を私たちがどのように知覚し解釈するかにおいて重要な役割を果たすかもしれない。
より広い視点から見ると、この研究は聴覚や触覚のように感覚処理が行われる脳の他の領域にも適用できるかもしれない。視覚皮質が動的な視覚入力を処理するのと同じように、他の感覚領域もそれぞれの入力が提供する変化する情報にチューニングされているかもしれない。
結論
全体として、この研究は感覚皮質におけるニューロン間のローカルな接続の重要性を示している。これらの接続は、異なるタイプの入力がどのように処理されるかを形作るだけでなく、入力の文脈や順序に基づいて反応を調節するのにも役立っている。特定の入力パターンを強化し、他を抑制する能力は、脳が環境からの複雑な感覚情報を処理する方法を理解するための鍵となるかもしれない。探求すべきことはまだまだ残ってるけど、この基礎的な理解は、生物学やこれらのプロセスを模倣するように設計された人工システムへの洞察の扉を開くものだよ。
タイトル: Recurrent cortical networks encode natural sensory statistics via sequence filtering
概要: Recurrent neural networks can generate dynamics, but in sensory cortex it has been unclear if any dynamic processing is supported by the dense recurrent excitatory-excitatory network. Here we show a new role for recurrent connections in mouse visual cortex: they support powerful dynamical computations, but by filtering sequences of input instead of generating sequences. Using two-photon optogenetics, we measure neural responses to natural images and play them back, finding inputs are amplified when played back during the correct movie dynamic context-- when the preceding sequence corresponds to natural vision. This sequence selectivity depends on a network mechanism: earlier input patterns produce responses in other local neurons, which interact with later input patterns. We confirm this mechanism by designing sequences of inputs that are amplified or suppressed by the network. These data suggest recurrent cortical connections perform predictive processing, encoding the statistics of the natural world in input-output transformations.
著者: Mark H Histed, C. Deveau, Z. Zhou, P. K. LaFosse, Y. Deng, S. Mirbagheri, N. Steinmetz
最終更新: 2024-09-25 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.24.581890
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.24.581890.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。