触覚理解:物体の位置におけるニューロンの役割
この研究は、異なるニューロンが触覚や物体の位置をどう処理するかを明らかにしている。
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脳は空間の中で物がどこにあるかを把握しなきゃ、私たちが周りと動き回ったり関わったりするのを手助けできないんだ。物の位置を見つけるための脳の重要なエリアは皮質と呼ばれてる。研究者たちは、皮質がこれをどうやってやるのか、特にネズミやマウスみたいな動物が物を見つけたり認識したりするための触覚を使うときにどうやってるのかを理解しようとしている。
この研究では、科学者たちが動物がひげを使って物に触れるとき、脳の一部である一次体性感覚皮質(S1)がどのように働くかを調べた。主なアイデアは、触覚に関する情報が脳の異なるエリアから来る可能性があるってこと。運動を制御する運動部分と触覚を処理する感覚部分の間に特別なつながりがあって、これが脳に物がどこに触れられているかを解釈するのを助けるかもしれない。
科学者たちは皮質のレイヤー5(L5)にある特定の細胞群に注目した。特に二種類の細胞、ピラミダルトラクト(PT)ニューロンとイントラテレンセファリック(IT)ニューロンに興味を持っていた。これらのニューロンは脳が情報を処理する方法において異なる役割を持っている。PTニューロンは触覚に強く反応して、触れた物の位置について正確な情報を提供することが期待されている。一方、ITニューロンは異なる反応をするかもしれなくて、触覚にはあまり注目していないと考えられている。
実験デザイン
これらのニューロンがどのように働くかを調べるために、研究者たちはマウスを訓練してタスクに参加させた。そのタスクはマウスがひげで棒に触れることだった。マウスは棒が近いか遠いかを判断して、報酬を得るために舐めることで応答しなければならなかった。マウスがこのタスクを行っている間、科学者たちは彼らのひげの動きを追跡し、皮質のレイヤー5からニューロンの記録を取った。
科学者たちは特に、ひげを動かしている間と実際に棒に触れているときに、これらの二種類のニューロンの活動がどのように変化するかを理解することに興味を持っていた。マウスが動き、棒と相互作用する様子を追跡しながら、単一のニューロンからの電気信号を記録した。
ひげの動きとニューロン活動
マウスが活発にひげを動かしているとき、研究者たちはPTニューロンとITニューロンの両方が活発であることを観察した。これらのニューロンの多くは、マウスがひげを動かしているか静止しているかに応じて活動レベルを変えていた。しかし、この変化はPTニューロンでより顕著だった。ITニューロンもいくつかの変化を示したが、全体的な活動レベルはPTニューロンよりもずっと低かった。
興味深いことに、ひげを動かしている間のニューロンの発火タイミングも調べられた。研究者たちは、ニューロンが特定の要因、例えばひげの角度や位置にどのように反応するかが重要であることを発見した。PTニューロンとITニューロンは似たような変数に影響を受けたが、PTニューロンは全体的に強い反応を示した。
触覚応答
マウスが棒に触れたとき、両方のPTニューロンとITニューロンが活動を示した。しかし、PTニューロンはITニューロンに比べてはるかに強い反応を示した。触れた後にニューロンが反応するまでの時間は両方の細胞にとって似ていたが、PT細胞は常により多くの活動スパイクを生成していた。
棒に何度も触れた後、両方の種類のニューロンは応答が減少する、いわゆる適応を示した。これは、最初のタッチの後にニューロンがその後のタッチに対して反応が鈍くなったことを意味していて、刺激に対して調整していることを示している。
PTニューロンの反応がより顕著であったにもかかわらず、一部のITニューロンは特に最初のタッチの際に強い触覚反応を示した。これは、PTニューロンが位置をencodeするには優れているが、ITニューロンは何か触れられたということを迅速に信号するかもしれないことを示唆している。
物の位置に対する反応
研究者たちは、これらのニューロンが触れた棒の正確な位置をどのようにエンコードしているのかに興味を持った。PTニューロンとITニューロンは異なる棒の位置に反応したが、その情報を表現する方法には違いがあった。PTニューロンは、ITニューロンに比べて棒の正確な位置を知らせるのに優れていたが、ITニューロンはより鋭いが弱いチューニングを持っていた。
科学者たちは両方のニューロンセットをテストして、それぞれの活動に基づいて棒の位置をどれだけ正確に予測できるかを調べた。PTニューロンはこれらの予測においてITニューロンよりも成功した。しかし、ITニューロンは予想以上にわずかにパフォーマンスを上げ、彼らの感覚情報処理における潜在的な役割についての疑問を引き起こした。
研究結果の意義
この結果は、PTニューロンとITニューロンの両方が触覚感覚と位置エンコードに寄与している一方で、異なる目的を持っていることを示唆している。PTニューロンは物がどこに触れられているかを正確に表現するのに適しているように見えるが、ITニューロンは環境の変化に対して素早い反応を提供するかもしれないって感じ。
この研究は、脳の感覚情報処理における異なるニューロンタイプの特定の役割に光を当てている。脳が触覚と位置を理解するために様々なニューロンタイプを組み合わせて使用する方法を強調していて、これは動物、つまり人間の感覚処理や運動制御について考える際にも意味がある。
結論
要するに、この研究は脳が触覚を通じて物を特定する能力が、異なるニューロンタイプ間の複雑な相互作用を含んでいることを明らかにしている。これは、感覚情報を処理する上でのPTニューロンとITニューロンの役割を理解するための洞察を提供していて、脳機能を理解するためのさらなる研究の重要性を示している。
今後の方向性
今後の研究では、学習や適応といった他の変数がこれらのニューロンの挙動にどのように影響するかを探ることができる。また、先進的なイメージング技術を使用することで、研究者がこれらのニューロンがどのようにコミュニケーションを取っているか、そして彼らの活動パターンが経験によって時間とともにどのように変化するかを調べる手助けになるかもしれない。
感覚処理の神経基盤を引き続き調査することで、科学者たちは脳が触覚をどのように解釈し、行動を導くかについてより多くのことを明らかにし、動物行動だけでなく、人間の感覚処理や神経学的状態に対する潜在的な影響についても理解を深めることができるかもしれない。
タイトル: Cell-type specialization of layer 5 excitatory neurons in tactile behavior
概要: Layer 5 is the canonical output layer of sensory cortex. The two most numerous neural constituents of Layer 5 are pyramidal tract (PT) and intratelencephalic (IT) neurons. These output cell classes combine diverse sets of inputs and project to distinct locations across the brain, suggesting differing roles in sensory information processing. Here, we investigated the representation of touch and whisker motion in these two cell types within primary somatosensory cortex (S1) using optogenetically targeted single unit electrophysiology during whisker-guided object localization. PT neurons (N = 32) had much higher spike rates than IT (N=26) during behavior. Individual members of both were modulated by, but average population firing rates were stable between quiet and whisking periods. PT neurons showed greater absolute spike rate changes, but less relative modulation than IT neurons to whisking kinematic features. Touch-excited PT (N = 18) and IT neurons (N = 8) rapidly adapted to active touch. Both populations encoded the azimuthal position of touched objects, with IT neurons more sharply tuned to position. However, position was more precisely decodable from PT population activity, due to greater evoked spikes per touch. A consequence of these characteristics is that PT neurons, with their higher firing rates, may be more effective participants in rate-based neural codes, while IT neurons, with their sharp modulation, may be more effective in timing or synchrony-based codes.
著者: Samson G King, P. Maire, A. Mergenthal, S. Walker, S. A. Hires
最終更新: 2024-03-17 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.15.585205
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.15.585205.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/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。