RIKEN BRAIN SCIENCE INSTITUTE (理研BSI)

Faculty Detail / 研究室詳細

脳回路機能理論研究チーム

シニア・チームリーダー

Computational neuroscience, Microcircuits, Multiunit recordings

深井 朋樹

研究内容

認知、学習と記憶、意思決定などの高次脳機能は、脳の神経回路の働きによって実現されます。当研究室では脳の計算原理と、それを実現している神経回路メカニズムを明らかにするために、実験と理論の両面から研究を行なっています。

回路メカニズムに拘るのは、計算原理を実装しているメカニスティックな仕組みに、脳の情報処理の優位性の秘密があると感じているためです。とくに脳の神経回路は、ノイズを積極的に利用して本質的に確率的なこの世界を“モデル化”し、その知識を利用して計算することで、知覚認知や意思決定などを効率的かつ柔軟に行なっていると考えられます。また計算に要する消費エネルギーが少ないという脳の情報処理の特徴も(たかだか数十ワット程度と言われています)、脳がコンピュータのように、信号とノイズが明確に分離された方法で計算を実行していない可能性を示唆します。

そのような脳の計算の“確率過程”を解明し、脳型情報処理機械の創造を可能にするための理論的基盤を築くことが、当研究室の究極の目標です。

脳がどのように情報を処理するかは、大脳皮質の神経回路構造に大きく依存します。最近、大脳皮質の自発的活動には、きわめて多様な神経活動パターンの伝播が繰り返し見られることが明らかにされ、「神経雪崩」と名づけられました。この神経雪崩の大きな特徴は、活動パターンの規模や持続時間が、いわゆるベキ分布に従うことです。我々はこの分布が大脳皮質の局所回路のトポロジー構造を反映しているという仮設に立ち、神経雪崩にきわめて似た活動パターンを伝播する神経回路モデルの構築にはじめて成功しました。このモデルでは、大脳皮質の局所神経回路の形成を支配するニューロン間の配線規則 (下図)と、雪崩現象の力学モデル(上図)は、類似の数学的構造を持つことになります。その結果、我々のモデルは、大脳皮質は、構成ニューロンの重複を許し、お互いに作用しあう膨大な数の神経集団によって形成される、独特の局所回路構造をもつだろうと予言します。大脳皮質の局所神経回路は、今まで考えられていたよりもずっと複雑な配線構造をもつのかもしれません。

主な発表論文 全て表示する

  1. 1

    Omura Y, Carvalho MM, Inokuchi K, and Fukai T: "A Lognormal Recurrent Network Model for Burst Generation during Hippocampal Sharp Waves.", J Neurosci, 35(43), 14585-601 (2015)

  2. 2

    Hiratani N, and Fukai T: "Mixed Signal Learning by Spike Correlation Propagation in Feedback Inhibitory Circuits.", PLoS Comput Biol, 11(4), e1004227 (2015)

  3. 3

    Igarashi J, Isomura Y, Arai K, Harukuni R, and Fukai T: "A θ-γ Oscillation Code for Neuronal Coordination during Motor Behavior.", J Neurosci, 33(47), 18515-18530 (2013)

  4. 4

    Tsubo Y, Isomura Y, and Fukai T: "Power-law inter-spike interval distributions infer a conditional maximization of entropy in cortical neurons.", PLoS Comput Biol, 8(4), e1002461 (2012)

  5. 5

    Teramae JN, Tsubo Y, and Fukai T: "Optimal spike-based communication in excitable networks with strong-sparse and weak-dense links.", Sci Rep, 2, 485 (2012)

  6. 6

    Takekawa T, Isomura Y, and Fukai T: "Accurate spike sorting for multi-unit recordings.", Eur J Neurosci, 31(2), 263-72 (2010)

  7. 7

    Isomura Y, Harukuni R, Takekawa T, Aizawa H, and Fukai T: "Microcircuitry coordination of cortical motor information in self-initiation of voluntary movements.", Nat Neurosci, 12(12), 1586-93 (2009)

  8. 8

    Yazaki-Sugiyama Y, Kang S, Câteau H, Fukai T, and Hensch TK: "Bidirectional plasticity in fast-spiking GABA circuits by visual experience.", Nature, 462(7270), 218-21 (2009)

  9. 9

    Okamoto H, and Fukai T: "Recurrent network models for perfect temporal integration of fluctuating correlated inputs.", PLoS Comput Biol, 5(6), e1000404 (2009)

  10. 10

    Teramae JN, and Fukai T: "Temporal precision of spike response to fluctuating input in pulse-coupled networks of oscillating neurons.", Phys Rev Lett, 101(24), 248105 (2008)

  11. 11

    Miura K, Tsubo Y, Okada M, and Fukai T: "Balanced excitatory and inhibitory inputs to cortical neurons decouple firing irregularity from rate modulations.", J Neurosci, 27(50), 13802-12 (2007)

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