神経科学：学習に対する神経の制約
Nature 512, 7515 doi: 10.1038/nature13665
運動学習であれ、感覚学習、あるいは認知学習であれ、学習が新たな活動パターンを発生させるためにはニューロンのネットワークが必要である。ある行動は他の行動より学習しやすいということがあるが、あるニューロンの活動パターンが他より発生しやすいということがあるだろうか。今回、既存のネットワークが、その一部のニューロンが示し得る活動パターンを制約することがあるか、あるとしたらその制約を決める原理は何かという問題を検討した。用いたのは、閉ループ皮質内脳–コンピューター間インターフェース学習パラダイムで、アカゲザル（Macaca mulatta）が、一次運動皮質の神経活動パターンを調節してコンピューターのカーソルを操作する。この脳–コンピューター間インターフェース学習パラダイムを使うことで、神経活動がカーソルの速さにどのようにマッピングされるかを指定したり、変更したりできた。各試行の開始時に、記録対象の神経集団に特徴的な活動パターンが観察された。ある神経集団の活動は、高次元空間（神経空間と呼ぶ）として表現され、各次元は1つのニューロンの活動と対応する。この特徴的な活動パターンは、神経空間内の低次元下位空間（内部多様体と呼ぶ）からなる。この内部多様体は、基礎となる神経回路から受ける制約をおそらく反映している。今回我々は、動物は、内部多様体内にある神経活動パターンを利用することにより、カーソルの上手な操作を容易に学習できることを示す。しかし、内部多様体外の活動パターンを使った場合は、カーソル操作はなかなか上達しなかった。これらの結果は、ネットワークの既存の構造が学習を形成し得ることを示唆する。数時間というスケールで見るかぎり、既存のネットワーク構造と合致しない活動パターンを作り出すことを学習するのは難しいようである。この知見は、人が新しい技能を学ぶとき、すでに身に付いている技能と関連している場合にはより容易に学習できるという観察結果を、ネットワークレベルで説明するものである。
