計算神経科学：生物学的神経ネットワークにおける臨界的な初期化

内在的に生成される脳全体の神経活動では、大規模なニューロン集団間で巨視的な協調が見られ、これは個々のニューロンの生物物理学的時間スケールを超えて持続する。しかし、これらの巨視的挙動が、ニューロン対の間に生じる微視的かつ短寿命の相互作用から生じる仕組みは、明らかにされていない。本研究で我々は、マウスの大規模な神経記録の固有値スペクトルと動力学的性質が、臨界点に合わせて規格化されたランダム対称行列に規定される線形ダイナミクスによって生成されるものと類似していることを示す。例外は、海馬CA1領域での集団活動で、これは情報記憶容量のために最適化されている可能性のある、効率的で無相関の神経符号化と類似していた。高次元の広域的活動様式が、臨界点に合わせて正規化された人工ネットワークでは、高次元の大域的活動モードが出現し、疎な接続、クラスター化している接続、または空間的な接続の場合にも維持された。これらのダイナミクスは、ゼロショットの作業記憶課題のような時間依存的課題を解決するのに有用であった。

目次へ戻る