認知神経科学：言語モデルを用いたヒト言語のニューロンレベルの構成要素のマッピング

ヒトは言語を通じて、新規かつ極めて多様な情報を伝達できる。単語を作って、それらを組み合わせて精巧な句や文にする能力は、ヒトが無尽蔵の意味を表現することを可能にし、ヒトの認知能力の基盤となっている。しかし、ヒトの言語を精密に支える細胞レベルの微視的な構成要素と、皮質景観を理解することは、依然として難しい。今回我々は、広範な単一ニューロン記録と自然言語処理モデルを組み合わせて用い、言語生成中のヒト前頭側頭皮質全体における、詳細な言語表現を特定した。一部のニューロンが発話の中の単語間の詳細な文法的関係や、各単語の品詞を表現していたのに対し、別のニューロンは、文のより高次の統語構造、すなわち句の移行や順序を追跡していることが分かった。これらのニューロンは全体として、単語の統語的・意味的特性を確実に捉えるとともに、各単語が置かれた特定の文脈を動的に組み込んでおり、それによって、情報を組み合わせとして、かつ高い粒度レベルで符号化することが可能になっていた。我々は、これらの細胞集団が局所的にどのように組織化されていて、その微視的表現がより広範なフィールド電位パターンによる表現とどのように異なるかを示す。さらに、これらのニューロンは前頭側頭皮質全体に広く分布しているが、その言語情報符号化能力は左半球が支配的で、皮質領域間で異なっている仕組みを示す。総合的にこれらの知見は、ヒトにおいて言語情報を符号化する最も基本的な細胞構成要素の一部を特定し、微視（細胞）、中間（局所集団）、巨視（領域）を合わせたスケールで、言語の皮質景観を描き出す出発点となる。

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