機能的コネクトミクスは,マウスの視覚皮質の一般的な配線ルールを明らかにする

Zhuokun Ding^1,2,3,4, Paul G Fahey^1,2,3,4, Stelios Papadopoulos^1,2,3,4

¹Center for Neuroscience and Artificial Intelligence and Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, TX, USA.

Nature

|April 9, 2025

まとめ

位置ではなく機能の調整によりシナプス接続を動かすのですこの原理は生物学的システムと人工的なシステムの両方で感覚処理と学習を助けます

科学分野:

神経科学
計算神経科学
システム神経科学

背景:

神経回路の接続性を理解することは脳の計算を解読する鍵です
ネズミの視覚皮質では,同様の応答特性を有するニューロンは,好ましいシナプス接続を示します.
皮質の層と領域の間のより広範な接続ルールは,ほとんど不明のままです.

研究の目的:

MICrONSデータセットを使用して,皮質層と領域の間のシナプス接続性とニューロンの機能特性を分析する.
同型接続原理の普遍性を調査する.
シナプス接続における特徴と空間的チューニングの役割を区別し,より高いレベルの接続ルールを探求する.

主な方法:

シナプス接続性と機能性に関するミリメートルスケールのMICRONSデータセットの分析.
デジタルツインモデルを使ってニューロンのチューニングを機能と空間的な要素に分けます
再帰ニューラルネットワーク (RNN) を使用して接続ルールをモデル化し,アブレーション研究を行う.

主要な成果:

同様の反応特性を有するニューロンは,フィードバック接続を含む層と領域内の好ましい接続性を示す.
神経特性の調整は空間的な受容場位置ではなく細かいシナプス接続を予測します
高級ルールは,対称ルールの予測よりも下流のポストシナプスニューロンコホートにおけるより大きな機能的類似性を明らかにする.
分類作業の訓練を受けたRNNは,生物学的ルールを反映した接続パターンを開発し",類似"の接続を遮断するとRNNの性能が低下します.

結論:

機能チューニングによって駆動される"Like-to-like"接続性は,視覚的階層全体の普遍的な原則です.
高度な接続ルールは,ニューラル回路の機能的類似性に寄与する.
これらの接続性原理は感覚処理と学習に機能的に関連しています
生物学的ニューラルネットワークと人工的な再発性ニューラルネットワークの間には共通の原則が存在します.

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