マウスのニューロン・マシン・インターフェースにおける発射速度の双方向最適化

科学分野:

• 神経科学
• 計算神経科学
• 神経可塑性

背景:

• 神経可塑性により 脳は神経活動に適応できます
• 曲線極みを見つけるような抽象的な最適化タスクに神経可塑性が使用できるかどうかは不明である.
• これを理解することで,脳と機械のインターフェース (BMI) のアプリケーションを向上させることができます.

研究 の 目的:

• マウスの運動皮質ニューロンが,BMIを用いて単調曲線に沿ってその活動を最適化できるかどうかを調査する.
• フィードバックを通じて抽象的な最適化ルールを学習する能力が神経可塑性の基礎にあるかどうかを判断する.

主な方法:

• マウスで脳機械インターフェース (BMI) を用いた.
• ニューロンの発火率の 聴覚フィードバックが 水の報酬と組み合わせられました
• マウスを訓練して 射撃速度を曲線に沿って調整し 射撃速度を音の周波数に合わせて 射撃速度を増やし 報酬を加速する極限を求めました

主要な成果:

• マウスは 曲線のピークに向かって 発射速度を調節することを学びました
• 報酬獲得時間は 18.64 ± 7.30 秒から 11.59 ± 4.38 秒に大幅に短縮されました.
• 高応答のイベントは増加した (66件から104件),ニューロンは高応答の間隔を優先した.

結論:

• 皮質ニューロンは 単調でない報酬の景観に沿って 動的に活動を最適化できます
• 神経可塑性は抽象的なタスクにおける適応的自己最適化のための基板として機能します.
• この研究はフィードバックを通じて 抽象的なルールの学習の理解を拡大し 神経義肢の設計にも影響を及ぼします