スーパコンピュータで探る脳の作動原理	

深井 朋樹	
理化学研究所 脳科学総合研究センター
Laboratory for Neural Circuit Theory

Commodore CBM3032	

CPU1MHzRAM32kB
外部メモリ Tape ? Byte
内蔵型ディスプレイ モノクロ（グリーン）9インチブラウン管、40文字×25行
プログラム言語: BASIC(Wikipedia)	

The Blue Brain Project

Modeling the Mammalian Brain (H. Markram)

http://bluebrainproject.epfl.ch/

ラットの大脳皮質神経回路の“青焼き”
生物学的に詳細なモデルから脳の計算原理をボトムアップに解明
多くの計算生物学
脳原理 → 大規模かつ詳細なシミュレーション
シミュレーション → 原理	

計算論から見た脳の階層性	
- Marr’s 3 levels -Computational Theory

What should the brain
compute?

Algorism

How is the computation
decomposed into finitesteps?

David Marr (1945~1980)

Network mechanismsHow are the computations
implemented by neuralnetworks?
4	脳の大きさ比較	
脳がどのように情報を表現するかは未解明。	
(Herculano-Houzel et al., PNAS 2006)	

ヒト 140億個 （1立方mmに10万個）	
大脳皮質の神経回路	

CHC: Chandelier cell
DBC: Double bouquet cell
BP: Bipolar cell
NGC: Neurogliaform cell
MC: Martinotti cell
CRC: Cajal-Retzius cell
SSC: Spiny stellate cell

●情報処理のモダリティ（領野）に依存しない構造~機能的モジュール●霊長類では大脳皮質が著しく発達している~高次機能を生み出すメカニズム	
●層構造による入出力の整理

DARPA, SyNAPSE project	 (Gordon Bell prize)	

The Cat is Out of the Bag: Cortical Simulations with109 Neurons, 1013 Synapses		Ananthanarayanan, Esser, Simonand Modha	In a letter sent to IBM CTO from Henry Markram, he said“… Competition is great, but this is a disgrace and extremely harmful to thefield.”

The Human Brain Project		
究極の目的： ヒトの脳のシミュレーション
自閉症、うつ病、アルツハイマー病、パーキンソン病などの原因解明
脳に学んだ（＝丸写し）情報技術、デバイスの創出	

完全ボトムアップ： 遺伝子・分子àà神神経細胞、シナプスàà局局所回路àà全全脳
武器： Blue Gene/P supercomputer 	

組織： 13 partner institutions in 9 EU member states 	Parameter ranges for acceptable models in
different experimental conditions	9	

“Cell Assemblies”		

10	

Connectmics 	
２次元電子顕微鏡画像からの３次元神経回路の再構築	

ショウジョウバエの例 (Chklovskii et al., 2010)	

神経データ解析におけるスパコンの必要性	
光計測技術の発展により、膨大な数の神経細胞活動が同時に記録できるようになってきた。	
0.5 mm X 0.5 mm	

数百個 à 数千~１万個	●活動パターンの時空間的特徴を抽出●活動パターンから神経回路を推定…

遺伝子改変マウスの海馬CA1Ca2+感受性色素
２光子顕微鏡
資料提供
林 康紀氏（BSI)	

Estimated required speed
1 sec of biological time ~ 10 minutes simulation time
P FlopsSingle column without learning		
8×104 neurons
5×108 synapses

10T Flops

T Flops
Point neuron
model

Conductance-based singlecompartment modelMulti-compartment model

Synaptic plasticity (learning rule) à ×10
Multiple columns (cognitive functions) à × (# columns)

NEST	  on	  K	  Neural Simulation Tool：
構造を持たない神経細胞モデルの大規模回路を高効率でシミュ
レーションするプログラム	

K 上でのNESTのパフォーマンス: phase III*High degree of parallelization for hybrid MPI+ OpenMP threads with more than 8000
cores on K
*Excellent scaling up to 4096 cores withspeed-up α > 0.75
*Good scaling for > 8000 cores with speedup α = 0.68
14	

視覚的注意のシミュレーション	  ー 視覚野局所回路 ー	
注意 ＝ 詳細に解析する対象物を選択するメカニズム	トップダウン注意とボトムアップ注意	空間注意と特徴注意	Two-streams hypothesis	
“WHERE” pathway	
受容野	?	
“WHAT” pathway	刺激に注意を向けると神経細胞の応答が変化する●視覚野（V2/V4)の各細胞には、視野内の担当領域（受容野）がある。
●各細胞には、好きな方向がある。	

Preferred	Non-­‐preferred	

空間注意なのか、特徴注意なのか？	

(Reynolds	  et	  al.,	  1999)	

注意に関与する神経回路	  視覚情報の流れ	
注意に関係する脳回路	
Bottom-up

Top-down

視覚関連領野	

大脳皮質６層局所回路モデル		  80,000	  LIF-­‐neurons	  解剖学的に知られている層内、層間のシナプス数と結合確率	
興奮性、抑制性細胞とも簡単なLeakyIntegrate-fire modelで表現	
各層の自発発火の特徴（発火率）を再現	
Number of neurons

Connec�vity	  Electoropysiology	  	  	 Layer	  2/3	 	 

Layer	  4	 Layer	  5	 Layer	  6	 Exc.	  Neurons	 	 10341	 

10957	 

2425	 

7197	 	 Inh.	  Neurons	 

2917	 

2739	 

532	 1474	 

Excitatory-to-excitatory connectivity	  	 Binzegger	  et	  al.	  04	  Thomson	  et	  al.	  02	  Potjans	  &	  Diesmann	  (submi�ed)	  Layer	  2/3	 	 

Layer	  4	 Layer	  5	 Layer	  6	 Layer	  2/3	 	 

0.1184	 

0.0846	 

0.03230	 

0.0076	 

Layer	  4	 

0.0077	 

0.0519	 

0.0067	 

0.0453	 

Layer	  5	 0.1017	 

0.0411	 

0.0758	 

0.0204	 

Layer	  6	 0.0156	 

0.0211	 

0.0572	 

0.0401	 

21	

L2/3と L5 の神経回路は、生理実験で見られる注意の効果をよく再現する. 	

(Reynolds et al., 1999)	

L4	  responses	  of	  the	  modiﬁed	  modelS	  à	  à L4e	  àà	  L2/3e	  à	  à L4i	  àà	  L4e

モデルは、4層神経回路が、視覚注意の素早い切り替えに重要であることを予言Diﬀeren�al	  modula�ons	  of	  the	  orienta�on	  tuning	  curve	  in	  feature	  and	  spa�al	  a�en�on	  Feature-­‐based	  a�en�on	  Feature-­‐based	  a�en�on	  increases	  the	  gain	  and	  sharpens	  the	  tuning	  curve	  (MT	  &	  mo�on	  s�mulus).	  
(Mar�nez-­‐Trujillo	  &	  Treue,	  2004;	  Ling,	  Liu	  &	  Carrasco,	  2009)	  Space-­‐based	  a�en�on	  Spa�al	  a�en�on	  increases	  the	  overall	  ﬁring	  rates	  of	  the	  popula�on	  responses	  (V1,	  V2	  &	  orienta�on).	  
(McAdams	  &	  Maunsell,	  1999;	  Ling,	  Liu	  &	  Carrasco,	  2009)	  Exc-Exc	

Exc-Inh	特徴注意	実験	

(Mounsell and Treue, TINS 2006)	

モデル	

空間注意	
実験	

(McAdams & Maunsell, 1999)	

モデル	

脳は学習によって自らを作る	

局所回路のシナプス結合を作り込まずに、シナプス可塑性により自ら作らせたい	●微細なシナプス結合は、おそらく機能（領域）依存●実験で機能的微細構造を全て解明するのは非常に困難●機能的回路の発達におけるトップダウン信号の役割の解明	
●計算量的にはギリギリ不可能ではない	
学習（~10倍）×100カラム	

P Flops

8×104 neurons
5×108 synapses

10T Flops
T Flops
Point neuronmodel

1 sec of biological time~ 10 minutes simulation time
Conductance-based
single-compartment

Multicompartment

シナプス可塑性	  (Hebb則)	
もしも細胞Ａの発火が細胞Ｂを、繰り返し、持続的に活性化させたならば、何かしらかのメカニズムが働いて、Ａ→Ｂへのシナプス結合が強化されるものと考えよう。	
D.O. Hebb (1949) 	

Δw ∝ f post ⋅ f preAw

B

tpre

Spike-­‐‑Timing-­‐‑Dependent  Plasticity	
EXC

INH

tpostgGlutamatergic
synapses on FS
interneurons (2007)

Key	  recent	  observa�ons	  シナプス結合には非常に強いものがあることがわかってきた。 uEPSP	  ~	  10	  mV!	  
対数正規分布するシナプス伝達効率Song et al., PLoS Biol (2005)(rat visual cortex)Lefort	  et	  al.	  Neuron	  (2009)	  (mouse primarysomatosensory cortex)

視覚野局所回路の層内、層間には、極めて強いシナプスが存在する(デデータ提供：生理学研究所 吉村由美子氏） 	  L2/3	  à	  à L2/3

Log	  EPSP

L4	  à	  à L2/3

L5	  à	  à L2/3
Log	  EPSPLog	  EPSPLognormal	  Spike-­‐Timing-­‐Dependent-­‐Plas�city	  (STDP)	  (Gilson	  and	  Fukai,	  PLoS	  ONE	  2011)

⎧⎪( f ( w) + noise) exp ( − Δt τ P ) LTP (Δt > 0)
ΔW = ⎨ +⎪⎩ ( f − ( w) + noise) exp ( Δt τ D ) LTD (Δt < 0)
Δt = tpost − tpre

Δt = tpost − tpre

単一ニューロン上でのシナプス強度の分布	

なし	

Synchronized spike inputs@ 5% of excitatory synapses
synchronous

asynchronous
synchronous

asynchronous(after 500 s)

additive STDP
mlt-STDP

Log-STDPLog-STDP は入力スパイクの相関構造の主成分分析を行う	

Glison, Fukai and Burkitt (in preparation)	

対数正規EPSP分
分布は、大脳皮質の自発発火を説明する	  EPSPは個々のニューロン上で対数正規分布をもつ．

聴覚野の自発発火	(Hromadka et al., 2008)	

モデルの自発発火	自発発火の不規則性	

Teramae and Fukai (submitted)	

Science 2011	

発達過程で、脳は統計的に最適な内部モデルを自発発火に埋め込む．	
<P(features | input, model)>P(input)≈ P(features | model)	

脳はBayes推定をする機械？	

r		s		
P(r | s)P(s)P(s | r) =P(r)P(r | s)P(s)=! P(r | s)P(s)SP(s)

事前知識 ~ 外界に関する脳の内部モデル	

Take-home message	
脳の大規模シミュレーションに関する、世界的な競争と協力が始まっている．	
大規模シミュレーションは、脳の神経回路の構造と機能を結びつける．	
全てをボトムアップに理解するのは困難．実験と理論的仮説が必要．	

共同研究者：
大規模シミュレーションモデル
シナプス可塑性
自発発火モデル

我妻伸彦
五十嵐潤
Matthieu Gilson
寺前順之介