構成性をもたらす神経回路の活動動態
Activity dynamics of neural circuits for compositionality
理化学研究所 (RIKEN) 脳神経科学研究センター
小林 琢磨
派遣期間
2019 年 4 月 1 日～2020 年 3 月 31 日
研究機関
Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang TechnologicalUniversity (NTU), 11 Mandalay Road, Singapore
研究指導者
Prof. Hiroshi Makino[COI statement] In compliance with NTU's non-disclosure agreement, this content describes the application
content at the time of belonging to RIKEN as of October 2018. Therefore, I declare that I have not violated NTU'snon-disclosure agreement. In addition, this document complies with RIKEN's non-disclosure agreement. I hereby
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One of hallmarks of animal intelligence is the cognitive flexibility. The animal can flexibly solve various taskseven if the animal has never encountered them before, and this ability is considered based on the notion that the animalexploits “compositionality” of task representations. Such ability allows the animal to transfer prior knowledge and apply
it to novel situations. Conventionally, neural activity has been measured when the animal is performing one task at atime. With such approaches, it is impossible to study whether the same neurons are shared across various tasks or there
are specialized cell assemblies dedicated for each task. Theoretical studies have recently demonstrated that using
recurrent neural networks the same neural population can be used for various tasks provided that the functional
attributes are the same (Yang, et al., 2017). We will utilize this Yang’s model. In this study, we let the mouse perform a
two-alternative forced choice paradigm (2AFC). Then we observe the neural activity in the mouse brain duringexecuting the 2AFC task using the two-photon microscope, capable of imaging the cerebral cortex region desired by theexperimenter to the deep part efficiently in the spatiotemporal manner.

序論

ば、コップの用途を理解していれば、初めて使用する形状のコップであっても水を飲むことに使用でき動物の知能の特徴の 1 つは認知に柔軟性があるこるし、新しく植物に水を与えることに使用する事もとである。動物は以前に遭遇したことがない事象でできる。これは液体を輸送するための道具というコあっても、様々な作業を柔軟に実行することで対応

ンセプト、液体を飲むという行動、液体を保持できすることが出来る。この能力は、動物が「作業表現る素材と形状という物理的性質、と要素に分解しての構成性（compositionality）」を利用するという考え新しい使用法を再構成していると考えられる。しかに基づいていると考えられる。構成性とは、動物がし、そのような構成性が脳の神経回路にどのように概念、行動、物理的な対象などの要素を分解し、新実装されるか、および、どのような活動の結果とししい方法で再構成できるという原理原則の事である。て発露されるかは明らかになってはいない。

このような能力は、動物が事前の知識を用いて、そ従来神経科学では、動物が一度に 1 つのタスクをれを新しい状況に適用することを可能にする。例え実行している時の神経活動を測定して解析している。

このようなアプローチでは、同じニューロンの活動時のマウス脳内の神経活動を、実験者が所望する大が様々なタスクにわたって共有されているかどうか、脳皮質領域を時空間的に効率良く深部までイメージまたは各タスク専用の細胞集合体があるかどうかをン グ す る 事 が 可 能 な 二 光 子 顕 微 鏡 （ 2p-RAM;

タスク間で比較して調べることは不可能である。構2-photon random access mesoscope）（Sofroniew, et al.,成性の神経回路活動の動態を理解するには、一度に2016）を用いて観察する。神経活動に応じて蛍光強複数のタスクを実行している時の神経活動を測定し度が変化する Ca2+指示タンパクを発現するよう遺て解析する必要がある。近年の理論研究において、伝子導入されたマウスを用い、あらかじめ外科手術

recurrent neural networks（RNN）を使用すると、同じによって頭骨開口し cranial window を設置して慢性神経細胞集団が、機能的な特徴が同じである様々な観察可能な状態としておく。上記のタスクパラメータスクに同時に使用されうることを実証している。

タを実際に Yang の RNN に当てはめて計算し、神経例えば、Yang の RNN において 20 個の認知課題を同回路の活動動態を予測する。この予測された活動と、時に実施する場合、個々のニューロンを機能的に特高い相関性を持っている現実の神経活動が得られれ化した細胞集団に分割でき、構成性を形成することば、それはつまり構成性の神経回路活動を見出す事ができるという報告がある（Yang, et al., 2017）。に成功した、という事を意味する。
行動と神経活動との因果と相関関係は、マルチタスク実行下での複雑な神経活動においてさえも、上方法記の方法論によって解釈され、説明され得る。この方法は、従来の方法では不可能であった、神経回路

我々は、人工知能の分野で最近開発された新しいが生来保有しているマルチタスク処理機構の本質をニューラルネットワークモデルを利用する（Yang, et

解明することを可能にする。この方法は、これまで

al., 2017, 2019）。この研究では、1 つの RNN が 20 のの形而上学の概念である構成性の実際の状態を解明

異なる認知課題を遂行するように訓練されたとき、するための具体的なアプローチの 1 つであることかタスクの構成要素の表現が個々のニューロン単位でら、神経科学分野に貢献し、重要な知識を我々にも現れた。そしてこれらの神経活動の表現はタスク間たらすことが期待される。

で共有されていた。つまり、マルチタスクであっても特定の個々のセルアセンブリを構成し抽出することが可能であり、事前の知識を引き継ぐことにより、引用文献

さらなるトレーニングや学習をせずに新しいタスクを実行することが可能である。これは、人工的に設

1.

G.R. Yang, H.F. Song, W.T. Newsome, X. Wang,

計された神経回路モデルが動物の構成性の一部を表“Clustering and compositionality of task

現できるという事を意味する。Yang の RNN は、タ

representations in a neural network trained

スク表現の構成性が脳に存在するかどうかを実験的

to perform many cognitive tasks,” bioRxivにテストするための理論的枠組みを提供している。

183632, (2017)

本研究では、マウスに二肢強制選択法（2Alternative Forced Choice Task : 2AFC 法)を実行させ

2.

G.R. Yang, M.R. Joglekar, H.F. Song, W.T.

る(Gustav Theodor Fechner, 1860)。具体的には 2 つのNewsome, X. Wang, “Task representations in

周波数の異なる音（10、80kHz）を提示し、それぞ

neural networks trained to perform many

れに応じてマウスの左右に配置した給水装置から水cognitive（報酬）を与える。つまり 10kHz は左報酬、80kHz

297-306, (2019)tasks,”Nat

Neurosci 22(2),は右報酬と関連付けられる。このタスクを学習させた後、一方の音に初めて聞く音（45kHz）を同時に

3.

Gustav

Theodor Fechner,“ELEMENTE

DER与える。これはマウスにとって初めてのタスクであPSYCHOPHYSIK,” LEIPZIG, DRUCK UND VERLAG

るが、構成性を発揮し、学習した音を含む方向報酬

VON BREITKOPF UND HARTEL, (1860)を選択すると考えられる。これら一連のタスク実行

4.

N.J. Sofroniew, D. Flickinger, J. King, K.
Svoboda, “A large field of view two-photon
mesoscope with subcellular resolution for invivo imaging,” Elife e14472, (2016)