研究最前線

約100年前、アインシュタインが発表した一般相対性理論により、宇宙で起きるさまざまな現象を理解したり予測したりすることができるようになった。
「アインシュタインも、生まれたときには、ほとんど何もできない赤ちゃんだったのです。
その後の経験により脳がさまざまなことを急速に学習することで、大発見に至りました。
そのような脳の優れた学習能力が、どのような仕組みで実現しているのかを研究しています」
そう語る脳科学総合研究センター 神経適応理論研究チームの豊泉太郎チームリーダー（TL）は、理論研究によって脳が学習するときの法則を導き出し、脳で起きるさまざまな現象を理解したり予測したりしている。

脳が学習する基本法則を導き出す■ 同時に信号を送ってくる神経細胞との研究ができるはずだ、と思ったのです。

を電気信号が駆け巡ることで、さまざまシナプス結合を強くする

私が特に興味を持っているのは、脳がな情報処理が行われている。

大学院修士課程まで物性物理の理論学習するときの法則です」

1 個の神経細胞は、たくさんの神経細研究を専攻していた豊泉太郎 TL は、博ヒトの脳には、電気信号を発生する神胞から信号を受け取る。信号を一度に士課程から脳科学へ転じた。
「物性物理経細胞が約 1000 億個ある。この膨大なたくさん受け取ると、自らも電気信号や情報理論などで使われる数学的な手数の神経細胞がほかの神経細胞とつなを発生し、ほかの神経細胞へ信号を伝法を脳科学に適用すれば、きっと面白いがり合って複雑な回路をつくり、その中える。

1個の神経細胞は、たくさんのほかの神経細胞神経細胞から情報を受け取り、電気信号を発生する。電気信号は軸索を伝わり、ほかの神経細胞へ伝播する。

樹状突起
シナプス

軸索細胞体
軸索

シナプス前部

電気信号受容体

神経伝達物質シナプス間隙神経細胞同士のつなぎ目であるシナプスでは、神経伝達物質によって信号が伝わる。その信号の伝わりやすさ（シナプス結合強度）は、シナプス前部から放出される神経伝達物質の量や、シナプス後部の面積、受容体の密度など、複数の要因で決まる。

シナプスの構造と結合強度

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シナプス後部撮影：STUDIO CAC

豊泉太郎（とよいずみ・たろう）
脳科学総合研究センター
神経適応理論研究チームチームリーダー

1978年、東京都生まれ。博士（科学）。

東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻博士課程修了。米国コロンビア大学博士研究員、理研脳科学総合研究センター研究員などを経て、2011年より現職。2013年より東京工業大学大学院
総合理工学研究科連携准教授を兼務。

神経細胞同士のつなぎ目は、「シナプた。すると、同時に信号を送ってくる神知見と一致する。送り手の神経細胞がス」と呼ばれる。そこには数万分の1mm経細胞とのシナプスの結合を強くすれば活動して電気信号を伝え、受け手の神の隙間（シナプス間隙）があり、前部の情報の伝達効率が最大になる、という法

経細胞が電気信号を発生するということ神経細胞から伝わってきた電気信号は則があることを発見しました」

が頻繁に繰り返されると、両者をつなぐ

かんげき

シナプスで一時的に「神経伝達物質」といくつかの神経細胞が同時に活動しシナプス結合が強くなることが知られて呼ばれる化学物質に変換されて、このて電気信号を送れば、それだけ受け手いる。それは「ヘッブ型可塑性」と呼ば隙間に放出される。そして神経伝達物の神経細胞は電気信号を発生しやすくれる。

質が後部の神経細胞の受容体に結合すなる。従って、情報伝達効率を向上させ「生理実験を行うと、電気信号の発生ることで、再び電気信号に変換されて情るためには、同時に信号を送ってくる神頻度や送り手と受け手の電気信号の発報が伝わるのだ（タイトル図）。

経細胞とのシナプスの結合強度は優先

生順序によってシナプス結合強度の増的に増強されるはずだ（図1 A・B）。

強と減衰が切り替わります。情報伝達効

脳が経験によって新しいことを学習す

逆に、受け手の神経細胞が電気信号率の最大化という基本法則に基づく私（結合強度）が変化する。この「可塑性」を発生しないタイミングで信号を送ってたちの理論モデルは、さまざまな状況下と呼ばれるシナプスの性質が、脳が学習くる神経細胞とのシナプスの結合強度はで起きるヘッブ型の可塑性の実験結果を行う基盤となっている。

減衰する（図1 C・D）
。ノイズになるようを再現することができます」「では、そのシナプスの結合強度はどな情報が伝わりにくくなることで、大切ヘッブ型可塑性は、さまざまな生物種のような法則で調整されているのか。私な情報がよりはっきりと伝わるようになに共通して見られる神経細胞の仕組みは、大切な情報を最も効率よく伝えるよると考えられる。

であり、進化的に保存されている。大切ると、シナプスでの信号の伝わりやすさ
かそうにシナプスの結合強度は調節されている、という仮説を立てました」

豊泉 TL たちが理論モデルから導き出な情報をより効率的に伝えるための学習したその法則は、実験的に得られてきた法則は、生物進化における生存競争で細胞間の情報の伝達効率は、受け手の神経細胞の出力から、多数の送り手の神経細胞の活動パターンをどれだけ正確に復元できるのか、ということで表す

送り手の神経細胞の電気信号の発生パターン

A
シナプス増強ことができる（図1）。
「もし、すべて復元できれば、情報の伝達効率は 100％となります。それは人受け手の神経細胞の電気信号の発生パターン

B工的な電子部品なら可能かもしれません
が、生物の神経細胞にはさまざまな制約Cがあるので、それほど高い頻度で電気信号を発生させ続けることはできません。そのような神経細胞の制約を考慮にD細胞体軸索シナプス減衰

入れた場合、それぞれのシナプスの結合強度をどのように調節すれば情報の伝達効率が最大になるのか、私たちは数学的な理論モデルをつくり分析しまし

図 1 シナプスの結合強度の調節
複数の神経細胞が同時に活動して電気信号を送り、受け手の神経細胞が電気信号を発生するということが繰り返し起きると、ヘッブ型可塑性により、それらの神経細胞とのシナプスの結合が強まる（A・B）。同時に活動する神経細胞とのシナプス結合を増強させることで、情報の伝達効率が向上すると考えられる。

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研

究

最前線

図 2 ヘッブ型可塑性の効果が上書きされるイメージ
シナプス後部
目を閉じる
ヘッブ型で面積縮小
シナプス後部

目を閉じることで、視覚情報を受け取るシナプス後部の面積がヘッブ型可塑性により縮小して、結合強度が弱まる。もし整調型可塑性も面積を変化させて結合を強めるならば、大きさが元に戻り、ヘッブ型の効果が上書きされて消されてしまう。

有利に働くと考えられる。
例えば、天敵の鳥から逃れようとして整調型で面積拡大 ?

きない。
「ヘッブ型と整調型という異な要因によって決まっている。
「私たちは、る可塑性の仕組みがどのように相互作新しい理論モデルをつくってヘッブ型といる虫がいるとする。限られた情報をも用してシナプスの結合強度が決まるの整調型の可塑性の相互作用を分析しまとに鳥の襲来を察知して、瞬時に逃げなか、よく分かっていなかったのです」

した。その結果、ヘッブ型と整調型の可ければ捕まってしまう。シナプスの学習

従来の理論モデルは、ヘッブ型と整塑性がシナプス結合強度を決める異なるにより、より短時間でより多くの情報を調型の可塑性がどちらも同じようにシナ要因を変化させるならば、このような上処理できるようになれば、いち早く逃げプスの結合強度に作用し、一方の可塑書きが起こらず、学習が安定することがることができるようになるだろう。

性による変化が他方の可塑性の効果を分かりました。ヘッブ型と整調型の可塑上書きするという相互作用を仮定して性によって、それぞれの要因がどのよういた。に変化するのか、実験的知見はまだ十■ ヘッブ型と整調型の学習効果の相互作用

例えば、先ほどの視覚野の例を考え分ではありませんが、整調型は受容体密シナプスには、ヘッブ型可塑性のほかてみよう。目を閉じたままにしておくと度を変化させるという報告があります」に、「整調型可塑性」という仕組みが働視覚情報が伝わらなくなるため、ヘッブ

ここでは簡略化のため、ヘッブ型可塑くことが、近年の実験から明らかになっ

型可塑性によりシナプス後部の面積が性がシナプス後部の面積を変化させ、た。それは、神経細胞の活動が低下し小さくなって結合が弱くなる。その後、整調型可塑性がシナプス後部の受容体過ぎたり過剰になったりしないように、しばらくすると整調型によって結合が強密度を変化させるとしよう（図 3）。視覚シナプスの結合を強めたり弱めたりしてくなる。もし整調型もシナプス後部の面野の例では、目を閉じるとヘッブ型可塑活動レベルを調整する仕組みだ。

積を変えることで結合強度を調整するな性によってシナプス後部の面積が小さく「発達段階で見られる大脳視覚野の可らば、大きさが元に戻り、ヘッブ型になり、その後、整調型が受容体密度を塑性の実験では、片方の目を継続的によって小さくなった効果が整調型により増やすことでシナプス結合強度を調節す閉じていると、ヘッブ型可塑性が閉じた消されてしまう（図 2）。

る。こうして 面積は小さいが受容体密目からの情報を伝えるシナプスの結合強「このようなモデルでは、整調型の可度が高い という両方の効果が反映され度を弱め、その後、整調型可塑性が低塑性が弱い場合にはヘッブ型の可塑性た状態になり、上書きが起きないのだ

下した神経活動を補うようにゆっくりとに上書きされて効果を及ぼせず、また、（図 3 C）。

結合強度を全体的に強めると報告され整調型の可塑性が時間的遅れをもってその後に目を開けると、まずヘッブ型ています。そのようなプロセスによって、働く場合にはヘッブ型の可塑性の早いによりシナプス後部の面積が広がる。整全体として適切な神経活動レベルを保変化に追従できずにシナプスの結合強調型はゆっくり働くため、受容体密度がちながら、よく使う感覚に関わるシナプ度が振動してしまいます。実際の生物の高い状態のままシナプス後部が大きくなスに、強い結合強度を割り当てることが脳においてこのような上書きが起きていり、シナプス結合強度が過剰に強くなるできます」

るとは考えにくいのです」（図 3 D）。しばらくして整調型の作用でしかし、既存の理論モデルでシミュ受容体密度が低くなり、目を閉じる前レーションを行うと、ヘッブ型可塑性の■ シナプス結合強度を決める

早い変化に整調型の可塑性の遅い変化

異なる要因をモデル化予測される。

が追い付かず、シナプス結合の強度がシナプスの結合強度は、放出される神「私たちの理論モデルによるその予測

不適正な値になったり強度の振動が起き経伝達物質の量、シナプス後部の面積は正しいのか、実験により視覚情報をたりして、実験結果を再現することがでやそこにある受容体の密度など、複数の受け取る神経細胞集団の活動度を測定

08 R I KE N NE WS 2015 M arc h（図 3 A）と同じ状態（図 3 E）に戻る、と

関連情報

2014年10月23日プレスリリース「経験による脳回路の変化を新モデルで予測」

図 3 ヘッブ型と整調型の可塑性の相互作用して確かめました。すると、再び目を開受容体A
シナプス後部目を閉じる

B

ヘッブ型で面積縮小

C

整調型で受容体密度上昇

いた後、活動が過剰になり（図 4 黒ライ
目を開くン D）、その後、活動度が元に戻りました。これはシナプス結合強度が過剰にD強くなった後、元に戻ることに対応してヘッブ型で面積拡大いると考えられます。実験で整調型の働きをブロックすると、目を開いた後にE活動度が過剰になることはありません

整調型で受容体密度低下（図 4 赤ライン D）。シナプス後部が大き20
神経細胞集団の活動度

ヘッブ型可塑性と整調型可塑性が、シナプス結合強度を決める異なる要因に作用すれば、上書きは起きない。例
えば、目を閉じると、視覚情報を受け取るシナプス後部は、まずヘッブ型で面積が縮小し、しばらくして整調型で受容体密度が高くなり、両者の効果が反映された状態となる（C）。
その後に目を開けると、受容体密度が高いままヘッブ型で面積が拡大するため、結合強度が過剰な状態（D）となり、その後、整調型により受容体密度が低下して最初（A）と同じ状態（E）に戻ると予測される。

0-20

**

整調型可塑性をブロック-40

ABCD

目を開くE

図 4 視覚情報を受け取る神経細胞集団の活動度の実験データ目を開いた後の結合強度が過剰な状態（図 3 D）に対応して、神経細胞集団の活動度も過剰になる（黒ライン D）。
しかし整調型の作用をブロックすると、活動度が過剰になることはない（赤ライン D）。
出 典：T. Toyoizumi, M. Kaneko, M. P. Stryker, and K. D.
Miller, Neuron 84, 497-510 (2014).“Modeling the dynamic
interaction of Hebbian and homeostatic plasticity”

く、かつ受容体密度も高いという状態にならないからです。私たちの理論モデがなくても、その人の声を聞いただけでなるだろう。連想の暴走を防ぐ仕組みのルは、シナプス結合強度が調整される

顔を思い浮かべるといった連想ができる研究は、精神疾患の原因解明にも役立仕組みから神経細胞集団の活動度までようになると考えられます」

つかもしれない。

を、階層を超えて統一的に説明することに成功しました」

しかし、学習によって複数の神経細「私は物理学の出身なので、さまざま胞グループが互いに強くつながり直接のな現象を統一的に説明できる基本法則

刺激がなくても連想する仕組みは、理論を導き出すことに興味があります。脳が■ 数学的な手法で脳科学を切り開く
豊泉 TL たちは今、新しい謎に取り組的には、不必要な連想の連鎖が続いて学習する基本法則を解明することが究しまったり、連想が強過ぎるあまりそれ極の目標です。その解明は、学習障害んでいる。それは安定して 連想 を行ぞれの概念の区別が難しくなってしまっや精神疾患の克服にも役立つかもしれう回路モデルの構築である。
「例えば、たりするという危険性をはらんでいる。

ません。また、脳が学習する基本法則ある人から声を掛けられたとします。す「脳内で連想学習を適切にコントローをコンピュータに導入して優れた学習ると、その人の顔の視覚情報と、声の聴ルする仕組みはまだよく知られていませ

能力を持たせたり、あるいは、それぞ覚情報を処理する神経細胞が同時に活ん。私たちは、シナプス結合強度の揺られの人の能力を最大限に引き出す学習動します。両方の神経細胞から情報をぎに注目した数学的な理論モデルをつく法を開発したりすることができるかもし受け取るシナプスの結合が強まることり、連想の暴走を防ぐ仕組みを解明しよれません。アインシュタインのような天で、その人の顔と声を関連づけて記憶うとしています」

才を生み出す学習法を発明できたらいすることができます。そのような学習をもし実際の脳内で過度な連想の連鎖行うことで、顔を見るという直接の刺激が起きれば、ある種の精神疾患の原因といですね」（取材・執筆：立山 晃／フォトンクリエイト）

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