ト ピ ック ス

記憶情報の定量と解読を目指して
山口大学大学院医学系研究科

神経生理学講座

美津島 大!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

海 馬 と い え ば，年にノーベル賞が授与されたを証明するため，GluA のシナプス移行を阻止するペプ

Place cell 発見が有名ですが，海馬ニューロンには自分チド，GluA -c-tail やリン酸化 領 域 Ser と Ser の 変 異の位置情報のみならず［体，MPR-DD を両側の海馬 CA ニューロンに広範発現］，日の時間に関する情報］も入力されていまさせました．予想どおり，MPR-DD 発現細胞数が多いす．また，特定のエピソードの記憶と想起の両方の反応ほど学習成績が顕著に低下しましたので，GluA サブユするニューロン群も存在します［

ニットを含む AMPA 受容体のシナプス移行が学習に必［］，自身の情動に関する情報［］．しかし，脳内でそれぞれの記憶断片がどのように統合されつのエピ要であることがわかりました［］．さらに，GluA シソードとなるのか？また，どのように記憶情報が記銘さナプス移行阻止細胞数と文脈学習成績の間には，強い負れているのか，統合的な記憶のメカニズムはいまだ不明の対数関係があることも新たに判明しました．Hartley

です．の情報理論［］によると情報量 I は発生確率 P の負急性ストレスを伴う経験は，海馬内に強いエピソード，全か無の法則に則っの対数と比例するため［I ＝―log P ］

記憶を形成し，個体は将来遭遇する状況の回避行動に役て，CA ニューロンが経験内容を情報処理していると考立てています．私たちは，特定の場所での電気ショックえられました（図）．

を回避する inhibitory avoidance（IA）task をラット に山口県はフグの産地として有名で，フグ毒分子である経験させ，回避学習のシナプス・分子メカニズムを解析

tetrodotoxin（TTX : Na チャネル阻害薬）をスライスパッしてきました（図チクランプ法に利用しますと，AMPA 受容体を介する）．

私たちはまず，興奮性シナプスに着目し，学習依存的興奮性シナプスの入力強度のみならず，GABAA 受容体つひとつの CAな AMPA 受容体（GluA サブユニット）のシナプス移を介する抑制性シナプスの入力強度を行を解析しました．遺伝子導入した Herpes virus を使っニューロンごとに定量的に解析できます．TTX 存在下て背側海馬 CA に GluA -GFP を発現させて，非学習群，でスライスパッチクランプ解析し，学習群，ショックのみ群，探索のみ群，それぞれで急性りの glutamate の反応（Y 軸）とスライスを作成し，パッチクランプ法により GluA サブの GABA の反応（X 軸）をニューロンごとにプロットユニットのシナプス移行を CA ニューロンで確認しましたのが図した．すると，学習依存的に GluA のシナプス移行が認対する興奮性シナプスのみならず，抑制性シナプスの可シナプス小胞当たシナプス小胞当たりです．回避学習は海馬 CA ニューロンにめられ，他群ではほとんど移行しませんでした．さらに，塑性も高めることが新た に 判 明 し，結 果 的 に 各 CA

GluA のシナプス移行が学習成立に「必要」であること

ニューロンはそれぞれ異なる多様な入力特性を保持する

図a）回避学習の模式図［ ］．暗室に入るとドアを閉め，電気ショック（ 秒）を負荷した．
b）エピソード経験後は明室での待機時間が有意に延長した． ＊P ＜ ．

日本生殖内分泌学会雑誌（2017）22 : 49-51

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すると学習が阻止されるため，興奮性シナプスの多様化も抑制性シナプスの多様化もともに学習に必要であると考えられました［］．

最近はこのシナプス多様性に着目して，エントロピー解析を進めているところです．学習群では非学習状態では確率的に滅多に出現し得ない，強力なシナプスを保持するニューロンが散見されるため，各点の出現確率から各ニューロンがもつ情報量（自己エントロピー）を情報理論に基づいて数理計算できることがわかりました．つまり，学習した記録内容まではわからないにしても，拡大した情報量の一部は定量できるのではないか？と考えたわけです．実験で記録できたのは約ニューロンの一部ですが，， 個の全 CA， 個中の 個の代表サンプルであると考えると，回避学習で拡大した各ニューロンの情報量は最大 ． ×
図

bit に及ぶと推計されました．今後は，従来のシナプス・分子解析に加えて情報理GFP を tag とする MPR-DD 発現細胞［ ］発現細胞数とタスク前後の明室での待機時間を横軸対数論に基づく数理解析を導入し「CA のどの領域で，エピプロットした．

ソード何分後に，何 bit の情報が記銘されるか」を明らかしているところです．学習後に拡大する情報量の定量ことがわかりました［］．

は，記銘内容解読の第一歩であると考えております．

このシナプス多様性は何を意味するのでしょうか？興

脳情報の解読はまだまだですが，最も解読が進んでい奮性シナプスと抑制性シナプスが両方強化されたら意味る生体内情報はゲノム DNA でしょう［ないのでは？という意見もありましたが，決して同じでドンは半世紀前に解明され［ ］，現在では特定遺伝子はなく，興奮と抑制のフェーズを繰り返す活動がみられの除去や編集までも可能になってきました．ヒトゲノムるのではないかとの仮説を立てました．
実際，
freely mov-

DNA の情報はing で CA ニューロンの多ニューロン発火活動を記録しれくらいあるのでしょうか？ATGC 進法で記銘されるながら，情動性の強いエピソードを経験させると，エピ塩基対が 億あり［ ］，ソード中や直後に自発性高頻度発火活動（スーパーバー

ます．一見膨大な情報量ですが，スト）が何度も記録され，その数分後から約ms の範］．

つ組コ

年に解読されましたが，情報量はど進法では 億ビットになりバイト＝bit として計算すると， ． ギガバイトになります．

時間あ囲で同期した「リップル状発火活動」と発火活動が少な

まりの映画が ．ギガバイトの DVD に記録されている

い「silent period」が繰り返し発現しました［

ので，動画＋音声では 分程度の情報量に過ぎませんが，］．現在の仮説として，興奮性と抑制性のシナプスが多様に強化さわれわれの脳はこれを遙かに超える情報量をれることで，多様なリップル状同期発火活動を発生させしております．養育環境などの個体経験はゲノム DNAて情報処理するというモデルを考えております（図）．のメチル化修飾に影響しますが，DNA 自身の情報は先さらに，興奮と抑制のシナプス多様化が学習に必要な天的に決まっていて変更不可能であり［ ］，各個体でのかどうかも確認する必要があります．これまでの実験異なる領域はほとんどないため，学習・記憶の理解にはで，回避学習後にムスカリン型 M 受容体の阻害薬を海十分ではないことがわかります．

日に処理

馬 CA に局所注入すると，興奮性シナプスの多様化を今後は，学習後に顕著になるシナプスの多様性だけで阻止でき，ニコチン型α 受容体の阻害薬を海馬 CA に局なく，もっと複雑で動的に変化するリップル波の多様性所注入すると抑制性シナプスの多様化を阻止できることにも着目して情報量をさらに解析して行く予定です．脳がわかりました．これらの薬物は片側の海馬に投与して内情報システムの解読はまだまだ先ですが，も学習に影響しないのですが，両側の海馬 CA に投与

く，礎となる発見を積み重ね，一歩でも目標に近づけれ50

日本生殖内分泌学会雑誌

Vol.22 2017

つでも多TOPICS

図

非学習群，IA 学習群，ショックのみ群，探索のみ群における， シナプス小胞当たりの興奮性シナプス反応（Y 軸）と抑制性シナプス反応（X 軸）を ニューロンごとにプロットした［ ］．

図

海馬学習メカニズムの仮説．海馬 CA ニューロンのシナプスと発火活動を示す．
シナプスの多様化により，多様なリップル状同期発火活動が形成され，情報処理が行われる．リップル状同期発火活動はすべて異なる形状を示し，同一の物は確認されていない．

ば幸いです．

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