Cutting-edge Research

Cutting-edge Research

Kensuke Yoshida, Taro Toyoizumi, "Information maximization explains state-dependent synaptic plasticity and memory reorganization

ベーションがありました。一方で、豊泉先生の昔のお仕中に起こるシナプスの変化を説明しちゃったんです。

during non-rapid eye movement sleep", PNAS Nexus , 10.1093/pnasnexus/pgac286

事に「情報量最大化シナプス可塑性則」があります。

脳ネットワークにおいては広範囲のニューロンが活性脳ネットワーク内でやり取りする情報を最大化するよ化した状態だと周りから抑制がかかって、ニューロンうに、神経細胞同士のつなぎ目であるシナプスの強さの活動度が下がると予想されます。吉田さんの理論でが変化しシナプス可塑性を示すという法則なのですが、は、グローバルな徐波のアップ状態では、この周りかこの法則が睡眠にも関係するのではと思ったのです。

らの抑制効果でノイズが抑えられ、情報を伝えやすい

豊泉：情報量最大化は別に僕が最初に言いだした訳じゃ状況になる。だからシナプスをより強化し、記憶が定ないんです。動物の生存のために脳が効率的に働いて着することになる。逆にローカルな徐波のアップ状態いるとすれば、シナプスも効率的に情報を伝えている

では、ニューロンの活動度が上がりノイズが高くなっはず、という仮説は以前からあった。その仮説に基づて情報を伝えにくい。メンテナンスコストもあるからいてカリカリ計算してみたら、シナプスに関するいろシナプスを減弱する方が良い。だから記憶を忘却する

人は人生の 3 分の１ほどを眠って過ごす。睡眠は記憶んな実験結果を説明できた、という仕事なんですね。

ことになる、と説明しちゃったんですよね。

や学習を強化することが知られているが、一体どのよ

ものすごく単純に言うと、生物というのはすごく複雑

吉田：二つのネットワークの活動状態のバランスの結うなメカニズムが働くのだろうか。数理脳科学研究チー

で捉えどころがないけども、経験に応じたシナプスの果、シナプスレベルの最終アウトプットが記憶の定着ムの吉田健祐特別研究員と豊泉太郎チームリーダーは変化は「よりよく情報を伝えられるようにする」といか忘却かのどちらかとなる、その計算原理を発見した数理科学を用いて、このメカニズムの解明に迫ろうとう簡単な仮説で説明できる、ということです。それをということです。

している。二人に最新の研究について伺った。

踏まえて僕が解釈した吉田さんの狙いは、睡眠中の学

数理脳科学研究チーム
チームリーダー 豊泉 太郎 , Ph.D.

特別研究員 吉田 健祐 , Ph.D.

深く眠っていても魂は働いており、世界の役に立っている。
ヘラクレイトス■ 医師の道から数理脳科学研究者に転身

習もやっぱり捉えどころがないけれど、一般的な情報「理論だからこそ到達し得る仮説、というようにも感じ量最大化という簡単な仮説でどこまで説明できるかます。
」「吉田さんは医学部出身とお聞きしました。医学から脳

吉田：睡眠中の大脳皮質の神経細胞には、よく活動すやってみよう、みたいな感じかなと。

吉田：そこはそうだと思っていますね。の理論研究、大きな方向転換ですね。
」

るアップ状態とあまり活動しないダウン状態とがあり

吉田：はい、睡眠に関しては簡単な原理がなかったので、豊泉：吉田さんはそういう意味でちょっと驚きな仮説

吉田：東京大学（東大）医学部を卒業後 2 年間医師のます。このアップ状態とダウン状態では観察されるシそういうモチベーションです。

を提案したんですよね。もちろんこれが真実かどうか初期研修をしましたが、やはり研究がしたくて東大情ナプス可塑性が異なるという実験結果や、アップ状態

豊泉：僕は吉田さんの発想に驚いたんです。寝ているは検証していかないと分からないんだけど、仮説とし報理工の大学院に入りました。高校生の頃から数学がとダウン状態があることが記憶に重要だという報告が時は何の情報も脳に入らないし情報量を最大化する必てはすごく斬新ですね。

好きでしたが、医学部生時代に上田泰己先生のラボでありましたが、これらに関連する実験結果を「情報量要あるのかなって。でもよくよく考えると寝ていても睡眠の数理モデルの研究をして、さらに理論寄りのこ最大化」という考え方を用いて統一的に説明できる理脳の領野間で情報のやり取りはある訳で、むしろ寝て■ 20 年越しのブレイクスルー、その先に期待とをやりたくなったんです。豊泉先生が医学部でセミ論を構築した、というのが今回の研究成果です。

いる時に情報のやり取りの練習をしておいた方が起き「吉田さんの研究の今後を教えてください。」

た時に効率がよくなると言われれば、いや、そのとお

吉田：睡眠を情報量だけで全部、説明できる訳ではなナーをされたことがあって、正直、難しくて全然分からなかったんですけど、文献を読んで面白いなと思い「ちょっと待ってください！アップ、ダウン状態、シナプりだなと思って。

いと思っていて、睡眠中の他の側面の原理を考えるとました。豊泉ラボに行きたくて情報理工に行ったんでス可塑性、情報量最大化…分からないことだらけです。
」

吉田：睡眠研究の分野では、睡眠は学習にメリットがいうのが、直近のフューチャープランです。長期的には、す。ちょうど CBS との連携大学院制度が始まった時で。

吉田：深く眠っている時には、1 ヘルツくらいのゆっあると信じて疑わない（笑）だから睡眠においても情脳の学習はどう優れているんだろう、ということが一

豊泉：第 1 期生です。医者をやめて数理研究を選ぶな

くりした徐波とよばれる脳波が出ます。この波にあわ報処理がすごく大切なはず、という発想が出てきたの番知りたい。その中で睡眠に着目するのは可能性があんてギャンブラーだな、と思いました（笑）当時は知せて大脳皮質の神経細胞は活発に活動する状態（アッかもしれません。結果、先ほど話したグローバルな徐るのかな、と思っています。睡眠はタコや線虫などにらなかったけど、実はすごい人なんです。例えば高校

プ状態）とあまり活動しない状態（ダウン状態）を行っ

波のアップ状態は記憶の定着を、ローカルな徐波のアッもあり、すごく普遍的なのに、学習における意義があ生の時に、数学オリンピックで金メダルを獲得していたり来たりしているのです。しかも大脳皮質の神経細プ状態は記憶の忘却を誘導するという実験結果も僕のまり分かっていない。睡眠は余計なインプットが入らます。さらに学部時代に上田ラボから米国の一流科学胞は、自分のすぐ近くの神経細胞同士で形成されてい理論で説明することができました。鍵はシナプスのコないという点でも、脳の学習メカニズムのコアの部分

雑誌 PNAS に筆頭著者で論文を発表してますし、東大るネットワークで同期する波、つまりローカルな徐波ストを導入することで「情報を効率よく伝えるシナプを研究できるよいモデルなのではないかと思います。

医学部長賞も受賞している。孫正義育英財団の奨学生に対応してアップ、ダウン状態を行き来したり、よりスを強化し、そうでないものを減弱する」という性質

豊泉：僕が情報量最大化の学習則の仕事をしたのは、にも選ばれた。

広い範囲の神経細胞同士で形成されているネットワーを理解することでした。

大学院生の時です。その時は自分の研究成果をどう発

吉田：いろいろ運がよかったんです（笑）

クで同期するグローバルな徐波に対応してアップ、ダ

豊泉：脳がシナプスを維持するのに必要な代謝コスト展させていいか分からなかった。でも吉田さんが来て、豊泉：あまりに優秀すぎて、一体なぜ私達のラボに来ウン状態を行き来したりしています。このグローバルと言えますね。情報は効率よく伝えたいけれど、シナ20 年越しに発展させちゃった。だから今の時点で明らてくれたんだって思っちゃいます（笑）

な徐波のアップ状態は記憶の定着を、ローカルな徐波プスをメンテナンスするコストは抑えたい。それも込かじゃなくても、いつまたこのモデルから何か新しいのアップは記憶の忘却を誘導するという報告もありま

みで情報量最大化。

研究が始まるか分からない。吉田さんの今後に期待し■ 理論だからこそ到達できる仮説した。何のためにこの二つの状態があるのかはよく分

吉田：そういうことです。ています。

「今回の研究成果を簡単にご説明いただけますか。」

かっておらず、何か理論的枠組みを与えたいというモチ

豊泉：吉田さんはこのような簡単な仮定によって、睡眠■ 取材日：2023 年 9 月 1 日