東京大学(東大)と理化学研究所(理研)の両者は8月26日、小型霊長類「コモンマーモセット」の大脳皮質運動野の神経活動を、長期的かつ高空間解像度に計測できる手法を確立することで、新規の「感覚運動学習」によって高次の運動野である「背側運動前野」(PM)で大きな運動情報表現の変化が生じていること、その一方で低次の運動野である「一次運動野」(M1)での表現は比較的安定に保たれていることを明らかにしたと共同で発表した。

  • 新規感覚運動学習による霊長類大脳皮質運動前野・一次運動野での情報表現の変化

    新規の感覚運動学習による霊長類大脳皮質運動前野・一次運動野での情報表現の変化(出所:東大プレスリリースPDF)

同成果は、東大大学院 医学系研究科 細胞分子生理学分野の蝦名鉄平講師、同・松崎政紀教授(理研 脳神経科学研究センター(CBC) 脳機能動態学連携研究チーム チームリーダー/東大大学院 理学系研究科 生物科学専攻 教授兼任)、生理学研究所の小林憲太准教授、東大大学院 医学系研究科 統合生理学分野の大木研一教授、理研 CBC 高次脳機能分子解析チームの山森哲雄チームリーダー(現・CBC 触知覚生理学研究チーム 客員主管研究員)、理研 CBC 触知覚生理学研究チームの村山正宜チームリーダーらの共同研究チームによるもの。詳細は、英オンライン科学誌「Nature Communications」に掲載された。また、今回解析された画像データは、革新脳データポータルサイト「Brain/MINDSデータポータル」にて一般公開中としている。

脳の大脳皮質の運動野では、ある感覚入力からその感覚に特異的な運動を行う感覚運動学習中に、学習に関連した神経活動の変化が起こる。しかし、学習による個々の運動野領域に特徴的な神経活動の変化や、同一神経細胞の活動の変化については、これまで未解明だったという。そこで研究チームは今回、コモンマーモセットに新規の視覚入力に対して特定の運動を実行させる課題を学習させ、この感覚運動学習の最中に大脳皮質運動野を対象として、高い空間解像度で神経活動を計測できる「カルシウムイメージング」を適用する方法の開発を目指したとする。

  • コモンマーモセットPMとM1のカルシウムイメージング

    コモンマーモセットPMとM1のカルシウムイメージング(出所:東大プレスリリースPDF)

まずはマーモセットに対し、2種類の到達運動課題の学習が行われた。学習期間中は、運動野で高次のPMと低次のM1の神経活動が計測された。そして解析の結果、神経活動の流れの向きは学習期間中安定して、PM吻側部(PMdr)→PM尾側部(PMdc)→M1となっていることが判明した。

  • コモンマーモセットが学習する課題

    コモンマーモセットが学習する課題(出所:東大プレスリリースPDF)

次に運動情報量が計算され、その変化が調べられた。すると、PMdrでは運動情報量が減少する一方で、PMdcとM1では学習による運動情報量の変化が見られず、学習期間を通してPMdrよりも高い値が示されていたとのこと。そこで、運動方向選択性をPMdcとM1でそれぞれ調べた結果、学習期間中にPMdcで大きな選択性が変化している一方で、M1では選択性が比較的安定に保たれていることが解明されたという。

次に、PMdcやM1の単一神経細胞の神経活動を学習中に計測し、同一細胞の運動情報表現の変化が調べられた。すると、上述の計測で検出された大域的な神経活動の変化と一致した活動変化を、個々の単一神経細胞が示すことが確かめられたとのこと。またPMdcでの運動方向選択性の変化の程度は、学習初期の運動の上手さと関係していたとする。

さらに、PMdcとM1の神経細胞集団の空間分布と運動方向選択性の関係を調べた結果、学習の後期では、同じ運動方向選択性を持った神経細胞が空間的に密集したクラスタ構造は、PMdcよりもM1でより強固に形成されていることが見出された。そこで、同クラスタ構造が学習中に形成されるのかを調べると、PMdcでは学習初期にはクラスタ構造が強いものの学習中にこれが弱くなること、その一方でM1では学習に関わらず一定の強いクラスタ構造が形成されていることが確認された。

  • 学習の初期と後期におけるPMdr、PMdc、M1の運動方向選択性の変化

    学習の初期と後期におけるPMdr、PMdc、M1の運動方向選択性の変化(出所:東大プレスリリースPDF)

以上の結果から研究チームは、PMdrで連合が学習初期に強く起こり、その後学習が進むにつれて、PMdcにおいてダイナミックな細胞活動再編成が起こることで、PMdrの新規感覚運動連合の信号を安定的な多方向への運動出力を行うM1の活動へ変換できるようになることが、新規の感覚運動学習に重要であることが示唆されたとした。

  • 広視野2光子イメージングによるPMdc・M1神経細胞の神経活動計測と空間分布解析

    広視野2光子イメージングによるPMdc・M1神経細胞の神経活動計測と空間分布解析(出所:東大プレスリリースPDF)

今回の結果のように、新規の視覚入力に対して特定の運動を実行させる学習中に脳の全領域の活動パターンを変化させず、一部の領域のみで活動をダイナミックに変化させることは、新しいルールを迅速かつ効率的に学習するために有効であることが考えられるという。そのため、今後のさらなる研究によって霊長類大脳皮質を対象とした感覚運動学習のメカニズム解明が進めば、これらの知見を基にした脳型人工知能の開発が期待されるとする。また研究チームは、今回確立された技術によって、疾患モデルマーモセットを対象とした同様の計測を実施することで病態脳における神経ネットワーク変容の理解が進み、神経疾患に対する新たな治療方法の開発も期待できるとしている。