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古いものを保存しながら、脳がどのように新しい記憶を作るかを調べてください
科学者たちは、人間の脳の生物学的複雑さが、古い記憶を一掃することなく新しい記憶をどのように築くことができるかを説明するのに役立つ新しい数学的モデルを開発しました。
人間の脳のプロセスは非常に複雑であるため、科学者はそれらを完全に理解するために数学的モデルを開発しています。 （出典：Pixabay） 新しい研究は、古いものを削除することなく、私たちの脳がどのように新しい記憶を作るかを示しています。
コロンビアの科学者たちは、人間の脳の生物学的複雑さが古い記憶を一掃することなく新しい記憶を築く方法を説明するのに役立つ新しい数学モデルを開発しました。これは、脳が何年、何十年、さらには生涯にわたって記憶の忠実度を維持する方法を示しています。
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このモデルは、神経科学者がより的を絞った記憶の研究を設計するのに役立つ可能性があり、また、人間の脳に触発された強力なコンピューティングシステムであるニューロモルフィックハードウェアの進歩に拍車をかける可能性があります。
脳は継続的に記憶を受け取り、整理し、保存しています。数え切れないほどの実験で研究されてきたこれらのプロセスは非常に複雑であるため、科学者はそれらを完全に理解するために数学的モデルを開発していると、論文の筆頭著者であるステファノ・フシは述べています。私たちが開発したモデルは、記憶の根底にある生物学と化学がなぜそれほど複雑であるのか、そしてこの複雑さが脳の記憶能力をどのように促進するのかを最終的に説明します。
記憶は、ニューロンの表面にある小さな構造であるシナプスに保存されていると広く信じられています。これらのシナプスは導管として機能し、通常はニューロンからニューロンに渡される電気パルス内に格納された情報を送信します。初期のメモリモデルでは、シナプスを通過した電気信号の強度がステレオのボリュームノブと比較されていました。ニューロン間の接続強度を高めるために（または下げるために）ダイヤルアップしました。これは記憶の形成を可能にしました。
これらのモデルは、膨大なメモリ容量を占めるため、非常にうまく機能しました。しかし、彼らはまた、興味深いジレンマを提起しました。
シナプスがどのように機能するかについての単純なダイヤルのようなモデルの問題は、シナプスの強さが無期限にダイヤルアップまたはダイヤルダウンできると想定されていたことでした、とフシ博士は付け加えました。ステレオのボリュームノブであろうと、生物学的システムであろうと、回転できる量には物理的な制限が必要です。
これらの制限が課せられると、これらのモデルのメモリ容量は崩壊しました。
そこで、Fusi博士は、ZuckermanInstituteの研究者であるLarryAbbotと共同で、各シナプスが1つのダイヤルよりも複雑であり、代わりに複数のダイヤルを備えたシステムとして説明する必要がある代替案を提案しました。
2005年、フシ博士とアボット博士はこの考えを説明する研究を発表しました。彼らは、シナプス内のさまざまなダイヤルがどのように連携して動作し、古い記憶を保護しながら新しい記憶を形成できるかを説明しました。しかし、そのモデルでさえ、著者は後に気づき、脳、特に人間の脳が保持できると彼らが信じていたものには及ばなかった。
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今日のNatureNeuroscienceの論文の最初の著者であるマーカス・ベナ氏は、さまざまなシナプスコンポーネント、つまりダイヤルが異なるタイムスケールで機能するだけでなく、相互に通信している可能性があることに気づきました。コンポーネント間の通信をモデルに追加すると、ストレージ容量が大幅に増加し、生きている脳内で達成されることをはるかに代表するようになりました。
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ベナ博士は、この新しいモデルのコンポーネントを、一連のチューブを介して相互に接続されたビーカーのシステムに例えました。
それぞれが異なる量の水で満たされた相互接続されたビーカーのセットでは、水位が均一になるように液体がそれらの間を流れる傾向があります。私たちのモデルでは、ビーカーはシナプス内のさまざまなコンポーネントを表しています、とベナ博士は説明しました。ビーカーの1つに液体を追加したり、ビーカーの一部を削除したりすると、新しい記憶がエンコードされます。時間の経過とともに、結果として生じる液体の流れは他のビーカー全体に拡散し、記憶の長期保存に対応します。
両方の研究者は、この研究が将来の実験を導くための理論的枠組みとして機能し、最終的には脳のより完全でより詳細な特性評価につながることにより、研究室の神経科学者を助けることができると期待しています。
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記憶のシナプス基盤は広く受け入れられていますが、ノーベル賞受賞者とザッカーマン研究所の共同ディレクターであるエリック・カンデル博士の仕事のおかげで、シナプスが何年にもわたって劣化することなく記憶をサポートする方法を明らかにすることは非常に困難でした、とアボット博士は言いました。ベナ博士とフシ博士は、シナプスの分子の複雑さを探求する研究者のためのガイドとして役立つはずです。
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このモデルの技術的意味も有望です。フシ博士は、生物学的脳を模倣するように設計されたコンピューターであるニューロモルフィックハードウェアに長い間興味をそそられてきました。
今日、ニューロモルフィックハードウェアはメモリ容量によって制限されており、これらのシステムが自律的に学習するように設計されている場合、壊滅的に低くなる可能性があると、Fusi博士は述べています。コンパクトでエネルギー効率が高く、人間の脳と同じくらい強力です。
「シナプス記憶統合の計算原理」というタイトルのこの論文は、NatureNeuroscienceにオンラインで公開されています。