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J-GLOBAL ID：201702270357637152   整理番号：17A1641679

瞬目古典的条件付けのモデル駆動型解析は小脳可塑性とニューロン活性の基礎となる構造【Powered by NICT】

Model-Driven Analysis of Eyeblink Classical Conditioning Reveals the Underlying Structure of Cerebellar Plasticity and Neuronal Activity

著者 (4件)： Antonietti Alberto (Department of Electronics, Neuroengineering and Medical Robotics Laboratory, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Casellato Claudia (Department of Electronics, Neuroengineering and Medical Robotics Laboratory, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  D’Angelo Egidio (Department of Brain and Behavioral Sciences, Brain Connectivity Center, Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico and the Istituto Neurologico Nazionale C. Mondino, University of Pavia, Pavia, Italy) ,  Pedrocchi Alessandra (Department of Electronics, Neuroengineering and Medical Robotics Laboratory, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 28  号： 11  ページ： 2748-2762  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 小脳は,感覚運動制御に重要な役割を果たしている。しかし,小脳の特異的回路と塑性機構は,閉ループ処理に関与しているかは不明である。三つの双方向可塑性サイトと詳細なスパイキング小脳微小回路を埋込んだ人工的感覚運動制御システムを開発した。を証明小脳駆動連想パラダイム,瞬目古典的条件付け(EBCC)であり,無条件刺激(US)および条件刺激(CS)の間の正確な時間関係を確立したを再現することができた。ヒト被験者からの実験データセットを適合させるためにスパイキングモデルに取り組んだ。EBCC獲得と消去の二連続セッションを記録し,経頭蓋磁気刺激(TMS)は小脳に適用した回路の機能と可塑性を変化させることであった。進化的アルゴリズムは,プロトコルのいろいろなセッションで被験者の挙動を再現するために準最適モデルパラメータを見出すために用いた。主な知見は,最適化小脳モデルは正確なタイミングと成功率で条件反応を予測(予測)に学習し,ヒトにおけるEBCCにおける高速取得,記憶安定化,急速な絶滅,及び速い再獲得を実証できることである。Purkinje細胞(PC)と深部小脳核(DCN)の焼成は,シナプス可塑性の制御,異なった割合で進化し,DCNシナプスにおけるよりも小脳皮質における速い獲得と,学習中に変化した。,減少したPC活性はCS直後DCN放電を放出し,正確にUSを予想と瞬目を引き起こした。さらに,皮質可塑性における特異的変化はヒトにおける小脳TMSにより誘発されたEBCC変化を説明した。本論文では,初めて,詳細な小脳微小回路モデルを用いて,閉ループシミュレーションは実際の実験データセットを適合させるために使用できるかを示した。プロトコルの種々のセッションにおけるモデルパラメータの変化は,陰的微小回路機構は正常および変化した連想挙動を如何に生成するかを明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Purkinje細胞 ,  *小脳 ,  シナプス ,  プロトコル ,  *塑性 ,  最適化 ,  ヒト ,  予測 ,  学習 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： シナプス可塑性 ,  モデルパラメータ ,  条件刺激 ,  *古典的条件づけ ,  *瞬目 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 瞬目 ,  古典的条件付け ,  モデル ,  解析 ,  脳可塑性 ,  ニューロン ,  活性 ,  基礎