生理研ら,光と機械学習でトラウマの生成機構を解明

生理学研究所と大阪大学は,光学と機械学習の融合的新手法によりトラウマ記憶に関わる脳神経細胞ネットワークを検出することに成功し,記憶形成に伴う複雑な変化を捉え,トラウマ記憶が出来てくる仕組みを明らかにした(ニュースリリース)。

近年の研究によりトラウマ記憶に脳のどの部位が関わるかは分かってきたが,そこでの詳細なメカニズムは未知の部分が多く,関連する精神疾患では決定的治療法が確立出来ていない。

研究グループは,トラウマ記憶が生まれるメカニズムを調べるには,その成立前後で,同じ細胞集団の活動を比較することが重要だと考えた。そこで,光で生きた動物の脳を長期的に計測できる「in vivo 2光子イメージング」に,「低侵襲なプリズム埋込法」「イメージング中に記憶課題を実施するための新装置」を統合した新しい手法を開発した。

それにより,トラウマ体験前と後の両方で,脳深部にある前頭前野の大規模な神経活動観察を実現し,神経細胞集団の活動変化からトラウマ記憶の実体を捉えることが可能となった。

従来研究と異なり,トラウマ記憶の神経細胞集団を同定した上で,記憶獲得前の神経活動データに遡って違いを検出し,それにより「記憶が生まれる仕組み」の解明を目指した。

研究グループは,大規模神経活動データの解読から,トラウマ記憶(学習後に起こる恐怖反応)に強く関わる神経細胞集団の同定を試みたが,従来手法では困難だった。

観察対象である前頭前野が、恐怖記憶以外にも非常に多くの情報や脳機能を同時に制御していることが一因と考え,エラスティックネットと呼ばれる機械学習解析に着目し,その検出力の高さを生かした「トラウマ記憶を担う神経細胞集団を高精度で選別する手法」の開発に成功した。

加えて,グラフィカルモデリングという更なる最新の数理解析技術により,トラウマ記憶を担う集団の中で神経細胞同士がどのように制御し合うか,すなわち「神経細胞ネットワーク内部の機能的結合状態」を算出し,トラウマ記憶の実体を詳細に調べた。

その結果,体験がトラウマ化する際,神経細胞集団が集合体として新たな機能的ネットワークを形成し、恐怖記憶の情報処理を行う仕組みを捉えることに成功した。研究グループは,PTSDなど難治性精神疾患に対する新たな突破口に期待できる成果であるほか,開発したネットワーク評価法は,精神疾患治療薬効果の新指標になり得る可能性があるとしている。

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