ログイン
ランキング
お知らせ
ログイン
文献詳細
増大特集 学習と記憶――基礎と臨床
文献概要
はじめに
数々の臨床実験，生理実験から得られた知見に基づいて，海馬はエピソード記憶の形成に必須の器官であると考えられてきた。また近年，海馬の萎縮がアルツハイマー型認知症を引き起こすという報告もなされた。アルツハイマー型認知症は，現在はもとより高齢化社会が確実に訪れる近未来において深刻な問題であり，それだけに研究の視点から生活レベルに至るまで，実にさまざまな分野で，多くの人の関心を集めている。一理論研究者が，このように医学上重大でかつ社会的に大きな問題に挑戦することは無謀であるかもしれないが，筆者らは数学モデルから得られる知見が専門家の方々の研究や思索あるいは療法に役立つ可能性を信じて，海馬における情報表現の数学モデルを研究してきた。本稿では，海馬の数学モデルとその結果の概観，さらに，そこから導かれる海馬の障害と認知の関係に関する予測について述べる。数学モデルの結果の一部は，最近ラット海馬のスライス実験で部分的に確認されたことにも触れる。I章において，海馬がエピソード記憶の形成に必須の器官であることが解明された歴史的経緯を，最近の臨床例報告と合わせて簡単に振り返る。また最近，海馬の場所ニューロンのダイナミクスに関して興味深い報告がなされた。これは脳科学のホットな話題の1つであるアトラクターダイナミクスと遷移ダイナミクスの関係と深く関係しているので，II章でこの話題を取り上げる。III章においては筆者らの考えた海馬の数学モデルとそのダイナミクスについて紹介し，モデルが示す動的な挙動からいくつかの仮説を提案する。この研究の一部は，玉川大学塚田稔研究室との共同実験において実証されており，その結果も併せて紹介する。Ⅳ章はまとめと将来展望にあてる。そこでは，モデル海馬の神経回路が部分的に破壊されたときのネットワークの挙動から推定される記憶障害について議論する。
数々の臨床実験，生理実験から得られた知見に基づいて，海馬はエピソード記憶の形成に必須の器官であると考えられてきた。また近年，海馬の萎縮がアルツハイマー型認知症を引き起こすという報告もなされた。アルツハイマー型認知症は，現在はもとより高齢化社会が確実に訪れる近未来において深刻な問題であり，それだけに研究の視点から生活レベルに至るまで，実にさまざまな分野で，多くの人の関心を集めている。一理論研究者が，このように医学上重大でかつ社会的に大きな問題に挑戦することは無謀であるかもしれないが，筆者らは数学モデルから得られる知見が専門家の方々の研究や思索あるいは療法に役立つ可能性を信じて，海馬における情報表現の数学モデルを研究してきた。本稿では，海馬の数学モデルとその結果の概観，さらに，そこから導かれる海馬の障害と認知の関係に関する予測について述べる。数学モデルの結果の一部は，最近ラット海馬のスライス実験で部分的に確認されたことにも触れる。I章において，海馬がエピソード記憶の形成に必須の器官であることが解明された歴史的経緯を，最近の臨床例報告と合わせて簡単に振り返る。また最近，海馬の場所ニューロンのダイナミクスに関して興味深い報告がなされた。これは脳科学のホットな話題の1つであるアトラクターダイナミクスと遷移ダイナミクスの関係と深く関係しているので，II章でこの話題を取り上げる。III章においては筆者らの考えた海馬の数学モデルとそのダイナミクスについて紹介し，モデルが示す動的な挙動からいくつかの仮説を提案する。この研究の一部は，玉川大学塚田稔研究室との共同実験において実証されており，その結果も併せて紹介する。Ⅳ章はまとめと将来展望にあてる。そこでは，モデル海馬の神経回路が部分的に破壊されたときのネットワークの挙動から推定される記憶障害について議論する。
参考文献
1) Tulving E: Episodic and semantic memory. In: Organization of Memory, (eds) Tulving E, Donaldson W, Academic Press, New York, 1972, pp381-403
2) Scoville WB, Milner B: Loss of recent memory after bilateral hippocampal lesions. J Neurol Neurosurg Psychiatry 20: 11-21, 1957
3) Zola-Morgan S, Squire LR, Amaral DG: Human amnesia and the medial temporal region: enduring memory impairment following a bilateral lesion limited to field CA1 of hippocampus. J Neurosci 6: 2950-2967, 1986
4) Treves A: Neural phase transitions that made us mammals. Lecture Notes in Comp Sci 3146: 55-70, 2004
5) O'Keefe J, Dostrovsky J: The hippocampus as a spatial map: Preliminary evidence from unit activity in the freely moving rat. Brain Res 34: 171-175, 1971
6) Dalla Barba G, Nedjam Z, Dubois B: Confabulation, executive functions, and source memory in Alzheimer's disease. Cogn Neuropsychol 16: 385-398, 1999
7) Hassabis D, Kumaran D, Vann SD, Maguire EA: Patients with hippocampal amnesia cannot imagine new experiences. Proc Natl Acad Sci U S A 104: 1726-1731, 2007
8) Amari S: Neural theory of association and concept-formation. Biol Cybern 26: 175-185, 1977
9) Kohonen T: Associative Memory - A System Theoretical Approach. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1978
10) Hopfield JJ: Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proc Natl Acad Sci U S A 79: 2254-2258, 1982
11) Wills TJ, Lever C, Cacucci F, Burgess N, O'Keefe J: Attractor dynamics in the hippocampal representation of the local environment. Science 308: 873-876, 2005
12) Leutgeb JK, Leutgeb S, Treves A, Meyer R, Barness CA, et al: Progressive transformation of hippocampal neuronal representations in "morphed" environments. Neuron 48: 345-358, 2005
13) Tsodyks M: Attractor neural networks and spatial maps in hippocampus. Neuron 48: 168-169, 2005
14) Goldberg JA, Rokni U, Sompolinsky H: Patterns of ongoing activity and the functional architecture of the primary visual cortex. Neuron 42: 489-500, 2004
15) Treves A, Rolls ET: Computational analysis of the hippocampus in memory. Hippocampus 4: 374-391, 1994
16) Tsuda I: Dynamic link of memories - chaotic memory map in nonequilibrium neural networks. Neural Netw 5: 313-326, 1992
17) Nara S, Davis P: Chaotic wandering and search in a cycle-memory neural network. Prog Theor Phys 88: 845-855, 1992
18) Adachi M, Aihara K: Associative dynamics in a chaotic neural network. Neural Netw 10: 83-98, 1997
19) Ikeda K, Otsuka K, Matsumoto K: Maxwell-Bloch turbulence. Prog Theor Phys Suppl 99: 295-324, 1989
20) Kaneko K: Clustering, coding, switching, hierarchical ordering, and control in network of chaotic elements. Physica D 41: 137-172, 1990
21) Tsuda I: Chaotic itinerancy as a dynamical basis of Hermeneutics of brain and mind. World Futures 32: 167-185, 1991
22) Buzsaki G: Functions for interneuronal nets in the hippocampus. Can J Physiol Pharmacol 75: 508-515, 1997
23) Breitenberg V, Schuz A: Cortex: statistics and geometry of neuronal connectivity. Springer-Verlag, Berlin, 1998
24) Szentagothai J: The ‘module-concept' in cerebral cortex architecture. Brain Res 95: 475-496, 1975; Szentagothai J: The modular architectonic principle of neural centers. Rev Physiol Biochem Pharmacol 98: 11-61, 1983
25) Marr D: Simple memory: A theory for archicortex. Phil Trans Roy Soc Lond B 262: 23-81, 1971
26) McClelland JL, McNaughton BL, O'Reilly RC: Why there are complementary learning systems in the hippocampus and neocortex: Insights from the successes and failures of connectionist models of learning and memory. Psychol Rev 102: 419-457, 1995
27) Tsuda I, Kuroda S: Cantor coding in the hippocampus. Japan J Indust Appl Math 18: 249-258, 2001
28) Tsuda I: Towards an interpretation of dynamic neural activity in terms of chaotic dynamical systems. Behav Brain Sci 24: 793-847, 2001
29) Kaneko K, Tsuda I: Focus issue on chaotic itinerancy. Chaos 13: 926-1164, 2003
30) Milnor J: On the concept of attractor. Comm Math Phys 99: 177-195, 1985
31) Kaneko K: Dominance of Milnor attractors in globally coupled dynamical systems with more than 7 ± 2 degrees of freedom. Phys Rev E 66: 055201 (R), 2002
32) Kaneko K, Tsuda I: Complex Systems: Chaos and Beyond - A Constructive Approach with Applications in Life Sciences. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2001
33) Tsuda I, Kuroda S: A complex systems approach to an interpretation of dynamic brain activity II: Does Cantor coding provide a dynamic model for the formation of episodic memory? Lecture Notes in Comp Sci 3146: 129-139, 2004
34) Amari S: Differential-Geometrical Methods in Statistics. Lecture Notes in Statistics. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New Yorke, Tokyo, 1985
35) Amari S: private communication, 2007
36) Tsuda I, Umemura T: Chaotic itinerancy generated by coupling of Milnor attractors. Chaos 13: 926-936, 2003
37) Ashwin P, Buescu, J, Stewart I: From attractors to chaotic saddle: a tale of transverse instability. Nonlinearity 9: 703-737, 1996
38) Afraimovich V S, Zhigulin V P, Rabinovich M I: On the origin of reproducible sequential activity in neural circuits. Chaos 14: 1123-1129, 2004
39) Ashwin P, Swift J: The dynamics of n weakly coupled identical oscillators. J Nonlinear Sci 2: 69-108, 1992
40) Guckenheimer J, Holmes P: Structurally stable heteroclinic cycles. Math Proc Camb Phil Soc 103: 189-192, 1988
41) Fujisaka H, Yamada T: A new intermittency in coupled dynamical systems. Prog Theor Phys 74: 918-921, 1985
42) Ashwin P, Cova E, Tavakol R: Transverse instability for non-normal parameters. Nonlinearity 12: 563-577, 1999
43) Tsuda I, Korner E, Shimizu H: Memory dynamics in asynchronous neural networks. Prog Theor Phys 78: 51-71, 1987
44) Feudel U, Grebogi C, Poon L, Yorke JA: Dynamical properties of a simple mechanical system with a large number of coexisting periodic attractors. Chaos Solitons Fractals 9: 171-180, 1998
45) Sauer T: Chaotic itinerancy based on attractors of one-dimensional maps. Chaos 13: 947-952, 2003
46) Sasaki T, Matsuki N, Ikegaya Y: Metastability of active CA3 networks. J Neurosci 17: 517-528, 2007
47) Siegelmann H, Sontag ED: Analog computation via neural networks. Theor Comput Sci 131: 331-360, 1994
48) Tsuda I: A new type of self-organization associated with chaotic dynamics in neural systems. Int J Neural Sys 7: 451-459, 1996; Tsuda, I, Yamaguchi A: Singular-continuous nowhere-differentiable attractors in neural systems. Neural Netw 11: 927-937, 1998
49) Pinsky PF, Rinzel J: Intrinsic and network rhythmogenesis in a reduced traub model for CA3 neurons. J Comput Neurosci 1: 39-60, 1994
50) Yamaguti Y, et al: 出版準備中, 2008年
51) Karlin S: Some random walks arising in learning models I. Pacific J Math 3: 725-756, 1953
52) Norman MF: Some convergence theorems for stochastic learning models with distance diminishing operators. J Math Psych 5: 61-101, 1968
53) Barnsley M: Fractals Everywhere. Academic Press, San Diego, CA, 1988
54) Bressloff PC, Stark J: Analysis of associative reinforcement learning in neural networks using iterated function systems. IEEE Trans Syst Man Cybern 22: 1348-1360, 1992
55) Fukushima Y, Tsukada M, Tsuda I, Yamaguti Y, Kuroda S: Spatial clustering property and its self-similarity in membrane potentials of hippocampal CA1 pyramidal neurons for a spatio-temporal input sequence. Cogn Neurodyn 1: 305-316, 2007
56) Kuroda S, et al: 出版準備中, 2008
掲載誌情報
