多ニューロン活動の可視化

Visualization of Multineuronal Spike Activity

はじめに

　脳は，入力された情報を処理して出力する，いわば情報処理演算システムである。一千億以上もの多数の神経細胞が協調的にシステムとして作動することで，幾多の特徴ある演算を実現している。こうした高次な演算は，興奮性および抑制性の多彩な微小回路が複雑に絡み合った多シナプス回路によって実現される。しかしながら，これまでの多くの研究は，個性ある要素から成る回路システムを，要素を無視して一様化して扱ったり，逆に，要素をシステムから切り離して単独に扱ったりしていた。このような研究は多くの知見を与えてきたものの，現実にはシステムの要素は一様でなく，その機能も要素の単純な線形和とはなっていない。

　この意味において，複雑な脳の情報処理システムの解明に迫るために機能的多ニューロンカルシウム画像法（functional multineuron calcium imaging：fMCI）が有用である。fMCIは多様な個性を保った状態で，大多数の神経細胞集団全体から出力の発火活動を捉えることができる。本稿では，まずfMCIについて概説する。次に，fMCIを用いた研究例として，筆者らが進めている海馬多シナプス回路における情報演算様式の研究について簡単に説明する。

Abstract

　The neuronal network is a computing system that transforms input to output.　This computation involves complex nonlinear processes that are carried out with polysynaptic feedforward and feedback microcircuitry.　Thus it cannot be assessed by isolating responses of single neurons or by averaging multineuronal responses.　To solve this problem, functional multineuron calcium imaging (fMCI) is a promising option.　This is a large-scale recording technique that simultaneously monitors the spatiotemporal patterns of spikes emitted by hundreds of neurons with single-cell resolution.　Here, we review the availability and actual applications of fMCI.　Using fMCI, we attempt to understand the manner in which information is processed in the hippocampal networks.　The hippocampus receives information from the cortex; relays it through the dentate gyrus (DG), Cornu Ammonis (CA) 3, and then CA1; and sends it back to the cortex.　We placed 2 stimulation electrodes (Stim A and Stim B) in the DG granule cell layer of cultured hippocampal networks and monitored the firing activity of a population of CA1 pyramidal neurons.　In this experimental design, the hippocampal polysynaptic network is regarded as a huge arithmetic operator that converts DG inputs to CA1 outputs.　We found that the hippocampal polysynaptic network functions as a complex parallel and distributed processing system.