脳回路の再帰性結合が神経活動の次元性を制御するメカニズムの解明

脳には膨大な数のニューロンが存在しますが、その機能は個々のニューロンの活動ではなく、集団としての活動に依存しています。この集団活動が探索する自由度の数、すなわち「次元性（dimensionality）」は、神経ダイナミクスの基本的な特徴です。信号分類には高次元な活動が有利ですが、入力圧縮には低次元なパターンが有効であり、次元性は計算タスクに応じて変化します。しかし、生物学的な脳において、ネットワークの結合性がどのようにしてこの次元性を制御しているのか、そのメカニズムは長らく不明でした。特に、大脳皮質の非同期な活動は、ほぼ独立した高次元ダイナミクスを示唆するように見えますが、実際にはより低い次元に制約されているという矛盾を解明する必要があります。

本研究は、マウスの視覚皮質における高密度 Neuropixels 記録データを解析し、大脳皮質全域が「強い再帰結合（strong recurrence）」の領域で動作していることを示しました。この強い再帰結合により、シナプスネットワークは神経活動の次元性を強く制御しています。さらに、次元性は時間とともに変化する脳の状態転換に伴って変化し、その制御はシナプスネットワークの局所的な特徴である「モチーフ（motifs）」を介して行われることがわかりました。マウスとヒトのシナプス生理データセットの解析により、次元性に影響を与える結合モチーフが両種の脳に普遍的に存在することも確認されました。

研究では、マウス視覚皮質の 8,000 個以上のニューロンからの大規模電気生理記録データを解析しました。隠れマルコフモデル（HMM）を用いて神経活動の状態を特定し、各状態内および状態間での次元性を定量化しました。次元性の指標として「参加比率（Participation Ratio）」を使用し、共分散統計量（平均と分散）から次元性を推定する手法を開発・適用しました。さらに、ニューロン数が増加しても次元性が飽和する現象を理論的に説明し、この飽和がネットワークの再帰結合強度（spectral radius）に依存することを示しました。

• 高密度 Neuropixels 記録を用いたマウス視覚皮質の in vivo 解析
• 隠れマルコフモデル（HMM）による神経状態の同定と次元性評価
• 32,000 組以上のニューロン対を含むマウスおよびヒトのシナプス生理データセットの解析
• 再帰結合強度と局所結合モチーフ（再帰的、発散的、収束的、連鎖的）の理論的モデル構築

この研究は、神経回路の動的な制御メカニズムが、特定のシナプス結合パターン（モチーフ）と再帰結合強度によって決定されることを示しています。神経変性疾患や精神疾患において、神経活動の次元性や状態転換の異常が観察される場合、その根本原因が局所回路の結合構造の変化にある可能性があります。例えば、再帰結合の異常が次元性の制御不全を引き起こし、情報処理能力の低下や異常な神経同期（てんかん発作など）に関連していると考えられます。また、脳状態の敏感な制御メカニズムは、学習や記憶の障害、あるいは認知機能の低下を理解する上で重要な手がかりとなります。

本研究で特定された「再帰結合」と「シナプスモチーフ」の役割は、神経回路の機能を模倣するマウスモデルや遺伝子改変マウスの開発に重要な示唆を与えます。特定のシナプス結合パターンを人為的に操作できるモデル動物を用いることで、次元性の制御メカニズムを直接検証し、神経回路の異常が行動や認知に与える影響を評価できます。また、Neuropixelsのような高密度記録技術や、AAVベクターを用いた特定のニューロンサブタイプへの遺伝子操作は、これらのメカニズムを解明するための不可欠なツールとなります。Cyagen が提供する遺伝子改変動物モデルやCROサービスは、特定の神経回路結合を標的とした疾患モデルの作成や、創薬候補化合物の神経回路レベルでの評価に貢献できます。

本研究は、脳回路の複雑な活動が、局所的なシナプス結合の統計的性質によって制御されていることを初めて実証しました。強い再帰結合と特定の結合モチーフが、神経活動の次元性を決定し、脳の状態転換を可能にする敏感な制御機構を形成しています。この知見は、神経回路の機能理解を深めるだけでなく、神経精神疾患の病態解明や、より効果的な治療法開発に向けた前臨床研究の新しい方向性を示しています。