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脳内の回路をつくるニューロンは、他のニューロンと结合し信号を受け取る树上突起を持っています。树上突起上の神経同士の接触点（シナプス）の分布は、これまではっきりわかっておらず、2つの説が唱えられていました。同时刻の入力が特定の箇所に集中するクラスター入力モデルと、树上突起全体に及ぶランダムな箇所に入力される分散入力モデルです。

樹上突起上のシナプス分布に関する二つの仮説。本研究により、仮説1クラスター入力モデルが正しいことが明らかになった。 © Yuji Ikegaya

东京大学薬学系研究科の池谷裕二准教授らは、多くのシナプス活动を同时に観察できる「大规模スパインイメージング法」を开発し、ニューロンが1ミクロンの精度で、局所的に集中した回路を正确に作り、クラスター入力を実现していることを示しました。

さらに、このような精密な回路形成は、新たな学習の際に脳内で起こるシナプスの長期増強（long-term potentiation, LTP）の結果として実現されていることがわかりました。

このような精巧なクラスター入力は、仮に当初の回路がランダムだったとしても、学习の过程で局所的に尝罢笔が生じることでシナプスの要?不要が判定され、不要なシナプスが削り取られることで、自然に形成されると考えられます。

神経入力に関する理解を大きく深めた本研究成果は、记忆?学习のメカニズムや、认知症やうつ病等の记忆の変调を伴う神経疾患の原因解明に役立つと期待されます。

（広報室 南崎 梓，ユアン?マッカイ）

论文

Naoya Takahashi, Kazuo Kitamura, Naoki Matsuo, Mark Mayford, Masanobu Kano, Norio Matsuki, Yuji Ikegaya
“Locally Synchronized Synaptic Inputs”
Science 20 January 2012: Vol. 335 no. 6066 pp. 353-356, doi:10.1126/science.1210362

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