「睡眠学習」が生じる条件を理論的に予測~特定の神経活動量と学習則がシナプス結合を強化~

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2025-06-13 科学技術振興機構,東京大学,理化学研究所,久留米大学

東京大学・理化学研究所・久留米大学らの研究グループは、コンピューターシミュレーションにより、睡眠時の神経活動量とシナプス学習則の組み合わせが、大脳皮質のシナプス結合を強化する条件を決定することを明らかにしました。これにより、睡眠中にも「睡眠学習」が起こり得る条件を理論的に予測できるようになりました。本成果は、睡眠と記憶・学習の関係解明、さらには睡眠障害を伴う神経疾患の理解にも寄与すると期待されます。研究成果は「PLOS Biology」に掲載。

「睡眠学習」が生じる条件を理論的に予測~特定の神経活動量と学習則がシナプス結合を強化~
図 1 神経ネットワークの構成とシミュレーションにより生成された睡眠・覚醒時における神経活動
<関連情報>

睡眠覚醒周期におけるシナプス動態をモデル化する統一的枠組み A unified framework to model synaptic dynamics during the sleep–wake cycle

Fukuaki L. Kinoshita,Rikuhiro G. Yamada,Koji L. Ode,Hiroki R. Ueda
PLOS Biology
  Published: June 12, 2025
DOI:https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003198

Abstract

Understanding synaptic dynamics during the sleep–wake cycle in the cortex is crucial yet remains controversial. The synaptic homeostasis hypothesis (SHY) suggests synaptic depression during non-rapid eye movement (NREM) sleep, while other studies report synaptic potentiation or synaptic changes during NREM sleep depending on activities in wakefulness. To find boundary conditions between these contradictory observations, we focused on learning rules and firing patterns that contribute to the synaptic dynamics. Using computational models considering mammalian cortical neurons, we found that under Hebbian and spike-timing dependent plasticity (STDP), wake-like firing patterns decrease synaptic weights, while sleep-like patterns strengthen synaptic weights. We refer to this tendency as Wake Inhibition and Sleep Excitation (WISE). Conversely, under Anti-Hebbian and Anti-STDP, synaptic depression during NREM sleep was observed, aligning with the conventional synaptic homeostasis hypothesis. Moreover, synaptic changes depended on firing rate differences between NREM sleep and wakefulness. We provide a unified framework that could explain synaptic homeodynamics under the sleep–wake cycle.

細胞遺伝子工学
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