ゼブラフィッシュの連続意思決定を支える全脳計算メカニズムを解明(Researchers Reveal Whole-brain Computational Mechanisms Underlying Sequential Decisions in Zebrafish)

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2026-07-10 中国科学院(CAS)

中国科学院脳科学・知能技術卓越イノベーションセンター(CEBSIT)と北京大学の研究チームは、ゼブラフィッシュ幼生を用いて、過去の経験が次の意思決定に反映される脳全体の計算メカニズムを解明した。研究では、閉ループ仮想現実(VR)環境、単一細胞分解能の全脳カルシウムイメージング、光遺伝学、計算モデルを組み合わせて解析した。その結果、直前の障害物の位置情報は背側視床に持続的な神経活動として保持され、この記憶が脳幹で現在の感覚情報と統合されて回避行動を決定することを明らかにした。さらに、背側視床の活動を抑制すると経験依存的な行動が消失し、人工的に活性化すると過去の経験を擬似的に植え付けて行動を変化させられることを実証した。また、生物学的データを反映した全脳計算モデルを構築し、安定した記憶保持と柔軟な状態更新を実現する「アトラクター・インテグレーター」型の脳情報処理機構を提案した。本成果は、記憶と意思決定の神経基盤の理解を大きく前進させた。

<関連情報>

視床と脳幹のアトラクターネットワークが、履歴に偏った意思決定を促す A thalamus–brainstem attractor network drives history-biased decisions

Shan Zhao,Heying Shan,Xiao Liu,Yu Qian,Jingyao Huang,Yi-Ran Liu,Zhenfei Jiao,Lichen Ye,Lin Cong,Xiaoou Wang,Zhi-Yuan Wang,Danyang Li,Ming-Quan Chen,Kai Wang,Ling Fu,Xu-Fei Du,Si Wu & Yu Mu
Nature  Published:10 June 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41586-026-10623-3

ゼブラフィッシュの連続意思決定を支える全脳計算メカニズムを解明(Researchers Reveal Whole-brain Computational Mechanisms Underlying Sequential Decisions in Zebrafish)

Abstract

Natural environments often change gradually, making it adaptive to bias decisions on the basis of the recent past — a phenomenon known as serial dependence1,2,3. Large-scale recordings during behaviour have identified that serial dependence is a common motif for decision-making, with neural representations of past experiences found throughout the brain4,5,6,7,8,9,10,11. However, it remains unclear whether this bias arises from dedicated neural circuits with history-specific computations. Using whole-brain, cellular-resolution imaging in zebrafish performing memory-guided evasive manoeuvres12,13,14, we identified a hierarchical circuit that maintains past information and biases future choices. Discrete attractors in the dorsal thalamus encoded the position of the most recent obstacle, maintaining a categorical memory via persistent activity lasting 10–20 s. Optogenetic manipulation of the dorsal thalamus abolished or imposed serial bias. A downstream hindbrain integrator received input from the thalamus and combined it with current sensory cues to produce graded responses reflecting multi-trial history. Leveraging a comprehensive brain atlas in zebrafish15, we constructed a whole-brain computational model that recapitulated behaviour and also predicted a key role for heterogeneous inhibitory subtypes in enabling flexible state transitions. This attractor–integrator architecture reveals a hierarchical and modular computation that unifies robust memory retention with flexible sensory integration, providing a general principle for history-biased decisions.

細胞遺伝子工学
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