データ駆動型の前頭前野ネットワークモデルにおける状態依存性時間知覚モデルの実験的証拠に対する検証

Conceptos Básicos

状態依存性ネットワークモデルは、前頭前野ネットワークモデルに組み込まれた場合、サブ秒領域の時間知覚をエンコードでき、線形心理物理法則、スカラー特性(ウェーバーの法則)、ドパミンによる主観的持続時間の変調といった主要な実験的知見を再現できる。

Resumen

本研究では、状態依存性ネットワークモデルを、データ駆動型の前頭前野ネットワークモデルに組み込み、サブ秒領域の時間知覚に関する主要な実験的知見を再現できるかを検証した。

具体的には以下の知見を再現できることを示した:

1. 線形心理物理法則: 実際の時間と主観的に推定された時間の関係が線形となり、短い時間の過大評価と長い時間の過小評価(ヴィエロルトの法則)が見られる。

2. スカラー特性(ウェーバーの法則): 時間推定誤差(標準偏差)が時間の線形関数となる。

3. ドパミンによる主観的持続時間の変調: D2ドパミン受容体の拮抗作用で時間の過小評価、作動作用で時間の過大評価が生じる。

モデルの解析から、異なる時間間隔を表現する神経集団(時間間隔符号化プール)が存在し、短期可塑性やGABAB抑制性シナプスなどの長時間定数のシナプス過程が時間知覚の基盤となることが明らかになった。また、ウェーバーの法則の発現メカニズムについても理論的な説明を与えた。

本研究は、時間知覚に関する最初の包括的な実験的検証モデルであり、生物学的に妥当な時間知覚メカニズムを提示するものと考えられる。

Estadísticas

実際の時間と主観的に推定された時間の関係は線形で、傾きは0.8±0.1、切片は69.9±16.0である。
時間推定誤差(標準偏差)は時間の線形関数で表せ、ウェーバー分率は0.059である。
D2ドパミン受容体の-50%拮抗作用で時間の過小評価、+20%作動作用で時間の過大評価が生じる。

Citas

"状態依存性ネットワークモデルは、前頭前野ネットワークモデルに組み込まれた場合、サブ秒領域の時間知覚をエンコードでき、線形心理物理法則、スカラー特性(ウェーバーの法則)、ドパミンによる主観的持続時間の変調といった主要な実験的知見を再現できる。"
"モデルの解析から、異なる時間間隔を表現する神経集団(時間間隔符号化プール)が存在し、短期可塑性やGABAB抑制性シナプスなどの長時間定数のシナプス過程が時間知覚の基盤となることが明らかになった。"
"本研究は、時間知覚に関する最初の包括的な実験的検証モデルであり、生物学的に妥当な時間知覚メカニズムを提示するものと考えられる。"

Ideas clave extraídas de

Testing the state-dependent model of subsecond time perception against experimental evidence

by Ravichandran... a las www.biorxiv.org 01-02-2022

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.31.474629v4

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