核心概念
運動野の神経活動には行動関連信号と行動非関連信号が混在しており、行動関連信号の抽出が困難であった。しかし、本研究で提案した手法により、行動関連信号を正確に抽出することができ、それにより運動野の複雑なエンコーディングと単純なデコーディングのメカニズムが明らかになった。
要約
本研究では、運動野の神経活動から行動関連信号と行動非関連信号を正確に分離する新しい手法を提案した。この手法を用いて、以下の知見を得た:
行動非関連信号は神経活動の大部分を占め、神経次元全体に均等に分布している。これにより、行動関連信号の解析が困難になっていた。
従来見過ごされていた弱い線形チューニングを示す神経細胞や小分散主成分で構成される信号が、実は複雑な非線形的に行動情報をエンコーディングしていることが明らかになった。これらの信号は運動制御の冗長性を支えており、行動が予想以上に高次元の神経空間に分布していることを示唆している。
小分散主成分の信号は線形デコーダでは捉えきれない非線形情報を含んでいるが、大分散主成分の信号と組み合わせることで線形デコーダの性能を大幅に向上させ、特に低速度の運動制御に寄与していることが分かった。
行動非関連信号の除去により、線形デコーダが非線形デコーダと同等の性能を発揮することが明らかになった。これは、運動野が線形のreadoutメカニズムを採用している可能性を示唆している。
以上の結果から、運動野では複雑なエンコーディングが行われているものの、最終的な出力は単純な線形readoutによって生成されていることが明らかになった。
統計
弱い線形チューニングを示す神経細胞の好みの方向は、行動関連信号と非関連信号の間で大きく異なる。
行動関連信号の分散は非関連信号に比べて少ない次元で説明できる。
行動関連信号の分散は非関連信号に比べて偏りが大きい。
小分散主成分で構成される信号は、線形デコーダでは捉えきれない非線形情報を含んでいる。
小分散主成分の信号を大分散主成分の信号に加えることで、線形デコーダの性能が大幅に向上する。特に低速度の運動制御に寄与している。
引用
"弱い線形チューニングを示す神経細胞は、実は複雑な非線形的に行動情報をエンコーディングしている"
"小分散主成分の信号は線形デコーダでは捉えきれない非線形情報を含んでいる"
"行動関連信号と行動非関連信号は互いにほぼ直交しており、相関が低い"