人々は毎日、絶えず学習し、新しい記憶を形成している。新しい趣味を始めたり、友人が勧めたレシピを試したり、最新の世界ニュースを読んだりすると、脳はこれらの記憶の多くを何年も、あるいは何十年も保存する。
しかし、脳はこの驚くべき偉業をどのように達成しているのだろうか？
Science誌に新たに発表された我々の研究では、脳が学習に使用する「規則」のいくつかを特定した。
脳における学習
人間の脳は何十億もの神経細胞で構成されている。これらのニューロンは、コンピュータがバイナリコードでデータを運ぶのと同様に、情報を伝達する電気パルスを伝導する。
これらの電気パルスは、シナプスと呼ばれるニューロン間の接続を通じて他のニューロンに伝達される。個々のニューロンには樹状突起として知られる分岐した延長部があり、他の細胞から何千もの電気入力を受け取ることができる。樹状突起はこれらの入力をニューロンの主要部分に伝達し、そこですべての信号を統合して独自の電気パルスを生成する。
特定のニューロングループ全体でのこれらの電気パルスの集合的な活動が、脳内の異なる情報や経験の表現を形成する。
何十年もの間、神経科学者たちは脳はニューロン同士の接続方法を変えることによって学習すると考えてきた。新しい情報や経験によってニューロンがお互いにどのように通信するかが変化し、集合的な活動パターンが変わると、一部のシナプス接続が強化され、他は弱まる。このシナプス可塑性のプロセスが、脳内に新しい情報や経験の表現を生み出すものである。
しかし、学習中に脳が正しい表現を生み出すためには、適切なシナプス接続が適切なタイミングで適切な変化を遂げる必要がある。学習中にどのシナプスを変化させるかを選択するために脳が使用する「規則」（神経科学者が信用割当問題と呼ぶもの）は、これまで大部分が不明確なままであった。
規則の定義
我々は、学習中にどの接続が強くなるか弱くなるかを決定する活動パターンを特定できるかどうかを確認するため、学習中の脳内の個々のシナプス接続の活動を監視することにした。
そのために、マウスのニューロンに遺伝的にバイオセンサーをエンコードし、シナプスおよびニューロンの活動に反応して光るようにした。水を得るために音の合図の後に特定の位置にレバーを押すというタスクをマウスが学習する際に、リアルタイムでこの活動を監視した。
驚いたことに、ニューロン上のシナプスがすべて同じ規則に従っているわけではないことがわかった。例えば、科学者たちはこれまで、ニューロンは「一緒に発火するニューロンは一緒に結合する」というヘブ則に従うと考えてきた。しかし、同じニューロンの樹状突起の異なる場所にあるシナプスは、接続が強くなるか弱くなるかを決定するために異なる規則に従っていることが分かった。一部のシナプスは、一貫して一緒に発火するニューロンが接続を強化するという伝統的なヘブ則に従っていた。他のシナプスは異なることを行い、ニューロンの活動とは完全に独立していた。
我々の発見は、ニューロンが単一の均一な規則ではなく、異なるシナプスグループ間で同時に2つの異なる学習規則のセットを使用することで、受け取る異なるタイプの入力をより正確に調整して、脳内に新しい情報を適切に表現できることを示唆している。
言い換えれば、学習プロセスにおいて異なる規則に従うことで、ニューロンはマルチタスクを行い、複数の機能を並行して実行することができる。
将来の応用
この発見は、学習中にニューロン間の接続がどのように変化するかについてより明確な理解を提供する。ほとんどの脳障害（変性疾患や精神障害を含む）は何らかの形で機能不全のシナプスを伴うことを考えると、これは人間の健康と社会にとって潜在的に重要な意味を持つ。
例えば、うつ病は脳の特定の領域内のシナプス接続が過度に弱まることで発生し、快楽を経験することが難しくなる可能性がある。シナプス可塑性が通常どのように機能するかを理解することで、科学者たちはうつ病で何が問題になっているのかをより良く理解し、それをより効果的に治療するための治療法を開発できるかもしれない。
これらの発見は人工知能にも影響を与える可能性がある。AIの基盤となる人工ニューラルネットワークは、大部分が脳の働き方に触発されている。しかし、研究者がネットワーク内の接続を更新してモデルをトレーニングするために使用する学習規則は通常一様であり、また生物学的に妥当ではない。我々の研究は、より効率的で、より良いパフォーマンスを持つ、あるいはその両方の、より生物学的に現実的なAIモデルを開発する方法についての洞察を提供するかもしれない。
人間の脳障害に対する新しい治療法を開発するためにこの情報を使用できるようになるまでには、まだ長い道のりがある。異なる樹状突起グループ上のシナプス接続が異なる学習規則を使用することを発見したが、なぜそうなのか、またどのようにしてそうなるのかは正確にはわかっていない。さらに、ニューロンが同時に複数の学習方法を使用する能力が情報をエンコードする能力を向上させる一方で、これが他にどのような特性を与える可能性があるかはまだ明確ではない。
今後の研究によって、これらの疑問に答え、脳がどのように学習するかについての理解をさらに深めることができることを期待する。
