[論文レビュー] BioSpaun: A large-scale behaving brain model with complex neurons

Chris Eliasmith, Jan Gosmann+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 16, 2016

Advanced Memory and Neural Computing参考文献 19被引用数 9

ひとこと要約

BioSpaunは、導電率に基づくコンpartimentalニューロンをSpaunフレームワークに統合した大規模で生物学的に詳細な脳モデルであり、桁認識や作業記憶といったハイレベルな認知行動を維持している。主な貢献は、テトロドトキシン（TTX）によるナトリウムチャネル遮断といった分子レベルの干渉と、測定可能な行動低下との直接的な関連を示したことであり、低レベルのバイオフィジクスとハイレベルな認知機能を結ぶ最初の大規模モデルである。

ABSTRACT

We describe a large-scale functional brain model that includes detailed, conductance-based, compartmental models of individual neurons. We call the model BioSpaun, to indicate the increased biological plausibility of these neurons, and because it is a direct extension of the Spaun model \cite{Eliasmith2012b}. We demonstrate that including these detailed compartmental models does not adversely affect performance across a variety of tasks, including digit recognition, serial working memory, and counting. We then explore the effects of applying TTX, a sodium channel blocking drug, to the model. We characterize the behavioral changes that result from this molecular level intervention. We believe this is the first demonstration of a large-scale brain model that clearly links low-level molecular interventions and high-level behavior.

研究の動機と目的

• 簡素化されたニューロンの代わりに詳細な導電率に基づくコンpartimentalモデルニューロンを用いて、生物学的リアリズムを高めた大規模脳モデルの開発を目的とする。
• ニューロンのバイオフィジカルな複雑性が増しても、作業記憶や桁認識などのハイレベルな認知的パフォーマンスを維持することを目的とする。
• 具体的には、ナトリウムチャネル遮断を引き起こす分子レベルの干渉（TTX）が、全身脳シミュレーションにおける認知行動に与える影響を調査することを目的とする。
• 一つの統合モデル内で、低レベルのバイオフィジカルメカニズムとハイレベルな行動的結果との直接的な計算的リンクを確立することを目的とする。
• 詳細なニューロンモデルが、性能劣化を伴わずに機能的かつ行動可能な脳モデルに統合可能であることを実証することを目的とする。

提案手法

• 神経工学フレームワーク（NEF）を適応し、生物学的に妥当なチューニングと結合性を持つスパイクニューラル集団に認知的計算をマッピングする。
• 意味的スパイクアーキテクチャ（SPA）を実装し、知覚、行動、認知状態を分散ニューラルコードで表現可能にする。
• Spaunの元々のリーク型積分・発火（LIF）ニューロンを、生物学的妥当性を高めた詳細なマルチコンパートメント型導電率ベースのニューロンモデルに置き換える。
• テトロドトキシン（TTX）を計算的介入として用い、視覚皮質および前頭前頭皮質などの特定の皮質領域におけるナトリウム電導度を低下させ、薬理的遮断を模擬する。
• TTX適用前後で同一のモデルアーキテクチャとパラメータを用いて、行動的結果の一貫性を保証する。
• コントロール状態とTTX状態の両方で、人間のデータ（反応時間、タスク完了率など）と照合して行動的パフォーマンスを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 詳細で導電率に基づくニューロンを有する大規模脳モデルは、単純化されたモデルと同等のハイレベルな認知的パフォーマンスを維持できるか？
• RQ2 分子レベルの薬理的介入（TTX）が、生物学的に妥当なニューラルモデルにおける複雑な認知タスクのパフォーマンスにどのように影響を与えるか？
• RQ3 一様なバイオフィジカル的摂動に対して、同じモデルが複数のタスクで一貫した行動的効果を再現できるか？
• RQ4 TTX誘発のナトリウムチャネル遮断が、シミュレートされた脳における作業記憶およびタスク保持にどの程度の影響を与えるか？
• RQ5 大規模ニューラルモデルが、低レベルのバイオフィジカルメカニズムとハイレベルな行動的結果との間のリンクをテストベッドとして機能できるか？

主な発見

• BioSpaunは、詳細な導電率ベースのニューロンを用いても、元のSpaunモデルと同等に桁認識、連続作業記憶、カウントタスクの行動的パフォーマンスを再現した。
• TTX投与によりタスク完了が著しく低下し、特にカウントタスクでは5回のカウント試行が頻繁にタイムアウトに陥り、タスク状態の維持に失敗した。
• リスト記憶タスクでは、TTXによりレシエンシー効果が消失し、2つのアイテムを過ぎるとパフォーマンスがランダムレベルまで低下し、短期記憶の維持が破壊された。
• TTX投与により反応時間が延長され、カウントおよびリスト記憶タスクの両方で、TTX用量が高くなるにつれてタスク完了率が体系的に低下した。
• TTXの行動的効果はタスク間で一貫しており、行動低下の背後にある共通のメカニズム—すなわち、アクションポテンシャル生成の低下による神経的持続性の損なわれた状態—を示している。
• 本モデルは、分子レベルのナトリウムチャネル遮断と測定可能な認知的欠損との直接的な計算的妥当なリンクを示しており、バイオフィジクスと認知機能を統合する画期的なアプローチを実現した。