[論文レビュー] Controlling Neuronal Noise Using Chaos Control

David J. Christini, James J. Collins|ArXiv.org|Mar 15, 1995

Neural dynamics and brain function被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、実験的システムにおけるニューロンノイズがカオス的であるという仮定に挑戦し、非カオス的でノイズ駆動のニューロンモデルにカオス制御技術を適用した結果、実際にはカオス的と見なされた *in vitro* ニューロンネットワークで報告されたものと区別できない結果が得られることを示している。著者らは、カオス的でない系に対してもカオス制御が同様の結果をもたらすことを示しており、カオス制御技術が真にカオス的システムに限らず広く応用可能である可能性を示唆している。

ABSTRACT

Chaos control techniques have been applied to a wide variety of experimental systems, including magneto-elastic ribbons, lasers, chemical reactions, arrhythmic cardiac tissue, and spontaneously bursting neuronal networks. An underlying assumption in all of these studies is that the system being controlled is chaotic. However, the identification of chaos in experimental systems, particularly physiological systems, is a difficult and often misleading task. Here we demonstrate that the chaos criteria used in a recent study can falsely classify a noise-driven, non-chaotic neuronal model as being chaotic. We apply chaos control, periodic pacing, and anticontrol to the non-chaotic model and obtain results which are similar to those reported for apparently chaotic, {\em in vitro} neuronal networks. We also obtain similar results when we apply chaos control to a simple stochastic system. These novel findings challenge the claim that the aforementioned neuronal networks were chaotic and suggest that chaos control techniques can be applied to a wider range of experimental systems than previously thought.

研究の動機と目的

• in vitro ニューロンネットワークにおけるニューロンノイズが真にカオス的であるかどうかを調査すること。
• 従来のニューロン系に関する研究で用いられたカオス検出基準の妥当性を検証すること。
• 非カオス的でノイズ駆動の系においてもカオス制御技術が同様の結果をもたらすかどうかを特定すること。
• カオス制御技術が決定的カオスを示す系にとどまらず、より広い範囲の系に応用可能かどうかを評価すること。
• カオスとみなされた実験的結果の解釈を、これまでの神経科学的データにおいて再考すること。

提案手法

• 非カオス的でノイズ駆動のニューロンモデルに、特にタイムラグフィードバック制御を含むカオス制御技術を適用した。
• 周期的ペーシングおよびアンチ・コントロール法を用いて、非カオス的モデルのダイナミクスを制御した。
• 非カオス的モデルのダイナミクスを、実際にはカオス的と見なされたニューロンネットワークで報告されたものと比較した。
• 同様のカオス制御プロトコルを単純な確率的系に適用し、一般化可能性をテストした。
• 同一の制御パラメータを用いて、カオス的および非カオス的系における制御結果の一貫性を評価した。
• 従来の研究でニューロン系にカオスを同定するために用いられた基準を再評価し、誤分類のリスクを強調した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 カオス制御技術は、カオス的と見なされた系と同様に、非カオス的でノイズ駆動のニューロンモデルに対しても同様の結果をもたらすか？
• RQ2 神経ネットワークのような生理的系においてカオスを同定するための標準的基準は、信頼できるか？
• RQ3 確率的系がカオス制御を受ける際に、どの程度カオス的系の挙動を模倣するか？
• RQ4 非カオス的系にカオス制御を適用した場合、実験的ニューロンデータにおいてカオスが示されたという従来の主張を無効にするか？
• RQ5 ノイズがカオスと誤って解釈された場合、神経科学における実験的結果の解釈にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 非カオス的でノイズ駆動のニューロンモデルにカオス制御を適用したところ、実際にはカオス的と見なされた *in vitro* ニューロンネットワークで報告されたものと区別できないダイナミクスが得られた。
• 単純な確率的系にカオス制御を適用した結果、カオス的と見なされた系で観察されたものと同様の結果が得られた。
• 従来の研究で用いられた標準的カオス検出基準は、ノイズ駆動の非カオス的系を誤ってカオス的と分類する可能性がある。
• 研究結果から、ニューロンネットワークにおける観察された制御効果が、決定的カオスではなくノイズに起因する可能性があると示唆された。
• カオス制御技術は、従来の予想よりも広い範囲の系、特に非カオス的で確率的系に対しても有効である可能性がある。
• 本研究は、限られたまたは不適切な検出手法に基づいてカオスとされた実験的ニューロンデータの解釈に疑問を呈する。