[論文レビュー] Grid cells show field-to-field variability and this explains the aperiodic response of inhibitory interneurons

Benjamin Dunn, Daniel Wennberg+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 17, 2017

Memory and Neural Mechanisms参考文献 33被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、グリッド細胞が発火率のアモルプトスに顕著なフィールド間変動を示すことを示しており、従来のモデルが想定する均一なピーク発火の仮定に反する。2つの集団（興奮性・抑制性）からなるネットワークモデルに、この変動を組み込み、希な場所に似た入力を与えることで、抑制性インターナールンが自然に周期的でない空間的発火パターンを示すことを示した。これは実験データと一致する一方で、下流の海馬細胞におけるグローバルなリマップを可能にする。

ABSTRACT

Research on network mechanisms and coding properties of grid cells assume that the firing rate of a grid cell in each of its fields is the same. Furthermore, proposed network models predict spatial regularities in the firing of inhibitory interneurons that are inconsistent with experimental data. In this paper, by analyzing the response of grid cells recorded from rats during free navigation, we first show that there are strong variations in the mean firing rate of the fields of individual grid cells and thus show that the data is inconsistent with the theoretical models that predict similar peak magnitudes. We then build a two population excitatory-inhibitory network model in which sparse spatially selective input to the excitatory cells, presumed to arise from e.g. salient external stimuli, hippocampus or a combination of both, leads to the variability in the firing field amplitudes of grid cells. We show that, when combined with appropriate connectivity between the excitatory and inhibitory neurons, the variability in the firing field amplitudes of grid cells results in inhibitory neurons that do not exhibit regular spatial firing, consistent with experimental data. Finally, we show that even if the spatial positions of the fields are maintained, variations in the firing rates of the fields of grid cells are enough to cause remapping of hippocampal cells.

研究の動機と目的

• グリッド細胞モデルにおける仮定、すなわちグリッド細胞のすべての発火フィールドが同一のピーク発火率を持つという仮定に挑戦すること。
• 理論的モデルが抑制性インターナールンに周期的な空間的発火を予測するのに対し、実験データでは周期的でないインターナールン反応が観察されるという矛盾を解消すること。
• グリッド細胞のフィールド振幅の変動が、下流の海馬の場所細胞におけるグローバルリマップを引き起こす仕組みを調査すること。
• 希な場所に似た入力と現実的な結合性を持つネットワークモデルを構築し、フィールド間の変動と希な結合性を通じて、実験的に観察された周期的でないインターナールン発火を再現すること。

提案手法

• オープンフィールド環境下でのラット記録から得た373個のグリッド細胞を、ウォーターシェーディングセグメンテーションを用いて発火フィールドを同定した。
• 発火率のフィールド間（s²_B）およびフィールド内（s²_W）の分散を計算し、フィールド間変動が有意かどうかをF統計量を用いて検定した。
• セル間での変動を正規化・比較可能にするために、次元なしの変動係数（c_B および c_W）を定義した。
• 興奮性グリッド細胞に希で場所に似た外部入力を与える2集団（興奮性・抑制性）のネットワークモデルを構築した。
• グリッドフィールドの振幅が変動する場合に、抑制性ニューロンの周期的でない発火パターンを生み出すような、興奮性および抑制性ニューロン間の結合ルールを実装した。
• 非負値行列分解（NMF）における乗法的更新ルールを用いて、ネットワークモデル内のシナプス重みを学習した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 グリッド細胞は、標準モデルが仮定する均一なピーク発火とは対照的に、空間的フィールド間で発火率のアモルプトスに顕著な変動を示すか？
• RQ2 グリッド細胞発火のフィールド間変動が、実験的に観察された周期的でない抑制性インターナールンの空間的発火を説明できるか？
• RQ3 空間的フィールドの幾何学的形状を維持したまま、グリッド細胞のフィールド振幅の変動が、下流の海馬の場所細胞におけるグローバルリマップを引き起こすか？
• RQ4 希で場所に似た入力と現実的な結合性を持つネットワークモデルが、周期的でないインターナールンのチューニングを仮定せずに、実験的に観察された周期的でないインターナールン発火を再現できるか？

主な発見

• 373個の記録された細胞すべてにおいて、フィールド間の発火率変動が統計的に有意であり、F統計量による検定で94％の細胞でp < 0.05を満たした。フィールド間分散（s²_B）はフィールド内分散（s²_W）を著しく上回っていた。
• フィールド間変動係数（c_B）の平均は0.38であり、これは顕著な振幅非均一性を示しており、フィールド内変動係数（c_W）は低く、フィールド特異的な調節があると考えられる。
• 2集団ネットワークモデルにおいて、空間的フィールド幾何学を維持したままフィールド振幅の変動を導入したところ、抑制性インターナールンに周期的でない空間的発火パターンが生じ、実験記録と一致した。
• 周期的でないインターナールンの反応を実験的に観察したが、そのようなチューニングを仮定せず、連続アトラクタモデルにおける主要な不一致を解消した。
• 空間的フィールド位置を固定したまま、グリッド細胞フィールドの相対的振幅を変更することで、海馬の場所細胞活動を模倣するフィードフォワードネットワークでグローバルリマップが誘発された。
• モデルのネットワークダイナミクスは、パス統合やヘキサゴナル活性パターンの移動に依存せず、再帰的結合性と希で場所に似た入力によってグリッド発火を生成していた。