[論文レビュー] Neuronal Response Clamp

Avner Wallach, Danny Eytan+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 8, 2010

Neural dynamics and brain function参考文献 5被引用数 9

ひとこと要約

本論文では、ニューロンの応答確率および刺激-スパイク遅延を正確にリアルタイム制御するために、PIDコントローラーを用いて刺激周波数を動的に調整する閉ループフィードバックシステム、Neuronal Response Clamp を導入する。この手法は、単離ニューロンおよびアクティブなニューロンネットワークの両方においてスパイクのばらつきを安定化させ、膜電位（ボルト・クラムプ）および電導（ダイナミック・クラムプ）の制御から、機能的スパイク出力のレベルへと制御を拡張する。

ABSTRACT

Since the first recordings made of evoked action potentials it has become apparent that the responses of individual neurons to ongoing physiologically relevant input, are highly variable. This variability is manifested in non-stationary behavior of practically every observable neuronal response feature. Here we introduce the Neuronal Response Clamp, a closed-loop technique enabling full control over two important single neuron activity variables: response probability and stimulus-spike latency. The technique is applicable over extended durations (up to several hours), and is effective even on the background of ongoing neuronal network activity. The Response Clamp technique is a powerful tool, extending the voltage-clamp and dynamic-clamp approaches to the neuron's functional level, namely - its spiking behavior.

研究の動機と目的

• 単一ニューロンにおける入力-出力関係の研究を阻害する長年の課題であるニューロン応答のばらつきに対処すること。
• ニューロンスパイクの2つの主要な機能的特徴、応答確率および刺激-スパイク遅延に対して、能動的制御を可能にする手法を開発すること。
• ボルト・クラムプおよびダイナミック・クラムプの原則を、ニューロン出力行動のレベルへと拡張し、機能的スパイクパターンの制御を可能にすること。
• ニューロンがアクティブで継続的なネットワーク環境に埋め込まれた状態でも、その制御が有効であるかどうかを検証すること。

提案手法

• システムは、所望のニューロン応答特徴と実際の応答特徴との誤差を計算するために比例積分微分（PID）コントローラーを用いる。
• 誤差信号に基づき、スパイク確率または遅延を調整するために、刺激周波数をリアルタイムで継続的に調整する。
• アクティビティは電極外マルチエレクトロード・アレイを介してモニタリングされ、動作電位はしきい値を越えたことで検出される。
• スパイク確率は、過去のスパイク履歴の再帰的指数カーネル統合を用いてオンラインで推定される。
• コントローラーはフィードバックループで動作し、刺激の摂動を用いてニューロンの現在の感受性を推定する。
• システムは、リアルタイムのデータ処理および閉ループ刺激を実現するために、Simulink xPC ターゲットアプリケーションを用いて実装された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 閉ループシステムは、繰り返しの刺激に対する動作電位発火の確率を効果的に制御できるか？
• RQ2 システムは、単一の皮質ニューロンにおける刺激開始からスパイク発火までの遅延を正確に制御できるか？
• RQ3 標的ニューロンがアクティブでシナプス結合のあるネットワークに埋め込まれた状態でも、Response Clamp は有効性を保つのか？
• RQ4 コントローラーの性能は、過去のスパイク履歴からのニューロン感受性の推定にどのように依存するか？
• RQ5 応答特徴の制御によって、ニューロンのばらつきの背後にあるメカニズムをどの程度明らかにできるか？

主な発見

• Neuronal Response Clamp は、長時間にわたり（数時間にわたって）も、継続的なネットワーク活動が存在する中でも、ニューロン応答確率を安定化させることに成功した。
• システムは、ユーザーが定義した狭い範囲内に保つことのできる正確な刺激-スパイク遅延制御を達成した。
• シナプス伝達を遮断しない状態でも制御が有効であることを示し、アクティブなネットワーク環境下でも強靭であることを裏付けた。
• 同じネットワーク内での非制御ニューロンの分析から、一部のニューロンは制御されたニューロンの影響を受けていた一方、他のニューロンは影響を受けていなかったという2つの応答タイプが明らかになった。
• この技術により、イオン電導をモニタリングすることなく、ニューロン出力の機能的制御が可能となり、入力-出力ダイナミクスを研究するための新たなツールが提供された。
• システムは、リアルタイムフィードバックによって応答のばらつきを能動的に抑制できることを示し、閉ループニューロン制御の実現可能性を裏付けた。