[論文レビュー] Reconstruction of Sparse Circuits Using Multi-neuronal Excitation (RESCUME)

Tao Hu, Dmitri B. Chklovskii|arXiv (Cornell University)|Oct 4, 2012

Advanced Memory and Neural Computing参考文献 56被引用数 24

ひとこと要約

本論文では、前シナプスニューロンのランダムなサブセットを刺激し、後シナプス膜電位応答をデコードすることで、スパarsなニューロン回路を効率的に再構成する、圧縮センシングに基づく手法RES CUMEを提案する。マルチニューロン刺激と頑健なデコードを活用することで、現実のノイズや非線形統合条件下でも、ブルートフォース手法に比べて再構成時間を顕著に短縮できる。これにより、スパiking活動のみから回路マッピングが可能になる。

ABSTRACT

One of the central problems in neuroscience is reconstructing synaptic connectivity in neural circuits. Synapses onto a neuron can be probed by sequentially stimulating potentially pre-synaptic neurons while monitoring the membrane voltage of the post-synaptic neuron. Reconstructing a large neural circuit using such a "brute force" approach is rather time-consuming and inefficient because the connectivity in neural circuits is sparse. Instead, we propose to measure a post-synaptic neuron's voltage while stimulating sequentially random subsets of multiple potentially pre-synaptic neurons. To reconstruct these synaptic connections from the recorded voltage we apply a decoding algorithm recently developed for compressive sensing. Compared to the brute force approach, our method promises significant time savings that grow with the size of the circuit. We use computer simulations to find optimal stimulation parameters and explore the feasibility of our reconstruction method under realistic experimental conditions including noise and non-linear synaptic integration. Multineuronal stimulation allows reconstructing synaptic connectivity just from the spiking activity of post-synaptic neurons, even when sub-threshold voltage is unavailable. By using calcium indicators, voltage-sensitive dyes, or multi-electrode arrays one could monitor activity of multiple postsynaptic neurons simultaneously, thus mapping their synaptic inputs in parallel, potentially reconstructing a complete neural circuit.

研究の動機と目的

• 大規模でスパarsなニューロン回路におけるブルートフォース的手法によるシナプス接続マッピングの非効率性を解消すること。
• ニューロン回路におけるシナプス接続の再構成に要する実験時間を短縮すること。
• 限られたデータ（例えば、閾値下回る膜電位の欠落や実験的ノイズ）を前提とした手法の開発。
• 閾値下回る膜電位測定に依存せずに、単一の後シナプススパiking活動のみを用いて回路再構成を可能とすること。
• カルシウムイメージングやマルチエレクトロードアレイを用いて、複数の後シナプスニューロンを並列でマッピングすることを可能とすること。

提案手法

• 個々のニューロンを逐次刺激するのではなく、前シナプスニューロンのランダムなサブセットを刺激として用いる。
• マルチニューロン刺激中に後シナプス膜電位応答を記録し、シナプス入力パターンを捉える。
• スパarsな測定からシナプス接続行列を再構成するために、圧縮センシングデコードアルゴリズムを適用する。
• 現実的な条件下での非線形シナプス統合および実験的ノイズに対処できるように、アプローチを設計する。
• 閾値下回る膜電位記録が不要な状況でも、スパiking活動のみを用いて再構成を可能にする。
• カルシウムインジケーターまたはマルチエレクトロードアレイによる同時モニタリングにより、複数の後シナプスニューロンの並列回路マッピングが可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 逐次的単一ニューロン刺激と比較して、マルチニューロン刺激が、スパarsなニューロン回路におけるシナプス接続再構成に要する時間を顕著に短縮できるか。
• RQ2 ノイズや非線形シナプス統合を含む現実的な実験条件下でも、再構成手法の頑健性はどの程度か。
• RQ3 閾値下回る膜電位測定が欠落している状況でも、後シナプススパiking活動のみを用いてシナプス接続を正確に再構成できるか。
• RQ4 再構成の正確性と効率性を最大化する最適な刺激パラメータ（例：サブセットサイズ、試行回数）は何か。
• RQ5 マルチエレクトロードアレイやカルシウムイメージングを用いて、大規模なニューロン回路を並列に再構成できるか。

主な発見

• 提案手法は、回路サイズが大きくなるほど、再構成時間の大幅な短縮を達成し、効率性の向上が顕著に増す。
• 閾値下回る膜電位データが利用不可であっても、本手法は依然として有効であり、スパiking活動のみに依存する。
• コンピュータシミュレーションにより、本手法がノイズや非線形シナプス統合の影響に対しても頑健であることが示された。
• シミュレーションを通じて最適な刺激パラメータが同定され、測定効率と再構成正確性のバランスが取れた。
• 本手法により、複数の後シナプスニューロンの並列マッピングが可能となり、大規模な回路再構成が現実可能になった。