[論文レビュー] Universality of macroscopic neuronal dynamics in Caenorhabditis elegans

Connor Brennan, Alex Proekt|arXiv (Cornell University)|Nov 22, 2017

Genetics, Aging, and Longevity in Model Organisms参考文献 1被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、遺伝的に同一の *C. elegans* ワームにおいて個々のニューロンの活動に顕著な変動が見られるにもかかわらず、それらのグローバルな脳動的は神経活動空間における一貫した多様体によって支配されており、これがクロスワームの行動予測を可能にすることを明らかにした。このメソッドは次元削減と確率的モデリングを組み合わせ、神経軌道と熱力学的系との間の数学的リンクに基づいた普遍的なマクロスコピックな動的特性を解明した。

ABSTRACT

Recordings of whole brain activity with single neuron resolution are now feasible in simple organisms. Yet, it is still challenging to appropriately simplify such complex, noisy, and multivariate data in order to reveal general principles of nervous system function. Here, we develop a method that allows us to extract global brain dynamics from pan-neuronal imaging. Success of this method is rooted in a surprising mathematical connection between dimensionality reduction and a general class of thermodynamic systems. Application of this theoretical framework to the nervous system of C. elegans reveals the manifold that sculpts global brain dynamics. This manifold allows us to predict switches between worm behaviors across individuals, implying that macroscopic dynamics embodied by the manifold are universal. In contrast, activation of individual neurons differs consistently between worms. These findings suggest that brains of genetically identical individuals express distinct microscopic neuronal configurations which nonetheless yield equivalent macroscopic dynamics.

研究の動機と目的

• 遺伝的に同一の *C. elegans* からの高次元的かつノイズの多い全ニューロン活動データを簡略化することで、神経系機能の一般原則を同定すること。
• 個々の個体間でニューロン活動の微視的変動が見られるにもかかわらず、マクロスコピックな脳動的が不変であるかどうかを検証すること。
• 神経データの次元削減と熱力学的系を結びつける理論的枠組みを構築し、集団的ニューロン動的をモデリングすること。
• このような普遍的な多様体が、遺伝的に同一のワーム間で行動遷移を予測できるかどうかを特定すること。
• 決定論的および確率的モデルの両方を統合し、グローバル行動を支配する共通の多様体を同定することで、両者の統合を図ること。

提案手法

• *C. elegans* の頭側側索節における全ニューロンカルシウムイメージングデータに主成分分析（PCA）を適用し、活動を2つの主要成分に低次元化し、分散の約60％を捉えた。
• PC1-PC2平面における活動のボーリングを基に確率密度関数 $ P $ を構築し、漂移を伴うブラウン運動を用いて確率的ニューロン動的をモデル化した：$ \frac{d\mathbf{X}}{dt} = D\frac{\nabla P(\mathbf{X})}{P(\mathbf{X})} + \epsilon $。
• 神経状態遷移のトラジェクトリーバンドルとクラスタリングを通じて低次元多様体を同定し、神経動的の再発的パターンを明らかにした。
• 多様体を用いてニューロン活動と行動の滞在時間をシミュレートし、個体ワームからの観測データと照合して予測を検証した。
• 4匹のワームで学習し、残りの1匹のワームの行動を予測する交差検証を実施し、シミュレートされた滞在時間と観測された滞在時間の統計的類似性を評価した。
• エントロピーとフラックス解析を用いて動的特性を定量化し、多様体ベースの予測と帰無仮説を比較した。実データではエントロピーが低く、非線形に減衰していることが示された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遺伝的に同一の *C. elegans* 個体間で個々のニューロン活動の変動が見られるにもかかわらず、マクロスコピックな脳動的を支配する普遍的かつ低次元の多様体が存在するか？
• RQ2 この多様体の形状を用いて、個々のニューロン活動パターンが異なるワーム間でも行動遷移を予測できるか？
• RQ3 確率的モデルのみでは、観測されたマクロスコピックな動的特性をどれほどうまく再現できないか。また、多様体（決定論的構造）を組み込むことで予測性能がどの程度向上するか？
• RQ4 選択が個々のニューロンではなく行動に作用するという事実を踏まえると、多様体の保存性は行動に対する進化的制約とどのように関係しているか？
• RQ5 単純な神経系において、微視的ニューロン変動とマクロスコピックな動的不変性の関係は何か？

主な発見

• 本研究で調査した5匹の *C. elegans* 個体すべてにおいて、グローバル脳動的を支配する多様体は保存されていたが、AVBL、RIVR、RMEDといった特定ニューロンの活性化に一貫した差が見られた。
• 個体ごとのニューロン活動は集団内で顕著に異なることが判明し、AVBL（p = 0.0056）、RIVR（p = 0.0018）、RMED（3.2×10⁻²²）のニューロン活動分布のp値が0.01未満であった。これは動的特性が同一でないことを示している。
• 多様体は、ワーム間で行動状態遷移と滞在時間を的確に予測でき、特に全ニューロンで学習した場合、シミュレーション結果が観測データの統計と定性的・定量的に一致した。
• ワームDはサンプリングが少ない（約10の行動）ことから滞在時間統計で外れ値であったが、他の4匹のワームで学習した多様体は依然としてその構造を捉えていた。
• 多様体ベースの予測のエントロピーは、帰無仮説より一貫して低く、非線形に減衰しており、前向き移動の軌道に高い確率的ばらつきが存在することを反映していた。
• 多様体は行動に関連する動的特性を捉えている：前向き移動と後向き移動は多様体の異なる領域に局在しており、フラックスベクトルは方向性を示しており（赤：後向き、青：前向き）。