脳のニューロンが睡眠中に同期し覚醒時に非同期になる現象を、「興奮と抑制のバランス」という観点から数理モデルで解明した研究です。倉本モデルを改良したEI-Kuramotoモデルでは、興奮性・抑制性ユニットの4種類の相互作用強度のバランスを変えるだけで、同期・双安定・非同期の3状態が再現され、抑制の強さをゆっくり変化させると脳の覚醒-睡眠サイクルに似た状態遷移が起きることが示されました。数値シミュレーションと理論解析の両面から、個々の結合強度ではなくそのバランスこそが集団ダイナミクスを決定することが明らかになりました。参考論文: Satoshi Kuroki, Kenji Mizuseki (2025) "Excitation–Inhibition Balance Controls Synchronization in a Simple Model of Coupled Phase Oscillators" Neural Computation. https://doi.org/10.1162/neco_a_01763

日本語母語者3名から1020時間分の脳波・顔面筋電図・音声を同時収録したマルチモーダルデータセット「JapanEEG」が公開されました。オープンボキャブラリー形式の自由発話を3種類のEEGシステムで縦断的に記録しており、発話解読だけでなく、EEGアーティファクト除去・デバイス適応・表現学習など幅広い研究に活用できます。技術的検証では1/fスペクトル特性・タスク関連アルファ帯域減衰・発話前の準備電位など既知の神経生理学的特徴が全参加者・全デバイスで一貫して確認されました。参考論文: Motoshige Sato et al. (2026) "A 1000-hour EEG–EMG–audio dataset of Japanese speech production" arXiv. https://doi.org/10.18112/openneuro.ds007808.v1.0.0

3〜4歳の子どもは、お母さんが目の前にいなくても「お母さんと一緒にいる」と信じるだけで脳間同期が有意に高まることが実験で示されました。上海交通大学らの研究チームは、子どもの信念と実際の相手を独立に操作する「遠隔パートナー信念操作パラダイム」を用いて、においや表情などの社会的サインを排除した状態でも愛着の心的表現が脳間のシータ波同期を独立して駆動することを脳波同時計測で明らかにしました。さらに右側頭頂接合部近傍の電極P4における同期強度が愛着安定度スコアおよび注意の反応速度と相関し、愛着が注意を介して神経的協調を生む仕組みが示唆されています。参考論文: Ruxin Su, Jiayang Xu, et al. (2025) "Who Is in Mind Matters: Attachment Representations in Early Childhood Synchronize Child-Adult Interacting Brains" preprint.

注意の切り替えが崩れる瞬間を、AIが脳波の振動パターンからリアルタイムで予測し、前帯状皮質への電気刺激で立て直すことに成功した研究を紹介します。シータ波の上昇とベータ波の低下という前兆シグネチャは、てんかんを持つ子どもだけでなくADHDの子どもや健康な成人にも共通しており、ウェアラブル型の閉ループシステムへの応用可能性が示唆されています。参考論文: Warsi NM, Wong SM, Mithani K, et al. (2026) "Closed-loop stimulation modulates attention shifting in children" Nature Neuroscience. https://doi.org/10.1038/s41593-026-02294-0

マウスが仲間の「食べ物をシェアする」行動を観察するだけで、次の機会に自分も同様の向社会的選択をするようになることを、ミラノ大学のスケッジア博士らのグループが実証しました。この観察学習には海馬の背側CA1の活動が不可欠であり、化学遺伝学でこの部位を観察期間中のみ抑制すると学習が障害されました。さらにファイバーフォトメトリーにより、デモンストレーターの向社会的選択の瞬間に背側CA1が約40秒間「静まる」パターンが向社会的な個体に特有であることが判明し、光遺伝学でその因果関係も確認されました。参考論文: Filippo La Greca, Elisa Zianni, Ilaria Cerchiaro, Michela Gusmini, et al. (2026) "Individual differences in prosocial learning are represented in the hippocampal dorsal CA1" Nature Neuroscience. https://doi.org/10.1038/s41593-026-02292-2

脳が「この手がかりにはもう価値がない」と学びなおすとき、内側前頭前皮質（mPFC）の約13%の神経細胞が誤差の積み上がりを計算する「価値下落信号」を担い、それを腹側被蓋野（VTA）へ直接伝えることで行動の切り替えを加速することが明らかになりました。mPFCからVTAに投射する細胞に限ると約62%がこの信号を担うという高い特化率も示され、前頭前野と報酬系ドーパミン回路の往復ループが認知柔軟性の基盤であることが、光遺伝学・カルシウムイメージング・計算モデルを組み合わせた因果的実験で証明されました。この回路の機能不全が依存症における行動制御の障害に関係する可能性も論じられています。参考論文: Hjort MM, Garrett ZQ, Gordon AG, et al. (2026) "Prefrontal to ventral tegmental area dynamics drive contingency degradation" Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10443-5

脳が新しい問題を解くとき、海馬で起きる「リップル」と呼ばれる短い神経発火が、内側前頭前皮質の表現をリアルタイムで書き換えていることが、てんかん患者28人への頭蓋内脳波記録によって明らかになりました。リップルの直後には前頭前皮質がブロックの「並び方の関係性」をより明確に表現し、同時に海馬リプレイがどのブロックをどの順序で組み合わせるかの候補列を高速に試していました。リップルに同期したリプレイが強いほど推論が速く正確であり、その効果は内側前頭前皮質の活動を介して行動に伝わることも確認されました。参考論文: Li He, Xiongfei Wang, Jinbo Zhang, Zhibing Xiao, Xiangyu Hu, Philipp Schwartenbeck, Jacob Bakermans, Tim Behrens & Yunzhe Liu (2026) "Human hippocampal ripples coordinate planning sequences and compositional representations in neocortex" Nature Neuroscience. https://doi.org/10.1038/s41593-026-02291-3

マウスの前外側運動皮質において、錐体ニューロンのアピカルタフト樹状突起でのカルシウム信号が、複雑なルールの再学習にだけ選択的に必要であることが明らかになりました。第一層のNDNFインターニューロンを活性化して樹状突起の計算機能を抑制すると、難しいルールへの再学習が著しく損なわれる一方、すでに学習済みの行動や簡単なルールへの切り替えには影響しませんでした。NDNFインターニューロン自体はルール切り替え中の誤り試行において活動が低下しており、樹状突起の可塑性を制御する扉の番人として機能していることが示されました。参考論文: Eduardo Maristany de las Casas, Kris Killmann, Moritz Drüke, Lukas Münster, Christian Ebner, Robert Sachdev, Dieter Jaeger, Matthew E. Larkum (2026) "Tuft dendrites in frontal motor cortex enable flexible learning" Science 392, eadx4358. https://doi.org/10.1126/science.adx4358

脳の回路構造が違っても、集団ニューロンの低次元ダイナミクス（神経多様体上の軌道）は一致しうるという「縮退」を理論的に証明し、一方で回路の対称性が潜在ダイナミクスの対称性を生み出すこと、そして個々のニューロンを類似性空間に埋め込んだ「点群の形（位相）」が回路構造の制約を反映することを明らかにしました。同じ意思決定課題を解く5つの異なる回路モデルを比較すると、低次元ダイナミクスはほぼ同一でも、ニューロナル埋め込みの点群の形は明確に異なり、各モデルの回路構造の適合・不適合を判別できることが示されました。参考論文: Pezon L, Schmutz V, Gerstner W (2026) "Linking neural manifolds to circuit structure in recurrent networks" Neuron 114, 1682–1694. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.12.047

脳のネットワークはなぜ複数の安定した状態を同時に持てるのか。本エピソードでは、クラモト型振動子による星型ネットワークにシナプス可塑性を組み込んだ数理モデルを解説します。N枚のリーフを持つ星型ネットワークが正確に2のN乗通りの安定配置へと収束することを理論と数値シミュレーションの両面から示した研究で、パーキンソン病や耳鳴りの協調リセット刺激療法の理論的基盤にもつながります。参考論文: Ratas, Pyragas & Tass (2021) "Multistability in a star network of Kuramoto-type oscillators with synaptic plasticity" Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-021-89198-0