提供された学術論文は、海馬の脳波シータ波の伝播パターンに焦点を当てています。具体的には、海馬の長軸（中隔側から側頭側）に沿ったシータ波の挙動を調査し、その周波数が一定である一方で、振幅とコヒーレンスは背側から腹側にかけて減少し、位相は単調にシフトすることを明らかにしています。この研究は、シータ波の位相シフトがニューロンの発火パターンに影響を与え、海馬の異なる領域が情報を時間的に統合または分離する可能性を示唆しています。さらに、シータ波のパワーと運動速度との関連性が、背側および中間海馬では強いのに対し、腹側海馬では弱いことも指摘されており、海馬の異なる区画が担う機能的役割の差異が示されています。

Neuron. 2012 Aug 9;75(3):410-7. doi: 10.1016/j.neuron.2012.07.015.

Traveling theta waves along the entire septotemporal axis of the hippocampus

J Patel et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22884325/

Strangeらの論文「Functional organization of the hippocampal longitudinal axis」は、海馬の長軸に沿った機能分化に焦点を当てています。この研究は、空間認識とナビゲーション、感情、行動、および記憶形成における海馬の役割について議論しています。特に、海馬の異なる領域がどのように特定の機能に寄与するか、そしてこれらの機能が長軸に沿って連続的な勾配を持つのか、あるいは離散的な領域に分かれているのかという、これまで議論されてきた疑問を検証しています。このレビューは、遺伝子発現、神経解剖学、および生理学的データを統合し、勾配的変化と明確なドメインが共存する、より複雑な海馬の機能モデルを提唱しています。

Review Nat Rev Neurosci. 2014 Oct;15(10):655-69. doi: 10.1038/nrn3785.

Functional organization of the hippocampal longitudinal axis

Bryan A Strange et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25234264/

人間の脳活動における同期の臨界ダイナミクスを理解するために、新しい階層的蔵本モデルが導入されました。 この研究は、脳の構造と機能の関連性、および休息状態の脳活動がどのように臨界状態の特定の領域に存在するのかを調査しています。モデルのシミュレーション結果は、脳波測定（MEG）データと比較され、局所的および領域間の結合が脳活動の多様な側面を形成することが示されました。特に、長期時間相関と振幅相関は臨界点で最大化される一方、位相同期は臨界点に近づくと減少する、独自の構造-機能関係が明らかになりました。このモデルは、健康な脳のダイナミクスをシミュレートし、神経疾患のメカニズムを解明するための新たな道を開きます。

bioRxiv, 2025, doi: 10.1101/2024.05.08.593146

Hierarchical whole-brain modeling of critical synchronization dynamics in human brain

V Myrov et al

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.08.593146v4

提供された文献は、結合した発振器の集団における非コヒーレンスの安定性に関する研究の概要です。この研究は、結合が弱いと発振器が個々の周波数で動作する非コヒーレントな状態にあり、結合が特定の閾値を超えると自発的に同期する現象に焦点を当てています。具体的には、フォッカー・プランク方程式を線形化することでこのモデルの安定性を厳密に分析し、非コヒーレント状態が閾値を超えると不安定になり、閾値以下では中立的に安定するという病理学的特性を発見しています。さらに、無限に小さいノイズが加わることで安定性が劇的に変化する特異な性質も明らかにしています。この研究は、生物学的システムにおける集団同期など、さまざまな分野で観察される相転移現象との関連性を示唆しています。

Journal of Statistical Physics, Volume 63, pages 613–635, (1991)

Stability of incoherence in a population of coupled oscillators

Steven H. Strogatz & Renato E. Mirollo

ゲイスラーら (2010) の研究は、海馬における場所細胞の活動と、局所電場電位 (LFP) に現れるシータ波の振動との関係に焦点を当てています。この研究は、個々の場所細胞がLFPシータ波よりも速く振動するという観察されたパラドックスに対処するため、数学的モデルを構築しました。彼らのモデルは、細胞間の時間遅延が、より速く振動するニューロンからより遅い集団シータ振動がどのように生まれるかを説明し、位相先行現象のメカニズムを示唆しています。この研究は、海馬全体のLFPシータ波周波数が一定であるにもかかわらず、個々のニューロンが異なる振動周波数と活動領域を持つという現象に対する重要な知見を提供します。

Proc Natl Acad Sci U S A. 2010 Apr 27;107(17):7957-62. doi: 10.1073/pnas.0912478107. Epub 2010 Apr 7.

Temporal delays among place cells determine the frequency of population theta oscillations in the hippocampus

Caroline Geisler et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20375279/

提示された2つの科学論文は、ドーパミンニューロンが報酬予測誤差を符号化する強化学習という脳のメカニズムに焦点を当てています。最初の研究は、マルチタイムスケール強化学習が動物や人工エージェントに計算上の利点をもたらし、マウスのドーパミンニューロンがさまざまな時間割引定数を持ち、これが細胞固有の特性であることを示唆しています。2番目の研究は、時間-量強化学習（TMRL）という多次元の強化学習モデルを提案し、ドーパミンニューロンが報酬のタイミングと量の両方の確率分布を符号化していることを明らかにしています。どちらの論文も、これらのニューロンの多様な特性が、複雑な環境下での適応行動や意思決定にどのように貢献するかを探求しています。

Nature. 2025 Jun 4. doi: 10.1038/s41586-025-08929-9. Online ahead of print.

Multi-timescale reinforcement learning in the brain

P Masset et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40468072/

Nature. 2025 Jun 4. doi: 10.1038/s41586-025-09089-6. Online ahead of print.

A multidimensional distributional map of future reward in dopamine neurons

M Sousa et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40468078/

この学術論文は、キーバリューメモリという計算メカニズムに焦点を当て、機械学習システムと脳の記憶機能との間の類似性を探っています。著者たちは、このメカニズムが現代の人工知能の成功の核心にあると強調し、脳が情報を保存し検索する方法についても同様の原理が働いている可能性を指摘しています。特に、**海馬が「キー」**を、**大脳新皮質が「バリュー」**を記憶する役割を分担しているという理論的な議論が展開され、**記憶の検索失敗が「忘却」**の原因であるという考えが提示されています。さらに、シミュレーションを通じて、キーとバリューの表現がそれぞれ異なる最適化を示すこと、そして人工的な再活性化によって「忘却された」記憶が回復する可能性が示されています。

Review

Neuron. 2025 Jun 4;113(11):1694-1707.e1. doi: 10.1016/j.neuron.2025.02.029. Epub 2025 Mar 26.

Key-value memory in the brain

S J Gershman et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40147436/

この研究論文では、グリッド細胞が空間をどのように符号化するかを探求しており、特に共形等長写像 (CI) としての機能に焦点を当てています。計算モデルと実験データ分析の両方を用いて、著者は7つのグリッド細胞が六角形のパターンに位相を配置することで、完璧に近いCIマップを形成できることを発見しました。この配置は、空間的な解像度とノイズ耐性を向上させながら、均一なエネルギー消費という利点をもたらします。さらに、この研究は、生物学的グリッド細胞がCI特性を示し、位相分布とメートルテンソル特性がモデルの予測と一致するという予備的な実験的証拠も提供しています。全体として、この論文は、グリッド細胞がナビゲーションのために空間を効率的かつ正確に表現するためにCI原則に適合していることを示唆しています。

PLoS Comput Biol. 2025 Feb 13;21(2):e1012804. doi: 10.1371/journal.pcbi.1012804. eCollection 2025 Feb.

Hexagons all the way down: grid cells as a conformal isometric map of space

V S Schøyen et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39946498/

この研究は、マウスの海馬CA1領域における記憶形成と安定化のメカニズムについて調査しています。研究者たちは、マウスが新しいタスクを学習する7日間、特定の海馬CA1場所細胞 (PC) の活動を追跡しました。その結果、安定したPCの数と個々のPCの安定性が時間とともに増加し、学習された情報をよりよく符号化することを発見しました。驚くべきことに、これらの安定したPCでさえも、行動時スケールシナプス可塑性 (BTSP) によって毎日再構築されることが示唆されました。このプロセスは、過去のPC活動がその後のPC形成の確率を高めるというカスケード型状態モデルによって説明され、長期的な記憶が広範なシナプス結合の安定化ではなく、新しいシナプス可塑性の可能性の向上によって実装される可能性を示しています。

Nat Neurosci. 2025 Jun 4. doi: 10.1038/s41593-025-01986-3. Online ahead of print.

Formation of an expanding memory representation in the hippocampus

S P Vaidya et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40467863/

Myrov et al. (2024)は、神経振動のリズム性を直接定量化するための新しい手法である位相自己相関関数 (pACF) を導入しています。この研究は、従来のパワースペクトルに基づく振幅測定がリズム性を十分に捉えきれていなかったという認識から出発し、pACFが振幅から独立した形で脳活動の時間的安定性を評価できることを示しました。彼らは、ヒトの脳波データ (SEEGおよびMEG) にpACFを適用し、休息時ネットワークにおける長距離同期にリズム性が不可欠であることや、イベント関連処理中に動的に変調されることを明らかにしました。また、pACFアプローチを拡張して振動プロセスのバースト性を測定し、安定した振動とバースト状の振動が存在する領域を特徴付け、リズム性が神経振動の機能的に重要で動的な特性であることを実証しています。

Commun Biol. 2024 Apr 3;7(1):405. doi: 10.1038/s42003-024-06083-y.

Rhythmicity of neuronal oscillations delineates their cortical and spectral architecture

V Myrov et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38570628/