Proprioceptive Cortical Neurons Implement Optimal State Estimation｜bioRxiv（2026）

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腕の移動方向にチューンしている細胞の運動に対する機能を調べた

二光子イメージング(two-photon imaging)を用いて、細胞のチューニングを調べ、レーザーを使って細胞特異的にablationした

運動にはReachingを採用

Naa_tsure.iconmanipulandumをマウスに操作させるのは難しすぎたからこちらで妥協したと予想している

結果としては、腕の軌道が典型的な軌道に限定されるようになった

柔軟性(flexibility)の低下と表現している

面白いことにタスクの成績自体は変わらなかった

最適制御(Optimal contorol)によるモデリングで、一次体性感覚野前脚領域(fS1)は感覚入力と予測の重みづけをしていると結論づけた

Naa_tsure.iconカルマンフィルタ(Kalman filter)のゲインの調節をしてるって感じ

このAblationは実質常に予測誤差(Prediction Errors)を生成しない状態？

トップダウン(Top-Down)を信頼するので典型的な行動になった

もしくは常に予測誤差(Prediction Errors)を生成している状態

ボトムアップ(Bottom-Up)の精度が悪すぎてトップダウン(Top-Down)を信頼するので典型的な行動になった

これに対してS1全体をAblationしてもこのような典型性の低下は見えなかった

特定の応答タイプの細胞のみを潰さないとその効果がマスクされてしまう

Naa_tsure.iconモデリングの仕事としては説得力が弱い気がする

本当はmanipulandumでActiveなタスクをやらせて、エラーを出す細胞を特定し、その細胞を特異的に潰した時の行動の振る舞いを調べ、モデリングして神経応答がコードしていそうな変数を探す

のが理想だけど、恐らくそもそもマウスのmanipulandumの成績が悪すぎてまともな推定ができないのが原因だと思う