Responses to Pattern-Violating Visual Stimuli Evolve Differently Over Days in Somata and Distal Apical Dendrites

Responses to Pattern-Violating Visual Stimuli Evolve Differently Over Days in Somata and Distal Apical Dendrites | Journal of Neuroscience (2024)

Colleen J. Gillon, Jason E. Pina, Jérôme A. Lecoq, Ruweida Ahmed, Yazan N. Billeh, Shiella Caldejon, Peter Groblewski, Timothy M. Henley, India Kato, Eric Lee, Jennifer Luviano, Kyla Mace, Chelsea Nayan, Thuyanh V. Nguyen, Kat North, Jed Perkins, Sam Seid, Matthew T. Valley, Ali Williford, Yoshua Bengio,Timothy P. Lillicrap, Blake A. Richards and Joel Zylberberg

刺激を完全に予測不可能な状態から段々と学習していく時、細胞体(soma)と尖端樹状突起(Apical dendrite)の応答はどのように変化するのか？

細胞体において、予測可能-不可能な刺激に対する応答の違いは段々と減っていた

尖端樹状突起(Apical dendrite)では反対に応答の違いが大きくなった

Naa_tsure.iconこれは例えば、樹状突起階層的予測符号化(Dendritic hPC)で説明できる

ここでは以下を仮定する

学習前は上手く予測できていないので

尖端樹状突起(Apical dendrite)の応答は刺激の違いをあまり反映しない

単純に予測が上手くできていないので、刺激間の違いを上手く反映させることができていない？

基底樹状突起(basal dendrite)の応答は予測できない時に大きくなる

予測可能であれば予測誤差(Prediction Errors)はないので応答が小さい

予測が不能であれば予測誤差(Prediction Errors)が大きい

学習後は上手く予測ができるので、

尖端樹状突起(Apical dendrite)の応答が刺激の違いを反映する

予測不能だった刺激がモデルに組み込まれている？

Naa_tsure.iconパターンの分岐的な感じ？

その場合、予測(Prediction)と予測誤差(Prediction Errors)は別の細胞群が対応するはず

Naa_tsure.icon注意したいところ

L1への入力がどの領域から来ているのか明らかでない

他領域との同時イメージングとかAxonal Imagingとかだとより確か？

受動的なタスクでの結果で、生物は基本的に感覚運動タスクを介して学習する

Closed loopなシステムであれば運動からの予測も考慮できる

記録したDendriteとSomaに対応関係がない

別の個体から取得しているので、注目してる細胞の応答性質が異なる

これも同時イメージングができるならそれが望ましいが…