What makes human cortical pyramidal neurons functionally complex | bioRxiv (2024)
Ido Aizenbud, Daniela Yoeli, David Beniaguev, Christiaan PJ de Kock, Michael London, Idan Segev
https://doi.org/10.1101/2024.12.17.628883
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樹状突起(Dendrite)も含めた細胞のI/O関数の複雑さをDNNで評価
Naa_tsure.iconSingle cortical neurons as deep artificial neural networks | Neuron (2021)の拡張
Naa_tsure.iconただし、今回は隠れ層の数は3層に固定し、その予測の正確さでi/o関数の複雑さを評価した
Naa_tsure.iconspikeの有無を決定する閾値を変化させた時の予測精度の変化を図り、完全にランダムな場合との差分(AUC)を利用した新しい評価指標
ROC曲線
齧歯類(rodent)ではlayer 5がlayer 2/3の錐体細胞(Pyramidal cell)よりも複雑だったが、ヒト(human)ではこの関係が逆転していた。
重要なのは細胞の形とNMDA受容体による非線形性
細胞の形に関しては、樹状突起の表面積とApical trunkから分岐した枝の長さが特にi/o関数の難しさに効いていた。
Naa_tsure.icon表面積が増えると亜線形(sublinear)加算に使えるとかありそう
NMDAに関しては、ラットと比べてヒトのNMDA受容体は非線形性が強かった
入力が小さい状況では亜線形(sublinear)加算、大きい場合は超線形(supralinear)加算という関係が露骨に現れていた。
尖端樹状突起(Apical dendrite)