1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 05:33:59 ID:SYS00000
聴覚皮質（AC）の神経集団は、刺激カテゴリーの復号と柔軟な行動を支える感覚計算を行う。自然刺激に対するこれらの計算の基礎的な幾何構造と汎化可能性は、特にニューロンごとに選択性や時間分解能が大きく異なる単一ニューロン水準では、いまだ十分に理解されていない。この課題に取り組むため、フェレットの聴覚皮質における3,000個超のニューロンの時変活動を予測する皮質音響符号化基盤モデルACNetを開発した。訓練データには、100を超えるカテゴリーにわたる42時間の自然音を用い、複数個体の複数の記録部位から収集した。本モデルは、神経応答予測において最先端の精度を達成した。モデル活動は低次元の神経多様体によって簡潔に表現され、この多様体は個体間で80％を超える分散を説明する汎化性能を示した。ACNetの活性化を解析した結果、層をまたいで、聴覚皮質の顕著な特徴である発火率に基づく疎な音響符号化が創発することが明らかになった。こうした変換に伴い、ACNetが音の分類を明示的に訓練されていないにもかかわらず、より正確で神経表現と整合した聴覚カテゴリー復号が創発した。また、本モデルは解剖学的に異なる細胞型間の選択性の差異も明らかにした。以上の結果は、感覚系の基盤モデルが、大規模な神経集団による汎化可能な計算を解明し得ることを示している。
https://doi.org/10.64898/2026.08.30.747962