1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 05:37:39 ID:SYS00000
二つの刺激を識別するには、それらの神経表現が下流の読み出し機構によって分離可能になる必要がある。これは、神経状態空間において集団応答が形成する多様体を解きほぐすことで、幾何学的に実現できる。このような再編成は連合野および運動野で観察されているが、皮質処理の最初期段階では未だ確認されていない。課題学習が一次視覚野（V1）の神経表現に影響を及ぼすことは知られている一方、知覚判断を支えるために集団表現の幾何構造も再形成されるかは不明である。本研究では、難易度が段階的に上昇するGo/NoGo方位弁別課題を学習したマウスと、同一の刺激を受動的に観察する未学習マウスを対象に、V1の神経集団をイメージングした。訓練によって表現の幾何構造が再形成され、集団応答の線形分離性が向上した。静的な圧縮により、応答の最初期からGo多様体とNoGo多様体がよりコンパクトかつ低次元になり、動的な分離によって試行中に両者の距離がさらに拡大した。これらの変換は総合的に、多様体容量と読み出し精度を向上させた。この再編成により、神経状態空間におけるGoとNoGoの関係は、未学習個体よりも訓練個体で安定した。この学習された幾何構造では、Go–NoGo軸上における各試行の位置が、個体の判断確率を予測した。したがって学習は、意思決定過程への入力となる、解きほぐされ安定した表現の幾何構造を促進する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.29.747961