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The Neuroscientist : a review journal bringing neurobiology, neurology and psychiatry2014Oct01Vol.20issue(5)

ヘテロシナプス可塑性:複数のメカニズムと複数の役割

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文献タイプ:
  • Journal Article
  • Research Support, N.I.H., Extramural
  • Review
概要
Abstract

可塑性は、シナプスの普遍的な特性です。多数のメカニズムによって媒介されるさまざまな形で表現されています。ここでは、誘導中のシナプス前活動の要件が異なる2つの広範な可塑性を検討します。等シナプス可塑性は、誘導中に活性化されたシナプスで発生します。また、入力固有または連想とも呼ばれ、ヘビアンタイプの学習ルールに準拠しています。ヘテロシナプス可塑性は、誘導中に活性ではなかったシナプスでもシナプス後の強いシナプス後活性のエピソードによって誘発される可能性があるため、細胞でのシナプスはヘテロシナプス変化の標的とします。どちらの形式も、可塑性誘導に使用される典型的なプロトコルによって誘導され、同じ時間スケールで動作しますが、計算特性が異なり、学習システムで異なる役割を果たします。ホモシナプス可塑性は、シナプス重量の関連性修飾を媒介します。ヘテロシナプス可塑性は、ヘビアンタイプのルールによって導入された暴走ダイナミクスに対抗し、シナプスの変化のバランスをとります。学習システムに安定性を提供し、シナプス競合を強化します。ホモシナプスおよびヘテロシナプスの可塑性は、修飾可能なシナプスの相補的特性を表しており、両方ともプラスチックシナプスを持つ神経系の正常な動作に必要であると結論付けています。

可塑性は、シナプスの普遍的な特性です。多数のメカニズムによって媒介されるさまざまな形で表現されています。ここでは、誘導中のシナプス前活動の要件が異なる2つの広範な可塑性を検討します。等シナプス可塑性は、誘導中に活性化されたシナプスで発生します。また、入力固有または連想とも呼ばれ、ヘビアンタイプの学習ルールに準拠しています。ヘテロシナプス可塑性は、誘導中に活性ではなかったシナプスでもシナプス後の強いシナプス後活性のエピソードによって誘発される可能性があるため、細胞でのシナプスはヘテロシナプス変化の標的とします。どちらの形式も、可塑性誘導に使用される典型的なプロトコルによって誘導され、同じ時間スケールで動作しますが、計算特性が異なり、学習システムで異なる役割を果たします。ホモシナプス可塑性は、シナプス重量の関連性修飾を媒介します。ヘテロシナプス可塑性は、ヘビアンタイプのルールによって導入された暴走ダイナミクスに対抗し、シナプスの変化のバランスをとります。学習システムに安定性を提供し、シナプス競合を強化します。ホモシナプスおよびヘテロシナプスの可塑性は、修飾可能なシナプスの相補的特性を表しており、両方ともプラスチックシナプスを持つ神経系の正常な動作に必要であると結論付けています。

Plasticity is a universal property of synapses. It is expressed in a variety of forms mediated by a multitude of mechanisms. Here we consider two broad kinds of plasticity that differ in their requirement for presynaptic activity during the induction. Homosynaptic plasticity occurs at synapses that were active during the induction. It is also called input specific or associative, and it is governed by Hebbian-type learning rules. Heterosynaptic plasticity can be induced by episodes of strong postsynaptic activity also at synapses that were not active during the induction, thus making any synapse at a cell a target to heterosynaptic changes. Both forms can be induced by typical protocols used for plasticity induction and operate on the same time scales but have differential computational properties and play different roles in learning systems. Homosynaptic plasticity mediates associative modifications of synaptic weights. Heterosynaptic plasticity counteracts runaway dynamics introduced by Hebbian-type rules and balances synaptic changes. It provides learning systems with stability and enhances synaptic competition. We conclude that homosynaptic and heterosynaptic plasticity represent complementary properties of modifiable synapses, and both are necessary for normal operation of neural systems with plastic synapses.

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