代謝コスト制約下でのホジキン・ハクスリーニューロンの最適な解読と情報伝達

情報理論は、チャネル容量による信頼できる情報転送の最終的な制限を定量化します。ただし、チャネル容量は、無制限の代謝コストと計算能力を想定して、漸近量であることが知られています。スパイクレートコーディングスキームの下で、単一コンパートメントのホジキンハクスリータイプのニューロンモデルを調査し、代謝コストとデコードの複雑さが最適な情報伝達にどのように影響するかを扱います。サブスレッショルド刺激体制は、最小の容量を達成するものの、情報伝達と代謝コストの間で最も効率的なバランスをとることができることがわかります。さらに、情報理論的な観点から最適なシナプス後発火率のヒストグラムを決定し、結果を実験データと比較することができます。

Information theory quantifies the ultimate limits on reliable information transfer by means of the channel capacity. However, the channel capacity is known to be an asymptotic quantity, assuming unlimited metabolic cost and computational power. We investigate a single-compartment Hodgkin-Huxley type neuronal model under the spike-rate coding scheme and address how the metabolic cost and the decoding complexity affects the optimal information transmission. We find that the sub-threshold stimulation regime, although attaining the smallest capacity, allows for the most efficient balance between the information transmission and the metabolic cost. Furthermore, we determine post-synaptic firing rate histograms that are optimal from the information-theoretic point of view, which enables the comparison of our results with experimental data.