Synaptic basis of behavior 神経科学の研究の主要な課題は、脳内の細胞（ニューロン）がその特殊な接触（シナプス）によって、周囲の世界を認識し行動を起こすために情報を伝達・変換する仕組みを解明することである。 神経系の興味深い機能のひとつに、時間を記録する能力があります。 感覚、思考、行動はダイナミックな出来事であり、脳は時間の経過を符号化する必要がある。 音楽やスポーツなど、多くのタスクでは、ミリ秒から数秒の時間間隔を正確に予測する必要がある。 しかし、脳回路内の神経細胞がどのように時間を表現しているかは分かっていない。 私たちは、神経細胞間のシナプス結合が、短時間の活動中に動的にその強度を変化させることから、「細胞タイマー」のように作用し、神経回路内で時間をコード化して正確な行動を生み出す基板になるのではないかと考えています。 脳の特殊な領域である小脳は、私たちの内外の感覚世界の正確な時間的詳細を学習し、運動や認知行動を微調整している。 実際、統合失調症や自閉症では、小脳の機能低下が感覚反応の変化を説明することができる。 幸いなことに、小脳回路の構造は単純で、明確に定義されたニューロンタイプはほんの一握りです。 このため、各ニューロンタイプやそのシナプス結合が、正確なタイミングでの動作の生成に果たす役割を明らかにすることは、他に類を見ないほど容易です。 シナプス回路ダイナミクス（SCD）研究室は、小脳のシナプスの多様な機能（図1）と、この多様性を駆動する神経端末内の分子組織について画期的な発見を行った。 その後、シナプスの多様性が動物の行動を支える回路計算の基盤となっていることを予測する数理モデルを構築しました（図2）。 主な仮説は、出力ニューロンの任意の形状を学習するための数学的基盤として使用できる分散型時間表現を生成するには、シナプスの強さの動的変化が必要であるというものである。 この分散された時間表現により、小脳は正確に行動の時間を計ることができる。 SCD研究室では、シナプスにおける高分子組織と、タイミングよく行動を起こす神経回路機能とを結びつけるマルチスケール研究プログラムを実施している。 この研究室では、顕微鏡の開発、急性脳切片におけるパッチクランプと動的2光子イメージングの使用、シナプス高分子複合体の超解像イメージング、神経細胞集団活動の高速ランダムアクセス2光子イメージング、覚醒行動マウスにおける高密度ニューロピクセルプローブによる単一ユニット記録などのプロジェクトを行っています。 統計的および数値的手法により、数学的に定式化された仮説にデータセットを適合させる。 
図1. MF-GCシナプスの多様性。 多様な振幅と短期可塑性を示す100Hzの列車刺激に対する5つのシナプスタイプ(群)の平均シナプス電流。 
Figure 2. 眼瞼条件付けにおけるPC休止のシミュレーション a) 眼瞼条件付けのスキーム。 CS：条件刺激(赤)。 US：無条件刺激(紫)。 CSとUSを一定の時間間隔で何度も試行するうちに、USが出される前にまぶたを閉じることを学習する(緑)。 PC活動（青）の谷がまぶたを閉じる時刻（目標時刻、灰色の破線）に先行する。 b) 小脳皮質レートモデルのスキーム。 MF は Chabrol et al. 2015 のシナプスの種類によって分類されている。 パーセンテージは MF 群の相対頻度を示す。 挿入図：異なるMF群の発火率分布。 c) 200msの遅延に対して4000回の学習ステップを経た瞼の学習例。 破線は教師あり学習で使用した目標信号。 STPによるGCの過渡変化がなければ、PCの谷は学習できない（ピンクの線）。 d) 目標時間を変えた場合のまぶたの学習。 色の違いは、異なるシミュレーションの4000ステップの学習後のPC反応と、それに対応する目標時間（破線）を示している。 小脳依存性行動の基礎となる神経回路計算のシナプス基盤を研究する博士研究員の募集です。 我々はこれまでに、シナプスの強さと可塑性の多様性が多感覚刺激の時間コーディングに重要であることを明らかにしてきました。 今回、理論的なアプローチを用いて（図2）、シナプスの多様性が感覚刺激の時間的シーケンスの知覚と時間学習に重要であるという仮説を立てました。 我々は、3つの戦略でこの問題に取り組む。 1）急性脳切片を用いたイメージングと電気生理学的アプローチによるシナプスおよびニューロンメカニズムの解明、2）計算論的モデリングと統計解析、3）小脳ニューロンの高周波スパイクとシナプス活動の記録に理想的なツールである、高密度神経ピクセル記録と最新高速ランダムアクセスin vivo 2光子イメージング（Ca2+と神経伝達物質）による活動レポーターの利用です。 小脳皮質の結合は単純であるため、5つの主要なニューロンからそれぞれ記録を行い、回路が行うであろう計算のネットワークモデル予測を直接検証するのに適している。 我々は、それぞれのアプローチ（in situ、in vivo、計算機的）で応募を受け付けています。 したがって、電気生理学、イメージング、あるいは覚醒行動動物を用いたin vivo記録の経験があり、信号解析に長けていることが望ましい。 この研究室は、in situおよびin vivoの神経生理学者、物理学者（光学）、理論神経科学者からなる学際的な研究室であり、非常に協力的な環境で研究を行っています。 興味のある方は、履歴書と志望動機書を [email protected] まで送ってください。