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Delusions Emerge from Generative Model Reorganisation rather than Faulty Inference: Insights from Hybrid Predictive Coding
この論文は、予測符号化のハイブリッドモデルを用いたシミュレーションにより、妄想が推論の誤りではなく、異常な条件下で学習された生成モデルの再編成という適応的帰結として生じることを示し、新たな治療戦略への示唆を与えています。
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neuroscience
1614 件の論文
神経科学は、脳や神経系がどのように機能し、思考や感情、行動を生み出すのかを探る分野です。Gist.Science では、この複雑な領域の最新研究成果を、専門用語に頼らず誰でも理解できるようにお届けしています。
当カテゴリに掲載される論文はすべて、生物医学分野のプレプリントサーバー bioRxiv から収集したものです。Gist.Science は bioRxiv に投稿される最新のプレプリントをすべて対象に、平易な要約と詳細な技術解説の両方を提供しています。
以下に、神経科学分野の最新プレプリントをリストアップしました。
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Manifold geometry underlies a unified code for category and category-independent features
この論文は、畳み込みニューラルネットワークを用いて物体カテゴリとカテゴリに依存しない特徴（位置や大きさなど）を単一の表現で同時に符号化する「統合コード」の存在を実証し、その実現を可能にする多様体幾何学の原理を理論的に解明することで、視覚 ventral 経路における神経コードの統一的理解と検証可能な予測を提供するものである。
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Riluzole treatment paradoxically increases motoneuron excitability in ALS due to hyperactive homeostasis
ALS 治療薬リルゾールは、過剰に機能するホメオスタシス機構を持つ ALS モデルマウスの運動ニューロンにおいて、興奮性の抑制に失敗して逆に興奮性を高めるという逆説的な作用を示す一方で、細胞サイズの正常化を通じて代謝需要を低下させる新たな神経保護メカニズムを有していることが明らかになりました。
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For MSTd, Autoencoding is all you need
本研究は、MSTd の神経特性が自己運動推定という教師ありタスクではなく、MT 様入力を用いた教師なし自動符号化（オートエンコーダ）によってよりよく説明されることを示し、視覚腹側路と背側路の計算原理に根本的な違いがあることを明らかにした。
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Distinct Disinhibitory Circuits Link Short-Term Adaptation to Familiarity and Reward Learning in Visual Cortex
本研究は、マウス視覚野において、刺激の慣れと報酬学習がそれぞれ異なる回路メカニズムを介して短期適応を変化させる一方で、最終的にはピラミッド細胞への抑制性入力バランスを同様にシフトさせ、適応を「脱抑制」方向へ偏らせることで、両者の学習が視覚処理に統合されることを明らかにしました。
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High-frequency common inputs entrain motoneuron subpopulations differently
この論文は、計算機シミュレーションと人間の運動ニューロン記録を組み合わせ、従来の pool 全体解析では見逃されていた高頻度の共通入力による運動ニューロンサブ集団ごとの非線形な同期現象（エントレーニング）を、個別の発火に同期した新しい解析手法を用いて初めて明らかにしたことを示しています。
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Thalamocortical constraints on areal connectivity in the developing human brain
本研究は、神経画像、死後脳遺伝子発現データ、およびネットワークモデリングを統合することで、胎児期の視床 - 皮質投射のタイミングと空間的分布が、配線距離と視床成熟の相互依存する時空間制約を通じて大脳皮質ネットワークの形成、特にハブの出現をどのように制約するかを明らかにしました。
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Nonlinear trajectories of language network development
本研究は、多様な神経画像および行動データを用いて、言語ネットワークの発達が一貫した局在化ではなく、初期の局在化、思春期における一時的な分散状態（接続性の低下）を経て、再び成人期に洗練された局在化へと至る非線形な再編成プロセスであることを明らかにし、思春期が大規模ネットワークのリモデリングにとって重要な時期であることを示しています。
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Phasic dopamine drives conditioned responding beyond its role in learning
本研究は、中脳ドパミンニューロンの位相的活動が報酬予測誤差を通じて学習を促進するだけでなく、条件付け反応を直接的に調節する役割も担っていることを、データ分析と計算モデルを用いて明らかにしました。
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Optimizing Biophysical Large-Scale Brain Circuit Models With Deep Neural Networks
本論文では、数値積分を回避して大規模脳回路モデルのパラメータ最適化を劇的に高速化する深層学習フレームワーク「DELSSOME」を提案し、これにより集団規模の個人レベルでの機械的モデリングが可能となり、生涯にわたる皮質の興奮/抑制比の規範的軌道や性差に関する新たな知見が得られたことを報告しています。