Habit and the hippocampus: Model-based spatial representations without outcome-sensitive control
本研究は、空間ナビゲーションに海馬の認知地図が不可欠であっても、それが報酬の価値変化に対する適応（目標指向行動）を保証するものではなく、海馬依存のナビゲーションであっても習慣的な価値無視の行動制御によって行われ得ることを示しています。
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neuroscience
2418 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。
Dual reinforcement-learning network modules for modeling decision-making with multiple strategies
この論文は、明示的な調整機構なしにタスクの要求に応じてモデルフリーと推論ベースの戦略を自動的に切り替えるハイブリッド深層強化学習モデルを提案し、それが複数の戦略を柔軟に使い分ける動物の意思決定メカニズムを説明する統一的な枠組みを提供することを示しています。
Rebound Relays and Inhibitory Vetoes Stabilize Sparse Sequential Activity in HVC
この論文は、鳥の歌を司る HVC 回路において、抑制性ニューロンが単なる抑制ではなく、T 型カルシウムチャネルの脱不応と Ih 電流を介したリバウンド発火を誘発することでシーケンスを推進し、位相的な抑制によって誤作動を防ぐ「抑制的ベト」機構を通じて、正確な時系列活動の安定化を実現していることを示しています。
The React & Rebound Model: Capturing Emotion Regulation Dynamics from Passive Wearable Data
この論文は、消費者向けウェアラブルデバイスから収集した心拍変動データを用いて、不安症状の重症度と強く関連する「反応性」と「回復力」という個人固有の感情調節パラメータを抽出する「React & Rebound」モデルを開発し、その有効性を検証したことを示しています。
Characterizing EEG Spectro-Temporal Variability Signatures in Alzheimer's and Parkinson's Disease
この論文は、説明可能な機械学習を用いてアルツハイマー病とパーキンソン病の脳波スペクトル特徴を特定し、これらの疾患が健康な対照群と比較して特徴的なスペクトル変動性（特に高い個人間・個人内変動と重尾分布）を示すことを明らかにした研究です。
Quantitative Neuropeptidomics Reveals Thermal Acclimation-Induced Remodeling of Peptidergic Signaling in the American Lobster Homarus americanus
本論文は、定量ネオペプチドミクス解析を用いて、アメリカンロブスター（Homarus americanus）が温度変化に適応する際に、神経組織間でネオペプチドの発現がどのように再編成され、熱耐性や適応的レジリエンスの基盤となっているかを解明したものである。
Ropinirole hydrochloride mitigates oxidative stress and neuroinflammation via the PI3K-mTOR pathway in TDP-43 hiPSC-derived microglial-like cells
本論文は、筋萎縮性側索硬化症（ALS）の病態に関与する TDP-43 変異を有するミクログリア様細胞において、ロピニロール塩酸塩が PI3K-mTOR 経路を介して酸化ストレスや神経炎症を軽減し、ミクログリアの恒常性を回復させることを示し、ALS 治療における新たな有望な候補であることを明らかにした。
Reassessing Number-Detector Units in Convolutional Neural Networks
本研究は、生物学的に着想を得た CNN である CORnet を用いて剪定法を適用した結果、脳における数選択ニューロンに類似した「数検出ユニット」が、集団レベルの数値表現において必須ではないことを示し、その役割を再考する必要があると結論付けています。
Multimodal MRI-based neuromarkers trace longitudinal changes in cognitive functioning in ADHD
オレゴン ADHD-1000 研究の縦断データを用いた機械学習分析により、多モダリティ MRI ベースのニューロマーカーが ADHD 患者を含む個人内における認知機能の変化を高精度に追跡可能であることが示され、予後予測や治療モニタリングへの応用が期待される。
Stiefel Manifold Dynamical Systems for Tracking Representational Drift
この論文は、従来の線形動的システムが捉えきれない神経表現のドリフトを、ステifel 多様体上で滑らかに進化させる直交行列を放出行列として用いる「ステifel 多様体動的システム（SMDS）」という新しいモデルにより、より少ない潜在次元で高精度に記述・定量化できることを示しています。