脳の自己調整——興奮と抑制のバランスが生む振動ネットワーク

脳のコンピュータモデルは通常、わずかなパラメータの変動で崩れてしまうほど繊細ですが、本研究はその脆さを克服する鍵を発見しました。ウィルソン・コーワン神経質量モデルに「抑制性シナプス可塑性（ISP）」を組み込むと、各脳領域が興奮性活動を目標レベルに自律的に保つようになり、55人のMEGデータから計算した機能的結合と、振幅・位相の複数指標で同時に高い一致を示すことが明らかになりました。さらにISPは結合パラメータの広い範囲にわたって現実的なネットワーク振動を維持し、局所的な興奮と抑制のバランスがモデルの頑健さに不可欠であることを示しています。参考論文: Abeysuriya RG et al. (2018) "A biophysical model of dynamic balancing of excitation and inhibition in fast oscillatory large-scale networks" PLoS Computational Biology. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006007