論文の概要: Astrocytes as a mechanism for meta-plasticity and contextually-guided network function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03508v2
• Date: Fri, 10 Nov 2023 15:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 17:15:26.260349
• Title: Astrocytes as a mechanism for meta-plasticity and contextually-guided network function
• Title（参考訳）: 代謝可塑性機構としてのアストロサイトとネットワーク機能
• Authors: Lulu Gong, Fabio Pasqualetti, Thomas Papouin and ShiNung Ching
• Abstract要約: アストロサイトは、ユビキタスでエニグマティックな非神経細胞である。 アストロサイトは脳機能や神経計算においてより直接的で活発な役割を果たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.66269503676104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Astrocytes are a ubiquitous and enigmatic type of non-neuronal cell and are found in the brain of all vertebrates. While traditionally viewed as being supportive of neurons, it is increasingly recognized that astrocytes may play a more direct and active role in brain function and neural computation. On account of their sensitivity to a host of physiological covariates and ability to modulate neuronal activity and connectivity on slower time scales, astrocytes may be particularly well poised to modulate the dynamics of neural circuits in functionally salient ways. In the current paper, we seek to capture these features via actionable abstractions within computational models of neuron-astrocyte interaction. Specifically, we engage how nested feedback loops of neuron-astrocyte interaction, acting over separated time-scales may endow astrocytes with the capability to enable learning in context-dependent settings, where fluctuations in task parameters may occur much more slowly than within-task requirements. We pose a general model of neuron-synapse-astrocyte interaction and use formal analysis to characterize how astrocytic modulation may constitute a form of meta-plasticity, altering the ways in which synapses and neurons adapt as a function of time. We then embed this model in a bandit-based reinforcement learning task environment, and show how the presence of time-scale separated astrocytic modulation enables learning over multiple fluctuating contexts. Indeed, these networks learn far more reliably versus dynamically homogeneous networks and conventional non-network-based bandit algorithms. Our results indicate how the presence of neuron-astrocyte interaction in the brain may benefit learning over different time-scales and the conveyance of task-relevant contextual information onto circuit dynamics.
• Abstract（参考訳）: アストロサイトはユビキタスでエニグマティックな非神経細胞であり、全ての脊椎動物の脳で見られる。 伝統的に神経細胞を支持すると考えられているが、アストロサイトは脳の機能や神経計算においてより直接的かつ活発な役割を果たすことが認識されている。 生理的共変体に対する感受性と、より遅い時間スケールで神経細胞の活動と接続を調節する能力を考えると、アストロサイトは機能的に健全な方法で神経回路のダイナミクスを調節するのに特に適しているかもしれない。 本稿では,ニューロン-星細胞相互作用の計算モデルにおいて,作用可能な抽象化によってこれらの特徴を捉えようとしている。 具体的には、分離された時間スケールに作用するニューロン-星細胞相互作用のネスト化されたフィードバックループが、タスクパラメータの変動がタスク内要求よりもずっと遅い場合の、コンテキスト依存の学習を可能にするアストロサイトに与える可能性がある。 神経-シナプス-アストロサイト相互作用の一般的なモデルを構築し、アストロサイトーシスの調節がメタ可塑性の形式をどのように形成するかを形式的に解析し、シナプスとニューロンが時間の関数として適応するかを変化させる。 次に,このモデルをバンディットに基づく強化学習タスク環境に組み込むことにより,時間スケールの分離されたアストロサイト変調が,複数の変動するコンテキストを学習できることを示す。 実際、これらのネットワークは動的に均質なネットワークや従来の非ネットワークベースの帯域幅アルゴリズムよりもはるかに確実に学習する。 本研究は,脳内における神経細胞-アストロサイト相互作用の存在が,異なる時間スケールでの学習およびタスク関連コンテキスト情報の回路力学への伝達にどのような効果があるかを示す。

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