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記憶形成の鍵「レム睡眠と 徐波睡眠の移行」

睡眠と記憶の関連性については数多の研究があります。この度研究者は、レム睡眠と徐波睡眠の間を移行する時、記憶形成の鍵となるである作用を発見しました。

What role do the stages of sleep play in forming memories?

参照元：https://penntoday.upenn.edu/news/Penn-research-during-sleep-one-brain-region-teaches-another-memory-formation
– ペンシルバニア大学 University of Pennsylvania. October 24, 2022 –

記憶の形成において、睡眠の段階はどのような役割を果たすのでしょうか？

ペンシルバニア大学の神経科学者アンナ・シャピロ氏は話します。

シャピロ氏：私たちは、有用な学習が睡眠中に起こることを長い間知っていました。あなたは起きている間に新しい経験を符号化し、あなたは眠りにつき、あなたが目を覚ますと、あなたの記憶は何らかの形で変換されています。

しかし、睡眠中に新しい経験がどのように処理されるのか、正確に言うと、ほとんど謎のままでした。

今回、シャピロ氏とペンシルバニア大学の博士課程学生であるダイリヤ・シン氏、プリンストン大学のケネス・ノーマン氏は、彼らが構築した神経ネットワーク計算モデルを使って、このプロセスについて新たな知見を得ました。

米国科学アカデミー紀要』に掲載されたこの研究では、脳が徐波睡眠と急速眼球運動（REM）睡眠を一晩に約5回繰り返す間に、海馬が大脳新皮質に学習内容を教え、新しく儚い情報を永続的な記憶へと変化させることが示されています。

シャピロ氏：これは、単に脳の局所的な回路における学習のモデルというわけではありません。ある脳部位が、睡眠中という外界からのガイダンスがない時間帯に、別の脳部位にどのように教えることができるのか、ということです。それはまた、環境が変化する中で、時間をかけて優雅に学習する方法についての提案でもあります。

シャピロ氏は、広く、人間の学習と記憶、特に、人がどのように新しい情報を獲得し、定着させるかを研究しています。

彼女は以前から、この分野では睡眠が重要な役割を果たすと考えており、彼女と彼女のチームは研究室で、被験者が睡眠中に脳内で何が起こるかを記録してテストしてきました。

また、彼女のチームは、学習・記憶機能をシミュレートするための神経ネットワークモデルを構築しています。

海馬は、新しい記憶をつかさどる脳の中心で、日々の出来事やエピソード情報を学習する役割を担っています。

研究チームは、模擬睡眠中に、この2つの領域でどの模擬ニューロンがいつ発火するかを観察・記録し、その活動パターンを分析することができる。

研究チームは、自分たちが開発した脳に着想を得た学習アルゴリズムを用いて、複数の睡眠シミュレーションを実施しました。

その結果、徐波睡眠時には、海馬に導かれるように、脳は最近の出来事やデータを主に再確認し、レム睡眠時には、新皮質領域の記憶装置に導かれるように、以前に起こったことを主に再実行することが明らかになりました。

シン氏：ノンレム睡眠中に2つの脳領域が結合すると、海馬が大脳新皮質に実際に教えているときです。そして、レム睡眠期になると、大脳新皮質が活性化し、すでに知っていることを再生できるようになるのです。

2つの睡眠段階を交互に繰り返すことも重要である、と彼は言います。

シン氏：大脳新皮質が自分自身の情報を再生する機会がないと、その情報が上書きされてしまうことが分かっています。強力な記憶形成が行われるためには、レム睡眠とノンレム睡眠を交互に繰り返す必要があると思います。

シャピロ氏：この研究結果は、この分野で知られていることと一致していますが、このモデルの側面はまだ理論的なものです。我々はまだこれをテストする必要があります。我々の次のステップの一つは、レム睡眠が本当に古い記憶を呼び起こすのか、そして、それが、新しい情報を既存の知識に統合することにどんな意味を持つのかを理解するために実験を行うことです。

今回のシミュレーションは、健康的な睡眠をとっている典型的な大人に基づいているので、必ずしも他のタイプの大人やあまり良くない睡眠習慣に転用できるわけではありません。

また、大人とは異なる量や種類の睡眠を必要とする子どもの場合はどうなのか、という点についての知見も得られません。
シャピロ氏は、このモデルがこれらの未解決の疑問に答えることができる大きな可能性を持っていると言います。

シャピロ氏：このようなツールがあれば、さまざまな方向に進むことができます。特に、睡眠構造は寿命やさまざまな疾患によって変化するので、このモデルでその変化をシミュレーションすることができるのです。

長期的には、記憶における睡眠段階の役割をよりよく理解することで、睡眠障害が症状として現れる精神疾患や神経疾患の治療法に役立つ可能性があります。

また、ディープラーニングや人工知能にも応用できるかもしれないと、シン氏は述べます。

シン氏：私たちの生物学的に着想を得たアルゴリズムは、AIシステムにおいてより強力なオフライン記憶処理のための新しい方向性を提供する可能性があります。睡眠と記憶形成を結びつけるこの概念実証の成果は、この分野をこれらの目標に一歩近づけるものです。

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