東京大学の上田 泰己教授、大出 晃士講師、大阪大学博士課程 木下福章さん（当時）と久留米大学の山田 陸裕准教授らは、睡眠時にシナプス結合が強まる条件を明らかにした。
神経細胞同士のつながりを担うシナプス結合の強さは、大脳皮質における神経活動に応じて変化し、学習や記憶の基盤になると考えられている。これまで、シナプス結合の強さは覚醒時に強化され、睡眠時に減弱することにより脳の恒常性を維持するというシナプス恒常性仮説が提唱されてきたが、動物実験で観察できる神経細胞数には限りがあるため、本当にシナプス結合が一様に強くなったり弱くなったりするのかは不明だった。
そこで本研究グループは、睡眠・覚醒時のシナプス結合の変化を予測するため、神経ネットワークの活動をコンピューターシミュレーションにより再現した。その結果、神経細胞（ニューロン）の睡眠時と覚醒時の発火（同期）頻度が等しく、かつヘッブ則とスパイクタイミング依存可塑性（STDP則）というシナプス学習則（神経活動パターンとシナプス結合の強さの変化ルール）が成り立つ場合、覚醒時よりも睡眠時のシナプス結合が強まることがわかった。
反対に、ヘッブ則とSTDP則の逆（アンチヘッブ則とアンチSTDP則）では、睡眠時よりも覚醒時にシナプス結合が強化され、シナプス恒常性仮説が成り立つことを示した。さらに、睡眠時よりも覚醒時の発火（同期）頻度が大きい場合は、ヘッブ則とSTDP則でもシナプス恒常性仮説が成り立つことを示した。
これらの結果から、神経活動量とシナプス学習則という2つの要素によって、睡眠時のシナプス結合の強さが変化することが判明した。これまで、実験によって睡眠時のシナプス結合が強化されるまたは減弱するという矛盾した結果が得られていたが、その理由を説明することが可能となる。
また、本研究成果により、睡眠中にシナプス結合が強まる条件が明らかとなったため、睡眠中に記憶や学習効果が高まる「睡眠学習」が生じ得る条件を理論的に予測できる可能性も示唆された。この予測を基に、睡眠が記憶や学習に及ぼす影響についての理解が進むことが期待される。
論文情報：【PLOS Biology】A unified framework to model synaptic dynamics during the sleep-wake cycle
