AMPA는 글루타메이트가 들어오면 나트륨만 들여보내는 비교적 단순한 채널
NMDA는 학습에 있어 중요하다. 없다고 안되는건 아니지만. 이게 존재하는 뉴런은 방식이 조금 다를수있다.
칼슘과 나트륨이 모두 들어온다. 평소에는 마그네슘이 막고있지만, 프리시냅스쪽의 멤브레인에 EPSP가 크게 향상이 되었다면 많이 플러스 가 되어서 마그네슘을 떨어트린다. 그때 NMDA게이트가 열리게 된다. 나트륨 뿐만 아니라 칼슘도 들어오는데, 칼슘의 농도가 높다는건 프리시냅스와 포스트시냅스가 동시에 fire했다는 뜻.
함께 fire 했다는것 (co-occurs)가 왜 중요하나? Hebb의 법칙 때문.
햅의 법칙: 함께 발화하면, 연결된다.
일부분만 봐도 전체를 기억해낼수 있는 association 현상이 햅의 법칙으로부터 이끌어진다.
문제는 햅의 법칙은 unstable하다. 결국에는 모든 뉴런이 다 엮어버리기 때문이다.
이것을 해결하기 위해서 BCM 이론이라는것을 만든다.
학습이 stable하기 위한 조건을 연구한 결과(수학적으로) LTP(long term potiation) 장기적으로 학습하는것.
LTP가 발생하게 되면 이 뉴런을 더 쉽게 fire할수 있게 된다.
post 시냅스 쪽에서 AMPA의 갯수나 효율성이 증가하면 pre시냅스를 더 쉽게 fire하게 하는것이 LTP.
unwire도 필요하다는것을 수학적으로 증명했다.
LTD (Long term Depression), Metaplasticity. 뉴런이 전체적으로 너무 많이 fire하게 되면 LTD를 증가시켜 볼 수 있다.
그래서 BCM이론에 의하면 LTD, Metaplasticity가 필요하다는 것을 수학적으로 증명.
이후 실험적으로 검증됨.