このときのペアの振る舞い（強まりや弱まり）の違いを比べてみるのだ。

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photo by iStock・シナプスをビットで換算し定量化
　そうしたシナプスの強さや精度を調べるために、カリフォルニア大学サンディエゴ校をはじめとする研究チームは、情報理論（情報や通信について数学的理論）を応用して、シナプス間でどれだけの情報が伝えられているのか定量化してみた。

　そうした情報量はコンピュータでお馴染みの「ビット」として表される。たとえば、2種類の強さで情報を送信するシナプスなら1ビット、4種類の強さで送信するシナプスなら2ビットといった具体だ。

　そしてビット数が多いシナプスほど、それだけたくさんの情報を記憶できる。

　ビット数が測定されたのは、ラットの「海馬」にあるシナプスだ。海馬は学習と記憶の形成に重要な役割を領域である。

　そして明らかになったのは、隣り合ったシナプスのペアは、同じ種類と量のシグナルが与えられると、まったく同じ量だけ強まったり弱まったりすることだ。・これまで考えている約10倍の記憶容量がある可能性
　その分析によると、ラットの海馬のシナプスは4.1～4.6ビットの情報を記憶できることがわかった。シナプスの1つ1つは、1ビットよりずっと多くの情報を扱えるのだ。

　人間に換算するなら、これまで考えられていた約10倍の記憶容量があるということになる。

　過去の研究でも同じような結果が得られているが、今回の研究ではより正確な測定方法によってその正しさが裏付けられた形となる。