| Project/Area Number |
20K06869
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 46010:Neuroscience-general-related
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
Hou Xubin 新潟大学, 医歯学系, 助教 (00584765)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菱田 竜一 新潟大学, 脳研究所, 准教授 (90313551)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 抑制性ニューロン局所回路 / 超解像分子イメージング / 視覚弁別記憶課題 / 樹状突起 / 眼優位性可塑性 / 臨界期 / 深層学習行動解析 / Coactosin / 超解像イメージング / 抑制性ニューロン / 電流源密度 / アクチン重合 / 超解像顕微鏡(SIM) |
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| Outline of Research at the Start |
抑制性ニューロンは形態や機能により十種類以上の細胞種に分類され、特性に合わせて異なる情報伝達の分岐点として働く。すなわち、個々の経験によって抑制性ニューロンの分化に偏りが生じると、臨界期の回路形成や、後の情報処理に影響を与えると推測される。これまでに、抑制性ニューロンの多様な細胞種を規定する仕組みは分かっておらず、さらに分化に偏りが生じた際の弊害も明らかになっていない。申請者は、生後に発現する抑制性ニューロンの形態分化因子を同定しており、本研究において、生後における抑制性ニューロンの形態形成と機能形成のメカニズムについて明らかにする。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study explores the developmental factors of inhibitory neurons, employing ultra-high-resolution imaging to elucidate their structural characteristics. A novel gene delivery technique targeting deep-brain cells has been developed, advancing our understanding of experience-dependent neural mechanisms. Analysis suggests that these developmental factors significantly influence local neural circuits, potentially enhancing visual discrimination. This research contributes to the broader field of neurobiology by linking morphological and functional attributes of neurons to cognitive processes.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
この研究は、特定のアクチン重合因子を通じて抑制性神経細胞の形態と生理機能的特性の決定における分子メカニズムの理解を深めた。新たな遺伝子操作技術と深層学習による行動解析は、視覚障害の治療方法の改善に応用可能であり、これにより臨床応用への道が開かれる可能性があります。
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