ヒル神経系の大規模な機能的コネクトームを利用した多機能性回路ネットワークの解析
| Project/Area Number |
21K15139
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 44050:Animal physiological chemistry, physiology and behavioral biology-related
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
冨菜 雄介 北海道大学, 電子科学研究所, 特任助教 (70835959)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 膜電位イメージング / コネクトーム / 環形動物 / 神経生理 / ニューロン / 多機能性神経回路 / 無脊椎動物 / ヒル / 多機能回路 / シナプス / 神経回路 / 画像解析 / 電気生理学 |
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| Outline of Research at the Start |
神経回路を構成するニューロンが複数の行動や知覚において機能する場合、これを 多機能性ニューロン(multifunctional neuron)と呼ぶ。本研究では「生理学的知見と解剖学的知見の“直接的”な融合」という視点に立ち、多機能性神経回路の機能 を支えるメカニズムを生物学的に理解を目指す。そのため、これまでに取得した大規模なヒル神経系の機能的コネクトームデータをモデルとして、 多機能性神経回路網が多様な行動を生成するための神経基盤の解明を目指す。具体的には、「多機能性ニュ ーロン群は各行動に対応したシナプス電位統合部位を有する」という仮説を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では「生理学的知見と解剖学的知見の“直接的”な融合」という視点に立ち、複数の行動や知覚において関わる多機能性神経回路の機能を支えるメカニズムの生物学的理解を目指す。そのために、神経回路レベルでの解析において類い希な有利性をもつヒルをモデルとして、先行研究で得られた機能的コネクトームデータを活用する。具体的には、遊泳と這行の2種類の移動行動に焦点を当て、「多機能性ニューロン群の各行動に対応したシナプス電位統合部位を有する」という仮説を検証する。
本研究計画では、まずはヒル神経系の機能的コネクトームデータを利用して多機能性神経回路の構成要素について探索を行い、次にそのデータ に基づいた実験・理論的な研究を行う。本研究で明らかにする範囲は、多機能性ニューロン群の神経突起上におけるシナプスの空間分布と、その解剖学的特性が有する生理学的機能である。
大容量データのハンドリングには、解析対象のデータにのみ素早くアクセスし、それを高速で読み出すソフトウェアが必要であったため、カリフォルニア工科大学のWagenaar教授とディスカッションを行い、彼が作成したSBEMViewerおよびその周辺ソフトウェアを利用し、既存の深層学習画像解析ソフトウェアAIVVIAとの連携を図るに至っている。これに加えて、単一ニューロン神経突起膜電位イメージングを実現するため、超高速ライトシート顕微鏡(ニコンイメージングセンター・三上秀治教授主導で開発)の適用における条件検討を行うとともに、ノイズ除去・高分解能化のための深層学習解析の導入を行ってきた。顕微鏡の撮像アルゴリズムの改良のためのトラブルシューティングに時間を要したものの、線虫・ゼブラフィッシュなどモデル動物における利活用において一定の成果を得て、学会発表に至った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
20TBを超えるコネクトームデータの解析作業効率を高めるため、Wagenaar教授が開発したSBEMViewerの利用を行うことで、解析環境の整備を大きく進めた。3次元的な膜電位イメージングを実現するための世界最速の高速ライトシート顕微鏡の性能評価を行う上で、線虫などのモデル動物を用いた性能評価を行い、日本比較生理生化学会および日本動物学会北海道支部大会での成果発表を行った。線虫においては、自由行動中の頭部神経節から150個を超えるニューロンから同時に４次元カルシウムイメージングを行うプロトコルを発見し、事後的な画像解析においても進展が認められた。また、深層学習を利用した画像解析によるノイズ除去・高分解能化についても進展がみられた。
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| Strategy for Future Research Activity |
SBEMViewerとAiviaを連携的に活用することで、シナプス接続について同定を終えた運動ニューロンに収束する多機能性ニューロン群の中から、遊泳と這行の2種類の行動に共通して動員される多機能性ニューロン群を抽出し、電子顕微鏡画像からトレースし、その3次元形態を明らかにする。それら多機能性ニュ ーロン群の神経突起上のシナプス接続を同定し、これらの前シナプスニューロンをシナプス部位から遡ってトレーシングすることで、神経回路網のさらなる全体像を探索的に明らかにする。 また、超高速ライトシート顕微鏡を利用した膜電位感受性色素の注入あるいはGEVI(Genetically Encoded Voltage Indicator)の一過的発現による単一ニューロン神経突起膜電位イメージング法を確立し、神経突起上での時空間動態を明らかにする。
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Report
(2 results)
Research Products
(13 results)
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[Presentation] High-Speed Light-Sheet Microscopy Using Scanned Multi-Plane Imaging2022
Author(s)
Y. Tomina, Y. Toyoshima, H. Shishido, K. Mukumoto, K. Sato, Y Murakami, S. Oe, T. Ishihara, K. Goda, Y. Iino, H. Mikami
Organizer
Focus on microscopy 2023
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