| Project/Area Number |
22K19938
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
Terasawa Hiroaki 熊本大学, 大学院生命科学研究部(薬), 教授 (10300956)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉永 壮佐 熊本大学, 大学院生命科学研究部(薬), 講師 (00448515)
武田 光広 熊本大学, 大学院生命科学研究部(薬), 助教 (90508558)
釣木澤 朋和 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (10716210)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | DfMRI / 嗅覚 / 脳・神経 / 拡散 / 機能的MRI / 匂い / 独立成分解析 |
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| Outline of Research at the Start |
匂い物質は、固有の脳神経回路を活性化し、行動・情動・生理変化を誘導する。どの匂い物質が、どの脳領域を活性化するかというパターンを明らかにできれば、匂いー脳活性化パターンー行動・情動・生理変化の三者の対応付けが可能となる。三者の対応付けが達成されれば、脳活性化パターンに基づいて、行動・情動・生理変化が予測できる。本研究において、熊本大学のICAを用いた嗅覚fMRI解析技術と、産総研のDfMRI技術を組み合わせて、神経活性化を高感度かつ正確に捉えるDfMRI-ICA法を開発する。本技術は、患者の嗅覚機能の診断や療養に応用できる可能性がある。
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| Outline of Final Research Achievements |
This research project aims at an establishment of the analytical system to accurately identify mouse brain regions activated by odor stimulations, based on the diffusion fMRI (DfMRI) method, with the prospect to associate odorants and brain activation patterns with behaviors, emotions and physiological changes. As a result, the research environments for DfMRI were established. DfMRI, combined with the developed independent component analysis (ICA) method and the developed computer-controlled periodical odor exposure system, appeared to improve detection sensitivity of olfactory responses in the mouse brain.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究において、嗅覚刺激による脳応答の情報を高感度で得るための基盤技術となるDfMRI-ICA法の開発を進めることができた。
今後、本技術を利用して、匂い―脳活性化パターン―行動・情動・生理変化の三者の対応付けが可能となる。この三者を対応付けした研究データを蓄積することにより、脳活性化パターンに基づいて、行動・情動・生理変化を予測するシステムの開発を進める。行動・情動・生理変化を誘導する匂い物質の獲得にもつながることが期待出来る。さらに、早期の認知症や新型コロナウイルス感染者において嗅覚機能に障害が生じるため、同定・取得した匂い物質を用いて、患者の嗅覚機能の診断や療養に応用できる可能性がある。
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