2017 Fiscal Year Annual Research Report
線虫の全脳イメージングによる探索型ナビゲーション神経基盤の解明
| Project Area | Systems Science of Bio-navigation |
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16H06545
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| Research Institution | Nagoya City University |
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Principal Investigator |
木村 幸太郎 名古屋市立大学, 大学院システム自然科学研究科, 教授 (20370116)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | 脳・神経 / ナビゲーション / 行動 / イメージング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
探索型ナビゲーションは、環境からの乏しい情報を元に目的地にたどり着くための手段であり、これには効率的な情報の抽出や蓄積、判断、行動の制御など、様々な脳活動が必要である。線虫C. エレガンスは、化学物質（匂いや味）に対して探索型ナビゲーションを行う事、わずか302個の神経細胞から構成される全回路構造が解明されている事、神経機能に必要な遺伝子はヒトなどと高い共通性を持つ事などから、探索型ナビゲーションを制御する神経細胞活動を明らかにするためのモデルとして優れている。本研究では、探索型ナビゲーションに関わる神経活動の全貌を解明するために、「課題１：刺激-行動対応解明のための半自動分析方法の確立」「課題２：全脳神経活動の同時イメージング」「課題３：刺激と行動を結ぶ脳機能のモデル化とシステム同定」「課題４：フィードバック介入実験によるモデルの検証」を目指している。H29年度は、課題１～３を中心に行った。
課題１ 刺激-行動の対応解明のための半自動分析方法の確立：A02前川班との共同研究として、線虫の行動状態を半自動的に分析する手法を確立した。
課題２ 全脳神経活動の同時イメージング: 人工知能技術の１つである深層学習を用いて、三次元時系列イメージ中の神経細胞を効率的に追跡するソフトウェアを開発した。
課題３ 刺激と行動を結ぶ脳機能のモデル化とシステム同定：A02竹内班との共同研究として、刺激-脳状態-行動の時系列ベクトルデータを効率的に処理する手法を確立した。
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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
課題１ 刺激-行動の対応解明のための半自動分析方法の確立：A02前川班との共同研究として、 匂い刺激に対する線虫のナビゲーションデータからその行動状態を機械学習技術を用いて半自動的に分析する手法を確立し、投稿を開始した。また、線虫以外の野外動物の行動にも本手法を適応し、良好な結果を得た。
課題２ 全脳神経活動の同時イメージング: H28年度に確立した独自の正倒立型顕微鏡システムからの三次元時系列イメージに対して、深層学習技術を用いて効率的に神経細胞を追跡するソフトウェアを開発した。本手法は、異なる光学条件下で測定された細胞の三次元時系列イメージに柔軟に対応する事ができた。現在、論文投稿準備中である。
課題３ 課題３ 刺激と行動を結ぶ脳機能のモデル化とシステム同定：A02竹内班と共同して、刺激-脳状態-行動の時系列ベクトルデータから特徴的なパターンを抽出する方法、およびそれを効率的に視覚化する方向を開発した。
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| Strategy for Future Research Activity |
課題１ 刺激-行動の対応解明のための半自動分析方法の確立：現在投稿中の論文の受理を目指す。また、B01生態班が持つデータを用いて解析を行う。
課題２ 全脳神経活動の同時イメージング：全脳神経活動を抽出するためのソフトウェアに関する論文の受理を目指す。また、神経活動の動的関連性を明らかにする。
課題３ 刺激と行動を結ぶ脳機能のモデル化とシステム同定：A02竹内班との共同研究の成果に関する論文投稿および受理を目指す。
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