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

2019 Fiscal Year Annual Research Report

• Project Area: Systems Science of Bio-navigation
• Project/Area Number: 16H06545
• Research Institution: Nagoya City University
• 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)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石原 健 九州大学, 理学研究院, 教授 (10249948)
• Project Period (FY): 2016-06-30 – 2021-03-31
• Keywords: 脳・神経 / ナビゲーション / 行動 / イメージング

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。
課題１：開発した手法を論文として発表した。
課題２: ゼブラフィッシュ幼魚の心筋細胞解析の結果が国際共同研究としてNature Methods誌に発表された。当該グループからの論文は投稿中である。
課題３：課題２で抽出したC. エレガンス全脳の神経細胞およそ150個の活動のモデル化の手法を確立した。この研究に関する英文総説の招待を受け、発表した。
課題４：フィードバック介入実験を行うためには、観察された神経細胞の属性を同定し、その細胞で光遺伝学的操作に用いる遺伝子を発現する必要がある。今年度6月に、多色蛍光によってカルシウムイメージングと細胞同定を同時に行う技術NeuroPALがプレプリントとして発表された (Yemini, bioRxiv 2019)。これを発表した米国コロンビア大学Hobert研との国際共同研究として、NeuroPAL技術の導入を開始した。

Current Status of Research Progress

1: Research has progressed 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：これまでに開発した「動物の移動行動の軌跡から動物の内部状態を推定する手法 STEFTR」を、国際専門誌に発表した (Yamazaki et al., Front Neurosci 2019)。
課題２ 全脳神経活動の同時イメージング：深層学習技術を用いた神経細胞の三次元追跡ソフトを用いてゼブラフィッシュ幼魚の心筋細胞を追跡した研究成果が、米国コロンビア大学Hillman教授との国際共同研究としてNature Methods誌に発表された (Voleti et al., 2019)。手法自体は当研究室の博士研究員を筆頭著者として、投稿中である。なお、プレプリントとして発表した本手法は注目を集めており、上記Nat Meth以外にもすでに２報の国際一流誌に引用されている (Moen et al., Nat Meth 2019; Lugagne et al., PLoS Comp 2020)。
課題３　脳機能のモデル化：課題２で得られたC. エレガンス全脳神経細胞の活動データを用いて、データ駆動型動的モデルによって神経細胞間の活動関連を解明する手法がほぼ確立された。この手法は、我々自身が取得したデータに基づいて開発したが、他の研究室で取得されて既に発表されているC. エレガンス全脳神経活動のデータにも適用している。現在、論文投稿の準備を進めている。なお、本研究を非公開の会合で発表した所、総説を依頼され発表した (Wen, Kimura, Jpn J Appl Phys 2020)。
課題４ フィードバック介入実験によるモデルの検証：NeuroPAL技術とこれまでに当研究室で開発した高速３次元イメージング技術を統合するために、３色のレーザー光源およびコンバイナーを購入し、システムの調整を開始した。

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：確立したSTEFTR法を用いて、さまざまな動物行動の状態推定を行っていく。新たに外部から問い合せを受け、共同研究を開始した。
課題２　全脳神経活動の同時イメージング：投稿中の論文の受理を目指す。
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：既に公開済みのC. エレガンス全脳神経活動データには、それぞれの神経細胞の属性を推定しているものがある。このデータを用いて、全脳神経活動の動態と行動との関連を解明する手法を確立させ、論文として投稿する。
課題４ フィードバック介入実験によるモデルの検証：NeuroPAL技術と我々の高速３次元イメージングシステムを組み合せて運用する。これにより、課題2-4全ての成果が統合されることになる。

Research Products

• [Int'l Joint Research] コロンビア大学(米国)
  • Country Name: U.S.A.
  • Counterpart Institution: コロンビア大学
• [Journal Article] How do we know how the brain works??Analyzing whole brain activities with classic mathematical and machine learning methods (2020)
  • Author(s): Wen Chentao、Kimura Koutarou D.
  • Journal Title: Japanese Journal of Applied Physics Volume: 59 Pages: 030501～030501
  • DOI: 10.35848/1347-4065/ab77f3
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Neuron ID dataset facilitates neuronal annotation for whole-brain activity imaging of C. elegans (2020)
  • Author(s): Toyoshima Yu、Wu Stephen、Kanamori Manami、Sato Hirofumi、Jang Moon Sun、Oe Suzu、Murakami Yuko、Teramoto Takayuki、Park Chanhyun、Iwasaki Yuishi、Ishihara Takeshi、Yoshida Ryo、Iino Yuichi
  • Journal Title: BMC Biology Volume: 18 Pages: 30
  • DOI: 10.1186/s12915-020-0745-2
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] STEFTR: A Hybrid Versatile Method for State Estimation and Feature Extraction From the Trajectory of Animal Behavior (2019)
  • Author(s): Yamazaki, S. J., Ohara, K., Ito, K., Kokubun, N., Kitanishi, T., Takaichi, D., Yamada, Y., Ikejiri, Y., Hiramatsu, F., Fujita, K., Tanimoto, Y., Yamazoe-Umemoto, A., Hashimoto, K., Sato, K., Yoda, K., Takahashi, A., Ishikawa, Y., Kamikouchi, A., Hiryu, S., Maekawa, T., Kimura, K.D.
  • Journal Title: Frontiers in Neuroscience Volume: 13 Pages: 970
  • DOI: 10.3389/fnins.2019.00626
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Real-time volumetric microscopy of in vivo dynamics and large-scale samples with SCAPE 2.0 (2019)
  • Author(s): Voleti Venkatakaushik、Patel Kripa B.、Li Wenze、Perez Campos Citlali、Bharadwaj Srinidhi、Yu Hang、Ford Caitlin、Casper Malte J.、Yan Richard Wenwei、Liang Wenxuan、Wen Chentao、Kimura Koutarou D.、Targoff Kimara L.、Hillman Elizabeth M. C.
  • Journal Title: Nature Methods Volume: 16 Pages: 1054～1062
  • DOI: 10.1038/s41592-019-0579-4
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Presentation] 微分・積分フィルタによる線虫の意思決定 (2019)
  • Author(s): 木村幸太郎
  • Organizer: RIMS共同研究「自己組織化による適応フィルタの創発性について」
  • Invited
• [Presentation] シンプルな神経系における『演算』と『因果律』 (2019)
  • Author(s): 木村幸太郎
  • Organizer: 応用物理学会秋季学術講演会
  • Invited
• [Presentation] Data-driven predictive models for information processing in the small brain of Caenorhabditis elegans. (2019)
  • Author(s): Wen C, Kimura K.
  • Organizer: 28th Annual Computational Neuroscience Meeting.
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Analyzing whole brain activities of a worm using data-driven models. (2019)
  • Author(s): Wen C, Kimura K.
  • Organizer: 11th Asian Conference on Machine Learning.
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Data-driven predictive models for information processing in the (small) brain. (2019)
  • Author(s): Wen C, Kimura K
  • Organizer: Neuro2019（第42回日本神経科学大会 第62回日本神経化学会大会）
  • Invited
• [Presentation] A hybrid versatile method for state estimation and feature extraction from the trajectory of animal behavior. (2019)
  • Author(s): Kimura K, Yamazaki SJ, Kitanishi T, Yoda K, Takahashi A, Kamikouchi A, Hiryu S, Maekawa T.
  • Organizer: Neuro2019（第42回日本神経科学大会 第62回日本神経化学会大会）