2016 Fiscal Year Annual Research Report
神経-筋-身体動力学モデルに基づく線虫の運動生成メカニズム解析
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15H03950
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
辻 敏夫 広島大学, 工学研究院, 教授 (90179995)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 芳代 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所 放射線生物応用研究部, 主幹研究員(定常) (10507437)
曽 智 広島大学, 工学研究院, 助教 (80724351)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | バイオメカニクス / C. elengans / 放射線影響 / 這行運動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，線虫の這行運動の生成メカニズムとその放射線影響の解明を目的として，神経-筋-身体動力学モデルに基づく線虫シミュレータの研究開発を進める．具体的には，以下の４項目を期間内の達成目標とする．１．刺激受容から運動生成までの数理モデル化，２. 数理モデルの最適化，３．運動生成メカニズムの解析，４. 推定結果の見える化
達成目標１及び２：前年度は，刺激受容から運動生成までの数理モデルを構築して化学走性シミュレーションを行い，大まかな運動様式が再現されることを確認した．Ｈ２８年度は，本モデルを用いた解析を行い，線虫頭部の１点でセンシングされた化学物質濃度から化学走性を行うために神経回路の内部で表現する必要がある化学物質濃度の時間勾配と空間勾配に変換するための計算ルールを導出した．これを用いることで，放射線照射後に一時的低下する線虫這行運動（移動）に関して，運動制御に関する神経回路の動態を簡便に評価可能な指標を提案できる可能性がある．さらに，実神経構造に基づいた運動ニューロン-筋モデルを構築し，前年度に開発した通時誤差逆伝搬法を拡張したパラメータ調整アルゴリズムを用いて，這行運動が生成できるか検証した．シミュレーションの結果，運動ニューロン群に制御信号を送るコマンドニューロンの指令に基づいて前進と後退が逐一生成できることを確認した．これは，世界初の成果であり，線虫の運動に対する放射線影響を解析するために有用である．
達成目標３：線虫の運動生成メカニズムを解析するため，野生型の線虫の正常な這行運動に加え，運動に異常がある突然変異体やガンマ線を照射した直後の野生型の線虫の運動を撮影し，動画像解析により移動距離や屈曲角度（姿勢）等，種々の運動データを取得した．運動ニューロン-筋モデルを用いて，線虫の運動データを解析することで，線虫の運動に対する放射線の影響を明らかできる可能性がある．
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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
当初の計画では，Ｈ２８年度までには以下の各項目（項目番号と英小文字記号は研究計画書に対応する）を明らかにする予定であった．
１．刺激受容から運動生成までの数理モデル化：(a)神経-筋モデルの構築（担当：辻，曽），２．数理モデルの最適化：(a) 線虫の運動撮影と画像解析による運動データの定量化（担当：鈴木）と(b) 線虫の運動データに基づくモデルパラメータの調整法の提案（担当：辻，曽），３．運動生成メカニズムの解析：(b)原因未解明の運動異常がある線虫の運動データの定量化（担当：鈴木）
研究実績の概要で述べたようにＨ２８年度までに以上の項目は達成済である．さらに，当初の計画には含まれていない神経-筋モデルモデルを用いた化学走性の再現を行い，情報処理アルゴリズムの解析を行った．また，Ｈ２９年度の達成目標である１．刺激受容から運動生成までの数理モデル化：(b) 神経-筋モデルの構築も進めており，実構造に基づいた運動ニューロンがコマンドニューロンの指令に基づいて前進運動と後退運動を生成できることを世界で初めて示した．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成２９年度は，平成２８年度までに構築した線虫の神経-筋モデルと身体モデルを統合するとともに，計測した線虫の運動を教師信号としてモデルのパラメータを調整して，運動生成メカニズムの解析を行う．これは，当初の研究計画で設定した達成目標２．(b) 数理モデルの最適化：線虫の運動データに基づくモデルパラメータの調整法の提案（担当：辻，曽）と２．(c) 運動異常変異体を用いたパラメータ調整法の有効性の検証に対応する（担当：辻，曽）．
具体的には，これまでに取得した野生型の線虫の運動データ（屈曲角度等）を用いて神経細胞モデル間の接続パラメータを機械学習的に調整する．この際，得られた複数のパラメータセットの適合度を検証するために，回路構造の異常に起因する運動異常が特定されている突然変異体の神経回路構造に基づいて神経回路モデルの接続を変更し，身体動力学モデルを駆動する．そして，突然変異体の運動データを最もよく再現でき，かつ，統計的に最も出現しやすいパラメータセットを選択することで，生物学的に自然な拘束条件の下で，野生型と突然変異体の挙動を同時に再現可能な線虫シミュレータの完成を目指す．
さらに，本シミュレータを用いて，目標３．(c)放射線影響の運動再現と神経回路の動作異常解析（担当：辻，鈴木）の達成を目指す．まず，放射線照射直後の野生型の線虫の運動データを用いて，上述の手法で神経細胞モデル間の各パラメータを求め，非照射線虫の運動もとに調整したパラメータセットと比較し，放射線影響を神経回路モデルのパラメータ空間で表現する．また，放射線照射4時間程度までの運動を一定間隔でサンプリングし，これらを再現可能な神経回路モデルのパラメータを求めることで，どの神経細胞の応答が放射線照射後にどのように変化し，運動の低下と急速な回復に結び付くのかを推定し，生物実験の結果と合わせて放射線作用機序の解明を目指す．
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Research Products
(6 results)
