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2019 Fiscal Year Research-status Report

情動可塑性の機能とメカニズムを明らかにするシナプス統合モデリング

Research Project

Project/Area Number 17K00404
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

浦久保 秀俊  京都大学, 情報学研究科, 特定研究員 (40512140)

Project Period (FY) 2017-04-01 – 2021-03-31
Keywords計算論的神経科学 / 中型有棘細胞 / ドーパミン / シナプス可塑性
Outline of Annual Research Achievements

本年度は、情動可塑性のメカニズムを明らかにするシグナル伝達モデルの開発において大きな進展があった。研究代表者は、すでに側坐核におけるD1中型有棘細胞(SPN)のタイミング依存シナプス可塑性のシグナル伝達モデルの開発に成功しているが、さらにD2 SPNの可塑性のモデル化に成功した。D2可塑性モデルにおいて、定常状態ではDAシグナルがD2Rを活性化し、生じたGiシグナルがAC1を持続的に抑圧するが、一過的なDAシグナルの減衰(DA-dip)が生じると、AC1はGi抑圧から解放されて活性が生じた。一方、GluシグナルはCa2+を介してAC1を一過的に活性化した。これらDA-dipとGluシグナルは協調してAC1を活性化するため、DA-dipとGluの入力タイミングに依存するシナプス可塑性が観測された。このタイミング依存シナプス可塑性は共同研究者の東京大学・河西春郎教授らがスライス実験において観測しているものに対応する。DA-dipとGluのタイミング時間窓は 1 s 程度と短いが、それはシグナル伝達が生じる樹状突起~スパインの比表面積が大きく、Ca2+シグナルの増減が素早いためであることも分かった。D1/D2可塑性モデルをまとめて論文投稿を行ったところ、査読者より側坐核以外の脳領野において観測されている情動可塑性と比較するように指示を受けた。そこで、簡易モデルを開発して検討を行ったところ、タイミング検知を行うAC1のパラメータを変更することにより、背側線条体および新皮質の情動可塑性も説明できることが分かった。現在、改定原稿を投稿中である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

研究計画当初は、D1可塑性モデルのみに着目して可塑性の空間的性質を調べる予定であった。しかし、D2可塑性モデルの開発に成功したため、モデルの検討から動物の多様な学習や神経疾患について説明する道が見いだされた。

Strategy for Future Research Activity

D2可塑性モデルが成立するパラメータ(分子濃度など)条件を検討から、ジスキネジアなどの精神疾患のメカニズムを説明できる可能性を示唆する結果が得られている。そこで、D2可塑性モデルの発展的検討を行う。さらに、当初計画通りスパインの空間的性質を考慮に入れたシナプス可塑性の時空間シミュレーションを行う。

Causes of Carryover

研究代表者が「光の特性を活用した生命機能の時空間制御技術の開発と応用(CREST, JST;河西春郎代表および渡辺大代表)」に関わることとなり、これらのプロジェクトにエフォートを割いた。また、研究代表者が研究組織を移転することとなり、業務に遅れが生じている。一方、D2可塑性モデルに新たな発展の可能性を見出している。そこで、延長最終年度はD2可塑性モデル化の発展的研究を行う。また、当初計画通りシナプスの空間的性質を考慮に入れたシナプス可塑性の時空間シミュレーションを行う。そのために必要なプログラム外注および機材の購入を行う。

  • Research Products

    (8 results)

All 2020 2019 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (4 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 2 results) Presentation (2 results) (of which Invited: 2 results) Remarks (1 results)

  • [Int'l Joint Research] University Leipzig(ドイツ)

    • Country Name
      GERMANY
    • Counterpart Institution
      University Leipzig
  • [Journal Article] Generative and discriminative model-based approaches to microscopic image restoration and segmentation2020

    • Author(s)
      Ishii Shin、Lee Sehyung、Urakubo Hidetoshi、Kume Hideaki、Kasai Haruo
    • Journal Title

      Microscopy

      Volume: 69 Pages: 79~91

    • DOI

      https://doi.org/10.1093/jmicro/dfaa007

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Mu-net: Multi-scale U-net for two-photon microscopy image denoising and restoration2020

    • Author(s)
      Lee Sehyung、Negishi Makiko、Urakubo Hidetoshi、Kasai Haruo、Ishii Shin
    • Journal Title

      Neural Networks

      Volume: 125 Pages: 92~103

    • DOI

      https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.01.026

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] GABAergic inhibition reduces the impact of synaptic excitation on somatic excitation2019

    • Author(s)
      Kobayashi Chiaki、Okamoto Kazuki、Mochizuki Yasuhiro、Urakubo Hidetoshi、Funayama Kenta、Ishikawa Tomoe、Kashima Tetsuhiko、Ouchi Ayako、Szymanska Agnieszka F.、Ishii Shin、Ikegaya Yuji
    • Journal Title

      Neuroscience Research

      Volume: 146 Pages: 22~35

    • DOI

      doi.org/10.1016/j.neures.2018.09.014

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] UNI-EM: An Environment for Deep Neural Network-Based Automated Segmentation of Neuronal Electron Microscopic Images2019

    • Author(s)
      Urakubo Hidetoshi、Bullmann Torsten、Kubota Yoshiyuki、Oba Shigeyuki、Ishii Shin
    • Journal Title

      Scientific Reports

      Volume: 9 Pages: 19413

    • DOI

      10.1038/s41598-019-55431-0

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Presentation] シナプス可塑性のシグナル伝達からEMコネクトミクスへ:拡大するコンピュテーションの役割2020

    • Author(s)
      浦久保秀俊
    • Organizer
      自然科学研究機構・生理学研究所・部門公開セミナー
    • Invited
  • [Presentation] 二次元EM スタック画像からの自動3D 再構築2020

    • Author(s)
      浦久保秀俊
    • Organizer
      日本生理学会・企画シンポジウム
    • Invited
  • [Remarks]

    • URL

      https://github.com/urakubo/UNI-EM

URL: 

Published: 2021-01-27  

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