2022 Fiscal Year Annual Research Report

Synaptic inputs and integration on the excitatory and inhibitory neurons in the visual cortex.

Research Project

Project/Area Number	20H03336
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	根東覚東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 特任准教授 (20301757)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	視覚情報処理 / マウス / 一次視覚野 / 単一ニューロン / シナプス / ２光子イメージング / 入出力変換 / 情報統合
Outline of Annual Research Achievements	一次視覚野のニューロンは、視覚特徴に対して選択的応答を示す。一次視覚野は網膜から送られる情報を視床という脳の領域（外側膝状体）を経由して受け取り、外界の情報を脳内に表現するための情報処理を開始する。外側膝状体から一次視覚野への投射は、主に第４層に行われるが、第１層あるいは第２，３層へも行われている。上記の層へ送られる視覚情報は各層に分布するニューロンとシナプス結合を作り伝達され、情報を受け取ったニューロンはシナプス入力信号を計算し出力を決めていると考えられている。またこれらのニューロンは互いにも神経結合を形成し、相互情報交換も行っている。１個のニューロンが持つシナプス結合の数は膨大で、多数の入力からどのようにして選択的応答を作り出しているかは未知な点が多く残されている。本研究は、膨大なシナプス入力信号の大規模計測を行い、入力信号から出力信号への変換メカニズムの解明に取り組むことを目的とし行った。具体的には、まずアデノ随伴ウィルスベクターを用いてマウス一次視覚野ニューロンに離散的にカルシウムセンサーであるGCaMP6sタンパクを発現させた。次に一次視覚野上部の頭蓋骨を開窓し観察窓を作成した。マウスを２光子励起顕微鏡下に置き、モニターに視覚刺激を提示しながら１個のニューロンに分布するスパインと呼ばれるシナプスからカルシウムイメージングを行った。イメージングを多数のスパインから行い（１個のニューロン当たり約1,000個のスパイン）、シナプス入力マップを作成した。このような大規模解析を繰り返し、シナプス入力マップを６個のニューロンから作成した。作成したマップから、入力出力変換様式のモデルを組み立て検証した。その結果、特定の樹状突起上にシナプス入力に見られるクラスターと、細胞体上での発火閾値の２つの演算が入出力信号変換に重要であることが分かった。本研究成果は専門誌に投稿中である。
Research Progress Status	令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
Strategy for Future Research Activity	令和4年度が最終年度であるため、記入しない。