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2022 Fiscal Year Research-status Report

線条体神経回路における多細胞・多階層相互作用の解明

Research Project

Project/Area Number 20K06874
Research InstitutionFujita Health University

Principal Investigator

中野 高志  藤田医科大学, 医学部, 准教授 (70579953)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2024-03-31
Keywords線条体 / シミュレーション / ドーパミン / 中型有棘細胞
Outline of Annual Research Achievements

本研究では、学習の柔軟性を支える神経基盤として、線条体神経回路の多細胞・多階層の動態をシミュレーションを用いて明らかにすることを目的とする。線条体神経回路は、大脳皮質・視床・中脳からの入力を受けて、直接路中型有棘細胞(D1-MSNs)および間接路中型有棘細胞(D2-MSNs)という二種類の出力ニューロンがそれぞれ異なる脳領域に投射し、行動選択や学習に重要な役割を果たすと考えられている。しかし、線条体神経回路において、皮質・視床・中脳からの入力がどのようにD1-MSNsとD2-MSNsの神経活動を制御するのか、またその制御にどのような線条体神経回路の多細胞・多階層相互作用と生物学的基盤が関与しているのかは、十分に解明されていない。本研究では、生物学的知見や実験データをもとにした数理モデルを構築し、コンピュータシミュレーションによってこれらの問題に迫ることを試み、今年度は特に対象を分子レベルに注目して線条体中型有棘細胞内での相互作用を明らかにする。そのために線条体中型有棘細胞における細胞内シグナル伝達経路のモデリングを行なった。モデル構築にはUrakubo et al., 20201を参考にしてMATLAB Simbiology toolboxを用いた。既存のモデルではドーパミンシグナルの他にグルタミン酸シグナルがモデル化されているが、細胞の興奮性や可塑性をシミュレートするために、PKAやCaMKIIといった主要なリン酸化酵素の下流にあるRap1などを新たにモデル化した。これにより、細胞内シグナル伝達経路が細胞の構造可塑性や学習能力に及ぼす影響を見通すことができるモデルの一部を構築できた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

今年度は計画通り直接路中型有棘細胞のシグナル伝達経路のモデリングを行った。シグナル伝達経路モデリングにはUrakubo et al., 2020をもとにしてMATLAB Simbiology toolboxを用いて行った。既存のモデルではドーパミンシグナルの他にグルタミン酸シグナルがモデル化されており、大脳皮質、中脳からの入力や線条体局所回路からの入力を受けてPKAやCaMKIIといった主要なリン酸化酵素が活性化する。本研究では細胞の興奮性や可塑性をシミュレートするために、細胞内シグナルにおけるPKAやCaMKIIといった主要なリン酸化酵素の下流にあるRap1などのシグナルについて新たにモデル化に取り組んだ。今年度はRap1などのシグナルの一部についてモデル化を行った。またその他のシグナル伝達経路についても検討を進めている。

Strategy for Future Research Activity

引き続き直接路中型有棘細胞のシグナル伝達経路モデル構築を行う。実験データを説明できるようモデルのパラメータをフィッティングし、より生物学的に妥当なモデルを構築する。その後、シミュレーション実験やモデルのシステム特性の解析を行うことで、学習およびその柔軟性の生物学的基盤を明らかにする。

Causes of Carryover

概ね計画通りであった。生じた端数が次年度使用額となったが次年度分と合わせて使用する。

  • Research Products

    (2 results)

All 2022

All Presentation (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Presentation] 安静時脳活動によるニューロフィードバック治療適性の予測2022

    • Author(s)
      中野 高志, 高村 真広, 西村 春輝, 町澤 まろ, 市川 奈穂, 岡本 泰昌, 山脇 成人, 山田 真希子, 須原 哲也, 吉本 潤一郎
    • Organizer
      人工知能学会全国大会(第36回)
  • [Presentation] Resting-state brain activity can predict target-independent aptitude in fMRI-neurofeedback training2022

    • Author(s)
      Takashi Nakano, Masahiro Takamura, Haruki Nishimura, Maro Machizawa, Naho Ichikawa, Atsuo Yoshino, Go Okada, Yasumasa Okamoto, Shigeto Yamawaki, Makiko Yamada, Tetsuya Suhara, Junichiro Yoshimoto
    • Organizer
      Neuro2022
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2023-12-25  

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