Elucidation of multicellular/multilevel interactions in striatal neural circuits

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K06874
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 46010:Neuroscience-general-related
• Research Institution: Fujita Health University
• Principal Investigator: Nakano Takashi 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 Final Research Achievements

We constructed a multiscale model of the striatum at the molecular and cellular levels to understand the neural mechanisms behind learning flexibility, and visualize the behavior of cells and intracellular signaling molecules.
We were able to predict the behavior of neurons and signaling pathways in drug addiction, as well as the effects and mechanisms of action of candidate drugs for addiction by conducting simulation experiments.
Furthermore, we constructed a mathematical model of the functional brain network involved in learning. We found that functional connectivity based on the posterior cingulate gyrus and posterior insular cortex, predict the adaptability of the brain.

Free Research Field

計算神経科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で構築した線条体の多階層モデルは、神経細胞の振る舞いを分子レベル、細胞レベルで可視化できるリアリスティックなモデルである。そのため薬物依存症のみならずさまざまな疾患にも応用することができ、シミュレーション実験によって疾患によって神経で起きている現象やその背後にあるメカニズムを予測し、さらに治療候補薬の効果や機序、より効果的に依存症をおさえる仕組みを予測することができる。また脳機能ネットワークから学習適性を予測する数理モデルは、治療に対するスクリーニングとして期待でき、テーラーメイド治療の実現につながると考えられる。