2017 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of neuronal activity in the brain underlying individuality
Publicly Offered Research
Project Area | Integrative research toward elucidation of generative brain systems for individuality |
Project/Area Number |
17H05939
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
佐々木 拓哉 東京大学, 大学院薬学系研究科(薬学部), 助教 (70741031)
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Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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Keywords | 中枢末梢連関 / ストレス / 局所場電位 / 心電図 / 大脳皮質 |
Outline of Annual Research Achievements |
生物の多様性を知るには、複雑な個体差を解析すべき変数として積極的に取り入れ、1つ1つの生体信号との関連を抽出していく必要があると考える。そのためには、個体毎の多様性やバラつきが許容される実験条件にて、各個体の生命現象を網羅的(マクロ)かつ子細(ミクロ)に計測できる実験技法が求められる。本研究では、従来用いられてきた神経活動(脳波)計測法を多領域に拡張し、海馬、視覚皮質、前頭前皮質など広範な脳活動と、心電図、呼吸リズムなどの末梢臓器活動を同時に記録する大規模計測技術を開発してきた。これは、動物の頭部に設置した1つの電子基板にすべての生体電気信号を集約させることで実現された。本研究成果を、Biological and Pharmaceutical Bulletin誌に発表した。また、詳細な実験手順を動画として記録し、この動画をJournal of Visualized Experiments誌に発表した。さらに、心臓を同時に電気刺激するなど臓器活動の操作も同時にできる方法を開発した。本研究成果を、Neuroscience Research誌に発表した。現在は、こうした計測法をラットに適用し、ストレス応答に対する末梢臓器応答を個々の動物毎に解析・分類して、脳波の変化との照合を進めている。これまでのところ、ストレス感受性群と非感受性群では、ストレス負荷前後において脳波の低周波数帯(デルタ波など)に変化が見られやすいこと確認しており、またセロトニンなどの神経調節因子の変動も関与していることを示唆する結果を得ている。。
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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
本研究では、脳の神経活動と末梢臓器活動を同時記録する大規模計測法を構築した。今期では、特に呼吸リズムの計測が加わり、また心臓に電極を設置して直接電気刺激により心拍を駆動する方法を開発した。本法を用いてラットに社会的敗北ストレスを与え、表出した生体電気信号を観察した。心電図に不整脈や一過的な心拍変動が含まれる群と、そうでない群が存在した。そこで、これら2つの動物群をストレス感受性群と非感受性群に分けて、大脳新皮質の複数領域および海馬から記録された脳波の解析に用いた。当初は、各動物群の脳波パワーの変動を平均化して扱っていたが、それぞれの個体データをより良く扱うため、サポートベクターマシーンを用いた判別分析を取り入れることにした。その結果、ストレス負荷前の低周波帯の脳領域間のコヒーレンスの度合いが、後のストレス応答の感受性を予測する因子となること、ストレス応答後には、ガンマ帯を除くほぼすべての周波数帯において、変動が見られた。また電気生理計測と同時に、マイクロダイアリシス法を用いて脳脊髄液を回収し、ストレス応答前後におけるドパミンやセロトニンなどの神経調節因子の濃度変化を解析した。その結果、ストレス感受性群においては、セロトニンの濃度の変動が大きく、こうした濃度変化が脳波パワーの変動に関与する可能性を示唆した。本研究では、動物の個体差に焦点を当てた研究を進めているが、同じ実験条件下でも異なる個体応答が見られ、その変動の要因を追跡するという点で、当初の目標に沿った研究が展開できていると考えている。
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Strategy for Future Research Activity |
本研究では、精神的ストレス応答の個体差を説明する生理活動の一端が解明できつつあると考えている。しかし、現在の解析は、時間方向に平均化した脳波パワーやコヒーレンスの値を、そのままサポートベクターマシンや主成分解析などの多変量解析に当てはめる解析を行っているため、ストレス前後の時間変動を詳細に調べるまでには至っていない。そこで今後は、ストレス後の分単位での時間変動にも着目するため、データを各時間ごとに分割して扱うことを検討している。また、空間方向の解析についても、脳領域間のコヒーレンス解析から、結果が可視化しやすい全体マップを作製する予定である。こうした解析手法や図示の方法は、齧歯類の生理学研究よりも、ヒトのfMRIなどのデータマイニングの研究現場で進んでいる。本研究ではそうした研究アプローチを参考にしながら、齧歯類を用いた生理学研究でも増えつつある大規模データ処理と図表化について、新たな方策を提示していきたいと考えている。技術開発の面においては、心臓に電極を直接設置する方法を開発したものの、高い手術精度が要求されるため、可能であれば、より簡易な方法の開発も試みる。具体的には、光遺伝学低手法を心臓または迷走神経に適用し、光駆動によって心臓や呼吸器の活性を操作する方法を考えている。このために、末梢臓器に光感受性分子を効率よく発現させるウイルスベクターや遺伝子改変動物の使用検討を進める予定である。
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Research Products
(10 results)