2018 Fiscal Year Annual Research Report
行動選択の回路モデル構築のための前頭前野―大脳基底核・小脳連関の構築様式の解明
Publicly Offered Research
| Project Area | Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science |
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| Project/Area Number |
17H06030
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
井上 謙一 京都大学, 霊長類研究所, 助教 (90455395)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 神経科学 / 脳・神経 / 人工知能 / ウイルスベクター / 解剖学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、独自に開発した狂犬病ウイルス(RV)ベクターを用いた逆行性越シナプス的多重トレーシング法などの先端的回路解析法により、前頭前野―大脳基底核、小脳ループ回路が形成する行動選択ネットワークの構築様式（アーキテクチャ）を明らかにするための研究を行なっている。今年度は、前年度開発した高発現型狂犬病ウイルスベクターに蛍光タンパク遺伝子を挿入し、大脳皮質前頭前野、および大脳皮質運動前野に注入して、越シナプス的多重蛍光トレーシングを実施した。特に、これらの皮質領野が形成するループ回路間における相違（トポグラフィー）と重複（オーバーラップ）のパターンを解析し、線条体においてパッチ上のオーバーラップ領域が祖雲剤することを見いだした。また、皮質―基底核ループにおける線条体への入出力解析法のため、前年度開発した霊長類において高い神経細胞選択性と外来遺伝子発現能を両立するキャプシド改変型アデノ随伴ウイルスベクターとTet-Offシステムを利用した、短生存期間での軸索トレーシングを可能とする超高発現型アデノ随伴ウイルス（AAV）ベクターと高発現型狂犬病ウイルスベクターの同時注入による両方向性トレーシングを実施したが、同法確立のためには高発現型狂犬病ウイルスベクターの増殖能をより低減する必要があることが分かった。一方、スライドスキャナによる画像撮像および自動ラベルデータ生成と、Matlabベースのプロット修正用プログラム（インターフェース）を利用して逆行性ラベルを半自動的に解析する手法の構築を進めると共に、これらのデータセットを用いたトレーニングによって、画像からラベルデータを出力する機械学習プログラムの作成を領域内共同研究により実施した。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(35 results)
