| Project/Area Number |
22K19480
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Medium-sized Section 51:Brain sciences and related fields
|
|---|
| Research Institution | Kyoto University |
|---|
Principal Investigator |
Ken-ichi Inoue 京都大学, ヒト行動進化研究センター, 助教 (90455395)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
|
|---|
| Keywords | 霊長類 / ウイルスベクター / 疾患モデル / 行動解析 / モーションキャプチャ |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究では、進化的にヒトに近縁な実験動物であるサル類において、改変ウイルスベクターを用いた全脳的な遺伝子導入法により疾患関連遺伝子の発現制御を行う、効率的な疾患モデル霊長類の作出法を確立することを目的とする。具体的には、霊長類新生児において全脳的かつ高効率なニューロンへの遺伝子導入を実現するキャプシド改変型のアデノ随伴ウイルスベクターを利用して運動疾患および精神疾患モデルサルを作出する。モデルサルの症状変化を効率良く検出するため、マルチカメラ撮像システムとAIを利用した行動解析システムを開発し、自然行動から効率的に種々の障害を検出・評価することを可能とする。
|
| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed an efficient method for generating new primate disease models and an efficient and quantitative symptom analysis method in monkeys. In the former study, we successfully achieved whole-brain gene knockdown by intravenous injection of a modified AAV vector in neonatal marmosets to create a psychiatric disease model. We also succeeded in creating a model of Parkinson's disease by co-injection of the α-synuclein gene and α-synuclein fibril. In the latter study, we constructed an AI-based multiple non-human primate motion capture system. We then realized automatic analysis of the behaviors of the disease model marmosets and quantified some symptoms.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で開発した、改変AAVベクターを利用した疾患関連遺伝子の全脳的な発現制御による遺伝子改変霊長類の作出法は、発生工学的な作出に困難が伴う霊長類の遺伝子改変疾患モデルをより簡便に作出することを可能とし、複数の遺伝子の同時操作など様々な応用に繋がるものである。また、AIを利用したサルの行動解析法は、サルの正常・異常行動を定量的・客観的・迅速に解析でき、様々な疾患モデルに適用出来る画期的な行動解析プラットフォームに繋がるものである。これらのことから、本研究成果は遺伝子改変霊長類疾患モデル動物の作出とその評価を促進し、精神・神経疾患の病態解明と治療法の開発に極めて大きく寄与するものと考えられる。
|
