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情動可塑性の機能とメカニズムを明らかにするシナプス統合モデリング

研究課題

研究課題/領域番号 17K00404
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 生命・健康・医療情報学
研究機関生理学研究所 (2020)
京都大学 (2017-2019)

研究代表者

浦久保 秀俊  生理学研究所, 脳機能・計測支援センター 電子顕微鏡室, 特任助教 (40512140)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
キーワード中型有棘細胞 / ドーパミン / シナプス可塑性 / シグナル伝達モデル / シミュレーション / 計算論的神経科学 / FIB/SEM / 強化学習 / コンピュータシミュレーション / シグナル伝達
研究成果の概要

線条体シナプスにおいて生じる、刺激(Gluシグナル)と報酬予測(ドーパミン [DA] シグナル)のタイミングに依存するシナプス可塑性(情動可塑性)のシグナル伝達モデルの開発を行った。特に、ドーパミンD2受容体に関係する可塑性モデル(D2モデル)の開発に成功した。モデルの解析より、可塑性が生じるためにD2RとRGSという2種類の分子の発現がバランスしている必要があり、バランスの崩れは精神疾患と対応することが明らかとなった。また、電子顕微鏡画像から得られたスパイン3D形状に基づいて、Ca2+シグナルの反応拡散シミュレーションを行う環境を構築した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

D2モデルにおいて、DA dipシグナルが正しく検出されてAC1活性が生じるパラメータの検討から、ドーパミンD2受容体とRGS二種類の分子の発現量のバランスの崩れと、統合失調症およびDYT1ジスキネジアの二つの精神疾患を対応づけることができた。特にDYT1ジスキネジアの疾患メカニズムの理解と治療法の開発への発展が期待される。
また、電子顕微鏡画像からスパイン形状を抽出してシグナル伝達の時空間シミュレーションを行う技術は、細胞内シグナル伝達研究の分野において広範な応用が期待される。

報告書

(5件)
  • 2020 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2019 実施状況報告書
  • 2018 実施状況報告書
  • 2017 実施状況報告書
  • 研究成果

    (20件)

すべて 2021 2020 2019 2018 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (7件) (うち国際共著 2件、 査読あり 7件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (9件) (うち招待講演 5件) 備考 (3件)

  • [国際共同研究] University Leipzig(ドイツ)

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [雑誌論文] 電子顕微鏡画像から神経構造の3次元再構築を行うための情報技術2020

    • 著者名/発表者名
      浦久保秀俊、窪田芳之
    • 雑誌名

      顕微鏡

      巻: 55 号: 3 ページ: 120-124

    • DOI

      10.11410/kenbikyo.55.3_120

    • NAID

      130007967720

    • ISSN
      1349-0958, 2434-2386
    • 年月日
      2020-12-30
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Signaling models for dopamine-dependent temporal contiguity in striatal synaptic plasticity2020

    • 著者名/発表者名
      Hidetoshi Urakubo, Sho Yagishita, Haruo Kasai, Shin Ishii
    • 雑誌名

      PLoS Computational Biology

      巻: 16 号: 7 ページ: 1008078-1008078

    • DOI

      10.1371/journal.pcbi.1008078

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Geometry and the Organizational Principle of Spine Synapses along a Dendrite2020

    • 著者名/発表者名
      Parajuli Laxmi Kumar、Urakubo Hidetoshi、Takahashi-Nakazato Ai、Ogelman Roberto、Iwasaki Hirohide、Koike Masato、Kwon Hyung-Bae、Ishii Shin、Oh Won Chan、Fukazawa Yugo、Okabe Shigeo
    • 雑誌名

      eneuro

      巻: 7 号: 6 ページ: 0248-20

    • DOI

      10.1523/eneuro.0248-20.2020

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Generative and discriminative model-based approaches to microscopic image restoration and segmentation2020

    • 著者名/発表者名
      Ishii Shin、Lee Sehyung、Urakubo Hidetoshi、Kume Hideaki、Kasai Haruo
    • 雑誌名

      Microscopy

      巻: 69 号: 2 ページ: 79-91

    • DOI

      10.1093/jmicro/dfaa007

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Mu-net: Multi-scale U-net for two-photon microscopy image denoising and restoration2020

    • 著者名/発表者名
      Lee Sehyung、Negishi Makiko、Urakubo Hidetoshi、Kasai Haruo、Ishii Shin
    • 雑誌名

      Neural Networks

      巻: 125 ページ: 92-103

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2020.01.026

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] UNI-EM: An Environment for Deep Neural Network-Based Automated Segmentation of Neuronal Electron Microscopic Images2019

    • 著者名/発表者名
      Urakubo Hidetoshi、Bullmann Torsten、Kubota Yoshiyuki、Oba Shigeyuki、Ishii Shin
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 9 号: 1 ページ: 19413-19413

    • DOI

      10.1038/s41598-019-55431-0

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] GABAergic inhibition reduces the impact of synaptic excitation on somatic excitation2018

    • 著者名/発表者名
      Kobayashi Chiaki、Okamoto Kazuki、Mochizuki Yasuhiro、Urakubo Hidetoshi、Funayama Kenta、Ishikawa Tomoe、Kashima Tetsuhiko、Ouchi Ayako、Szymanska Agnieszka F.、Ishii Shin、Ikegaya Yuji
    • 雑誌名

      Neuroscience Research

      巻: - ページ: 00-00

    • DOI

      10.1016/j.neures.2018.09.014

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書 2018 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Simulation of spatiotemporal signaling dynamics for synaptic plasticity using technologies for EM connectomics2021

    • 著者名/発表者名
      Hidetoshi Urakubo
    • 学会等名
      第126回 日本解剖学会総会・全国学術集会 | 第98回 日本生理学会大会 合同大会
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Simulation of Ca2+ dynamics within morphologically realistic neuronal spines2021

    • 著者名/発表者名
      Hidetoshi Urakubo
    • 学会等名
      The 2nd CIBoG (Convolution of Informatics and Biomedical Sciences) Retreat
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] シナプス可塑性のシグナル伝達からEMコネクトミクスへ:拡大するコンピュテーションの役割2020

    • 著者名/発表者名
      浦久保秀俊
    • 学会等名
      自然科学研究機構・生理学研究所・部門公開セミナー
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 二次元EM スタック画像からの自動3D 再構築2020

    • 著者名/発表者名
      浦久保秀俊
    • 学会等名
      日本生理学会・企画シンポジウム
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Google Cloudを用いた神経組織SEM連続断面データの解析例の実際2019

    • 著者名/発表者名
      窪田芳之、浦久保秀俊
    • 学会等名
      日本顕微鏡学会「生体ボリュームイメージング研究会第3回研究会」
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Automated 3D reconstruction from a 2D stack of neuronal EM images2018

    • 著者名/発表者名
      Hidetoshi Urakubo
    • 学会等名
      日本顕微鏡学会 第74回学術講演会
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Improvement of a proof reading software in EM connectomics and its application to the simulation of extracellular DA signaling2018

    • 著者名/発表者名
      Hidetoshi Urakubo
    • 学会等名
      第10回光操作研究会・第2回脳情報動態 合同国際シンポジウム
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [学会発表] Multi-label volume reconstruction of FIB/SEM images and its application to the simulation of extracellular DA signaling2018

    • 著者名/発表者名
      Hidetoshi Urakubo
    • 学会等名
      神経科学大会
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [学会発表] Development of a unified environment for automated neuronal network reconstruction from EM images2018

    • 著者名/発表者名
      Hidetoshi Urakubo
    • 学会等名
      Advances in neuroinformatics (AINI2018
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [備考] UNI-EM

    • URL

      https://github.com/urakubo/UNI-EM.git

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [備考]

    • URL

      https://github.com/urakubo/UNI-EM

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [備考] DNNを用いた神経EM画像セグメンテーションのための統合環境

    • URL

      https://github.com/urakubo/UNI-EM

    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書

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公開日: 2017-04-28   更新日: 2022-01-27  

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