| 研究課題/領域番号 |
18K06536
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分46030:神経機能学関連
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| 研究機関 | 生理学研究所 |
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研究代表者 |
揚妻 正和 生理学研究所, 基盤神経科学研究領域, 特任准教授 (30425607)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 二光子イメージング / population coding / 恐怖条件付け / 前頭前野 / 光遺伝学 / 並列計算 |
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| 研究成果の概要 |
大脳皮質内側前頭前野（mPFC）は喜怒哀楽などの情動の制御に重要である。その動作原理の理解に向けては、行動中の動物から神経集団の活動を記録することによる「神経群ネットワークとしての情報処理」の理解が鍵となるが、従来の技術的な制約もあり、その知見は非常に限定的であった。本研究では、2光子イメージングによる多数の神経活動の経時的観察、深部イメージング技術、顕微鏡下での学習課題、などが統合した新たなシステムを確立し、学習過程におけるmPFC神経活動の記録と、機械学習を用いたデータ解析を行った。これにより、情動記憶形成過程における脳内情報処理機構の時空間的変遷とその背景にある仕組みの理解を深めた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
前頭前野は喜怒哀楽などの情動の制御に重要であり、その制御異常は統合失調症やPTSDなどの難治性精神疾患に関わる。その動作原理の理解には、行動中の動物から神経集団の活動を記録することによる「神経群ネットワークとしての情報処理」の理解が鍵となると考えられていたが、これまでの技術では非常に困難であった。本研究は、様々な光学技術の新規開発により、学習の前、最中、及び学習後の記憶想起中のマウスから、大規模神経活動記録を可能とし、さらにAI・機械学習の新たなアルゴリズムを開発することで情報解読を可能とした。それにより、情動記憶制御の背景にある新たな脳内の計算原理・基盤を見出すことにつなげた。
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