研究課題/領域番号 |
20K06922
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分46030:神経機能学関連
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研究機関 | 筑波大学 |
研究代表者 |
上田 壮志 筑波大学, 国際統合睡眠医科学研究機構, 助教 (00599821)
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研究分担者 |
日野 英逸 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10580079)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | 大脳皮質 / 2光子イメージング / 脳状態 / 機械学習 / 睡眠 / イメージング / グラフィカルモデリング / ニューロン / グラフィカルモデル |
研究開始時の研究の概要 |
脳機能の正常化に睡眠は必須である。しかし、睡眠中に脳で何が起こり、どのような現象によって睡眠の機能が発現するかは未解明である。本研究では、睡眠中のマウスから、多数の大脳皮質ニューロンの活動をカルシウムイメージングによって記録し、そのデータをグラフィカルモデルを用いて解析することで、睡眠時大脳皮質のネットワーク動態を明確にする。さらに、断眠実験、学習課題などを行い、そのネットワーク動態の変動や機能的意義を検証する。
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研究実績の概要 |
脳は状態依存的にその機能が変容する。本研究では、覚醒や休息などの様々な脳状態に依存した大脳皮質ニューロンのセルアセンブリを解析し、脳状態の変遷がどのように機能的差異を生むのかを明らかにする。 セルアセンブリを捉えるために、複数ニューロン活動を2光子カルシウムイメージングで計測し、その多変量時系列データを統計的機械学習により解析することで、データに潜む機能的構造を発見する戦略である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
自発的に様々な脳状態に遷移するマウスで2光子カルシウムイメージングを行った。データの解析に統計的機械学習を使用し、皮質局所ネットワーク構造を定量化した。その成果はいくつかの学会や研究会で議論を行った。また共同研究として、新規オプトジェネティクスツールの開発におけるニューロンへの光刺激とカルシウムイメージングでの性能評価で貢献し、Cell Rep Methodsに発表した。
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今後の研究の推進方策 |
データ解析においていくつか問題があり、その解決を実施中である。速やかに完了させ、論文投稿を進める。
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