| 研究課題/領域番号 |
23H05476
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| 研究種目 |
基盤研究(S)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
大区分G
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| 研究機関 | 富山大学 |
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研究代表者 |
井ノ口 馨 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (20318827)
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| 研究分担者 |
深井 朋樹 沖縄科学技術大学院大学, 神経情報・脳計算ユニット, 教授 (40218871)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-12 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
203,840千円 (直接経費: 156,800千円、間接経費: 47,040千円)
2025年度: 40,040千円 (直接経費: 30,800千円、間接経費: 9,240千円)
2024年度: 40,040千円 (直接経費: 30,800千円、間接経費: 9,240千円)
2023年度: 43,680千円 (直接経費: 33,600千円、間接経費: 10,080千円)
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| キーワード | 神経科学 / アイドリング脳 / 睡眠 / 潜在意識 / 記憶エングラム / シナプス伝達 / 推移的推論 / カルシウムイメージング / リプレイ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
アイドリング脳研究の新しい方向性にアプローチする。重要な課題、①アイドリング脳の情報処理メカニズム、②潜在意識下に存在する忘却記憶の痕跡がその後の行動に影響を与えるメカニズム、③アイドリング脳で処理され潜在意識下に存在する情報が意識に上るメカニズム、について神経科学的なアプローチを取り、主にニューロン活動と神経回路のメカニズムを明らかにする。得られる成果は潜在意識下の脳機能の理解に繋がると同時に、脳が本来持つ潜在的な能力をさらに引き出すことが期待できるなど、将来的には大きな波及効果が見込まれる。（睡眠中や休息中でも脳が活動状態であることを示すために「アイドリング」という単語を使用している）
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| 研究実績の概要 |
アイドリング脳におけるエングラム細胞間シナプスの可塑的変化を解析するために、in vivo海馬CA3→CA1間のシナプスに着目し、Chrimsonを用いたCA3終末の光遺伝学的活性化によるCA1の応答を計測する系を確立した。タングステン電極による電気生理学的応答とGCaMP8＋ファイバーフォトメトリーによるカルシウム応答を計測した。睡眠中はノンレム睡眠、レム睡眠のいずれにおいても覚醒時に比べて電気生理学的応答とカルシウム応答の両方とも亢進していた。この結果から睡眠時にはシナプス伝達、あるいは神経細胞の興奮性が亢進しており、覚醒時とは情報処理の演算手法が異なっている可能性が考えられた。
コンテクストを用いた自由行動下マウスのカルシウムイメージング法では、コンテクスト由来のさまざまな感覚入力に対応する脳内の神経細胞活動を正確に同定することが極めて難しいことが明らかになってきた。この欠点を克服するために、頭部固定の条件下で匂いを感覚入力とした推移的推論課題を開発し、頭部固定下でもマウスは推論課題を正確に遂行することを認め、さらに超小型内視顕微鏡を用いたカルシウムイメージング測定を開始した。
潜在意識下で処理された情報が意識に上るメカニズムを明らかにするために、ショートカット学習課題を開発した。順番に提示される感覚キューの途中で正解行動がひらめく（ショートカット）学習課題を確立した。
経験事象のリプレイ確率をエングラム内部のシナプス結合に埋め込む学習ルールを提唱した。海馬と嗅内野に依る生成モデルの学習を、シータ波による覚醒－睡眠サイクルの切替えで実現し、ニューロAIのトップ会議(NeurIPS)に於いて発表した。
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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
睡眠中のシナプス伝達や神経細胞の興奮性が覚醒時と異なることを突き止めたこと、また、今後のアイドリング脳研究の進捗に資する一連の学習課題を確立するなど、実験系の研究は順調に進捗している。
モデルに関しては、事前確率分布の自発的リプレイモデルはほぼ当初の予定どおり進捗し、論文はeLifeに暫定的に受理された。シータ波駆動の海馬モデルは、生成モデルの学習を睡眠中の自発発火だけでなく覚醒中のシータ波に依っても可能にするものであり、計画以上の成果を得た。
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| 今後の研究の推進方策 |
アイドリング脳におけるシナプス伝達や神経細胞の興奮性の変化に着目して、引き続き覚醒時と睡眠中の神経活動の相違を解析するとともに、学習行動課題を用いてこれらの変化と睡眠中の演算処理の関係を解析する。
外界入力のノイズの少ない頭部固定マウスを用いて、アイドリング脳依存的な情報処理過程における神経細胞活動の詳細を測定し、co-reactivation等に注目して解析する。
スキーマ行動課題やショートカット学習課題を用い、前頭前野や海馬の記憶エングラム細胞の活動を詳細に測定・解析するとともに、光遺伝学や化学遺伝学を用いて睡眠中の神経活動の役割を検討する。これらを通じて、潜在意識下で処理された情報が意識に上るメカニズムに迫る。
過渡的状態遷移に依る記憶の回路メカニズムを構築し自発発火の役割を探る。自発発火生成や情報のルーティングにおける抑制性局所回路の働きを探る。自発発火および刺激依存の細胞集成体形成に於けるアストロサイトの効果を回路モデルにより検討する。
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