| 研究課題/領域番号 |
23K05998
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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 | 奈良県立医科大学 |
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研究代表者 |
上田 壮志 奈良県立医科大学, 医学部, 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) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 睡眠 / イメージング / 電気生理 / 機械学習 / 脳状態 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、オフライン状態の大脳皮質に出現するグローバル及びローカルネットワークを広域及び局所のカルシウムイメージングと機械学習で定量化し、状態依存的に異なる機能が如何に生まれるかを解明する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は脳状態に依存した大脳皮質ネットワークの機能的構造変化を２光子イメージングと機械学習で解明することを目指したものである。また、その観察範囲のスケールは、個々のニューロン、局所回路、広域回路とうように拡大縮小を自由に切り替える。今年度は、その一見不規則な挙動により十分な定量化が成されていなかった個々のニューロンの発火特性の変化を対象とした。大脳皮質ニューロンの電気生理学データの自己励起型点過程モデリング解析により、睡眠状態によって連続発火が起こりやすくなるが、その持続時間は短いという特性が明らかになった。また、ランダムな発火の出現確率は覚醒と睡眠状態で差が無かった。今後、この基本的特性がどのように、局所回路、ひいては脳全体の状態変化に影響するかを解明していく。
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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
研究場所を移動したことで、セットアップに少し時間がかかっている
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| 今後の研究の推進方策 |
イメージングだけでなく電気生理学的手法も取り入れ、速い情報伝達の記録と解析を試みる
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