研究課題/領域番号 |
23K21325
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補助金の研究課題番号 |
21H02533 (2021-2023)
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 (2024) 補助金 (2021-2023) |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分45010:遺伝学関連
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研究機関 | 名古屋市立大学 |
研究代表者 |
木村 幸太郎 名古屋市立大学, 大学院理学研究科, 教授 (20370116)
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研究分担者 |
佐久間 拓人 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (20753627)
加藤 昇平 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70311032)
疋田 貴俊 大阪大学, 蛋白質研究所, 教授 (70421378)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2024年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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キーワード | ドーパミン / イメージング / 学習 / 記憶 |
研究開始時の研究の概要 |
調節性神経伝達物質ドーパミンは、動物の報酬・認知・情動・学習といった高次脳機能を制御するがその詳細は不明である。これまでに我々は、線虫C. エレガンスの忌避匂い学習がタイプの異なる複数のドーパミン受容体によって制御されることを見出した。しかしそのメカニズムは全く明らかになっていない。 本研究では、先端的な分子遺伝学的技術・光学技術・データ科学的解析を組み合せることで、C. エレガンスで複数タイプのドーパミン受容体がひとつの「学習」を実現するメカニズムを解明する。さらに、マウスでの相同遺伝子解析により、新しいタイプのドーパミン受容体が高等動物においても重要な脳機能に関与するか否かを明らかにする。
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研究実績の概要 |
本研究では、先端的な分子遺伝学的技術・光学技術・データ科学的解析を組み合せることで、C. エレガンスで複数タイプのドーパミン受容体がひとつの「学習」を実現するメカニズムを解明すること、さらにマウスでの相同遺伝子解析により、新しいタイプのドーパミン受容体が高等動物においても重要な脳機能に関与するか否かを明らかにすることをめざしている。R4年度の研究実績の概要は以下である。 [1] 分子遺伝学的解析による新しいタイプのドーパミン受容体の機能細胞の同定:R3年度は、GFPレポーターにより新タイプのドーパミン受容体遺伝子の発現細胞を同定した。R4年度は、新タイプドーパミン受容体変異体がどの神経細胞でcDNAを発現することで忌避匂い学習異常を回復するかについて予備的な結果を得た。 [2] カルシウムイメージングによる学習前後の全脳神経活動の計測と、情報科学的解析による学習依存的な神経活動の抽出:R3年度までに得られた結果を解析した結果、公開されている形質転換株では2-ノナノン刺激による神経活動が生じていないことが明らかになった。そこで、新たにイメージング用の形質転換株を作り直したことで、期待された神経活動が得られ、これまでに学習あり/無しの条件で全脳神経活動データを取得した。 [3] マウス遺伝学を用いてドーパミンD1受容体を発現する側坐核中型有棘神経細胞とドーパミンD2受容体を発現する側坐核中型有棘神経細胞それぞれ特異的に破傷風菌毒素を発現させることで神経伝達遮断を行い、ドーパミンD2受容体を発現する側坐核中型有棘神経細胞が逆転学習に重要であることを示した。 [4] 哺乳類での新しいタイプのドーパミン受容体の解析:AlphaFold2を用いた立体構造解析によって、ドーパミン結合に重要なアミノ酸残基を推定する試みを開始した。
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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
基本的には予定通りに研究が進行しているため。
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今後の研究の推進方策 |
[1] 分子遺伝学的解析による新しいタイプのドーパミン受容体の機能細胞の同定(木村G) :新タイプドーパミン受容体変異体がどの神経細胞でcDNAを発現することで忌避匂い学習異常を回復するかについて研究を進める。 [2] カルシウムイメージングによる学習前後の全脳神経活動の計測と、情報科学的解析による学習依存的な神経活動の抽出:R4年度に学習あり/無しの条件で全脳神経活動を取得したので、R5年度は重要な神経活動変化を示す細胞を先端的な機械学習手法などにより明らかにする。 [3] 哺乳類での新しいタイプのドーパミン受容体の解析:AlphaFold2を用いた立体構造によってドーパミン結合に重要なアミノ酸残基を推定し、実験的に検証する。
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