マルチモーダルスキルを支える大脳皮質－大脳基底核連関の情報処理様式

• 研究課題/領域番号: 23K27472
• 補助金の研究課題番号: 23H02781 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分51010:基盤脳科学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 井上 謙一 京都大学, ヒト行動進化研究センター, 助教 (90455395)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2026年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2025年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円); 2024年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円); 2023年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
• キーワード: スキル / 霊長類 / 大脳基底核 / ウイルスベクター / トレーシング

研究開始時の研究の概要

本研究は、独自開発した双方向性多重蛍光越シナプストレーシング法や、神経路選択的な機能介入などの先端的ネットワーク解析法を駆使し、多様なスキルの習得と利用に関わる大脳皮質―大脳基底核ループの情報処理回路構造とその機能を解明することを目的とする。具体的には、順行性トレーシングと逆行性越シナプストレーシングを同時適用した双方向性多重蛍光トレーシングとAIや空間統計を利用したラベル解析により、皮質―基底核ループ回路における情報統合様式を明らかにする。このことにより、同回路の基本的役割の理解と、同回路が関与する運動・精神疾患の病態の理解に貢献する。