| 研究領域 | データ記述科学の創出と諸分野への横断的展開 |
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| 研究課題/領域番号 |
23H04469
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
山口 玲欧奈 京都大学, 高等研究院, 特定助教 (50812640)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 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 |
7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 統計的因果探索手法 / LiNGAM / E-I balance / サル / 脊髄損傷 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳内では、興奮性と抑制性神経回路が相互作用しながら、外界からの入力情報を処理している。脊髄損傷からの運動機能回復過程で、健常状態では使用されない神経回路が動員されることが示唆された。興奮性・抑制性神経回路の働きが大きく変化し、機能回復を支える神経回路の再編を引き起こすと考えられる。本研究課題では、脳ビッグデータに対して、統計的因果探索手法を基に、新しい脳内ネットワーク推定法を開発し、機能回復の基盤となる興奮性・抑制性神経回路の働きと相互作用の解明に取り組む。さらに、直接的な回路操作時の神経活動と比較することで、本提案手法で得られるネットワークがどの程度神経活動を反映しているかを明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
本年度では、LiNGAMを用いて高時間解像度の脳活動データに適合するモデルに拡張し、脳内ネットワーク推定法の開発に取り組んだ。まず、健常状態のサルの皮質脳波データからLiNGAMを用いて興奮性・抑制性神経回路を抽出した。さらにLiNGAMで推定できた結合性がどの程度生理学的な応答を反映しているかを検証した。すでに抑制性に働くことが明らかになっている大脳半球間経路を対象とし、ウイルスベクター二重感染法と化学遺伝学的手法を用いて運動前野間の半球間経路を一方向性かつ可逆的に遮断したときの脳活動を記録した。その脳活動データ（把持運動中におけるα帯域）に対してLiNGAMを適用した結果、半球間経路の遮断は興奮性結合を変化させず、抑制性結合のみ減少させることが確認できた。この結果より、本研究課題で用いるLiNGAMで推定される神経回路の結合性は、生理学的な活動を反映していることが明らかになった。
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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
本年度では、LiNGAMを実際の脳データに適用し、興奮性・抑制性神経回路を抽出した。さらに選択的回路操作技術を組み合わせることで、LiNGAMで推定される神経回路の結合性は、生理学的な活動を反映していることが明らかになった。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は本提案手法であるLiNGAMを実際の機能回復過程における脳活動データに適用し、機能回復に関わる興奮性・抑制性神経回路の働きを明らかにする。また、昨年度は把持課題遂行中の脳データを解析対象としたが、興奮性・抑制性神経回路の働きは経時的に変化していると考えられるため、100 msの時間幅を持つSliding windowを20 msずつずらしながら、それぞれの時間帯においてLiNGAMによって各周波数帯域での結合性を算出する。
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