| 研究領域 | 脳情報動態を規定する多領野連関と並列処理 |
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| 研究課題/領域番号 |
17H06313
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
喜多村 和郎 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (60423159)
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| 研究分担者 |
徳田 功 立命館大学, 理工学部, 教授 (00261389)
山崎 美和子 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (10431305)
HOANG・THIEN HUU 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究員 (50772307)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| キーワード | 神経科学 / 大脳小脳 / 2光子イメージング |
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| 研究実績の概要 |
昨年度から引き続き、レバー引き課題実行中のマウス小脳2光子イメージングによる登上線維シグナルの解析を行った。各プルキンエ細胞での登上線維応答と行動パラメーター（レバー引き、レバー戻し、リッキング、報酬）の関係を線形モデルを用いて解析したところ、半数以上のプルキンエ細胞の登上線維応答は主にレバー引き運動によって説明されることが示された。しかし、驚いたことに、大多数のプルキンエ細胞では、レバー引き運動だけではなく、リッキングや報酬といった異なる情報も登上線維応答に含んでいることが明らかとなった。また、クラスタリングにより反応タイプを分類した結果、同じ反応タイプを示す細胞は空間的に近接していることがわかり、またそれぞれのクラスタはノイズ相関から決定したクラスタと高い割合で一致し、小脳のマイクロゾーン・マイクロコンプレックス仮説を支持した。
小脳の非運動機能について大脳との連関を明らかにするため、遅延報酬の音弁別Go/No-go課題を行っているマウス小脳からの2光子イメージングを行っている。小脳の機能モジュールであるゾーン構造ごとの機能を調べるため、この実験は、ゾーンを可視化できるAldoc-tdTomatoマウスを用いて行った。
また、研究分担者のHoangらと共同で、カルシウムイメージングデータの精度を向上させるアルゴリズムを開発し、平均で約4倍の時間精度で活動タイミングを推定することが可能となった。
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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
今年度は、レバー引き課題実行中のマウス小脳2光子イメージングのデータ解析が大きく進捗した。現在論文投稿準備中である。研究分担者のHoangと進めていた解析アルゴリズムについて論文を発表した（Hoang et al., Scientific Reports, 2020）また、遅延報酬課題実行中のマウス小脳2光子イメージングについても順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
レバー引き運動中の登上線維シグナル解析の論文を発表する。小脳回路の計算機モデルによるレバー引き運動の情報動態解析を領域内の共同研究としてすすめる。遅延課題について訓練を進め、イメージングの実験を行う。
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