| 研究課題/領域番号 |
16J07159
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
植松 明子 慶應義塾大学, 医学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-22 – 2019-03-31
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| キーワード | 画像解析パイプラインの確立 / データの公開 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、ヒトに比較的近い家族性、社会性をもちヒトに対応づけられる動物モデルであるコモンマーモセットを用いて、記憶や情動に関連する大脳辺縁系の脳発達における形態変化をMRI装置から得られる画像によって解明していくことである。この目的を達成すためにH29年度は、1) 昨年度に確立した最適撮像条件下でのデータ取得・解析・管理の体系化、２）学会や論文による成果の公開、の２点を中心に実績を積んできた。
まず、一点目に関して言えば、昨年度に確立した最適撮像条件を用いて同一個体で継時的に画像データを取得し、現在までに生体では300時点以上、さらに標本では胎生期から亜成体期まで計20以上の発達データを撮像し解析を進めてきた。特に解析時の画像処理のプロセスに関しては再現性が得られるよう画像処理パイプラインスクリプトを作成し、必要ソフトウェアさえパソコンに入れていれば誰もが容易に同じ解析をできるように体系化した。それに伴い、多量に存在するデータの管理の統制も実施、他から要望があった場合にも必要なデータがスムーズに取り出し、提供できるようにした。
成果の公開に関しては、上記のデータ一部である生体での脳発達解析結果を論文としてまとめ、国際誌で発表した。また、論文発表に際し、他の研究者が使用できるよう各月齢の平均画像データをダウンロードできるようにした。さらに、定期的に国内外でポスターや口頭でも生体データ、胎生期標本データそれぞれの成果発表をおこなってきた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究実施計画に沿って、昨年度より確立している小動物用超高磁場MRI装置(Bruker社・7T/9.4T)での最適撮像条件をもとに発達画像データを継続的に蓄積し、取得したデータの画像前処理をパイプライン化（コンピューター処理を自動化）し、多量のデータを効率よく一括で処理することを可能とした。高い生産性と再現性を得られる画像解析法により、予定を前倒しして成果を論文として発表するに至っている。さらに体系だったデータの管理によって、他の研究員ともデータを共有・提供しやすいシステムを構築できた。
さらに実験動物エンリッチメント拡充と実験時の安全管理の確立も行ってきた。昨年度に引き続き動物の飼育下エンリッチメントを考慮している。限られたケージスペースの為、運動量が減少し肥満傾向になりがちであるため、月齢以外の脳発達における寄与因子を最小限に抑える必要がある。運動を促すような遊具を色々と購入・試作をしながら、飼育・個体環境下の一律化を目指してきている。また昨年度、撮像終了後から麻酔覚醒までの配慮が欠けており個体の死亡例をだしてしまった事をふまえ、事故例リストの作成と完全覚醒の客観的な指標を作成し、実験時の安全面の改善もおこなってきている。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究の最終目的は大脳辺縁系の脳構造発達をより深く理解していくことにある。これまでは主に生体で、生後から成体になるまでの関心領域の経時的な体積変化を主に解析してきた。しかしながら生体では限られた時間内でのデータ取得となるため、微細構造を捉えるような高解像度の画像を得ることはできない。そこで標本データを用いて解像度の高い画像データを取得していく。特に大脳辺縁系は神経発達が早い段階で生じていることが考えられるため、胎児の標本データを収集し、解析していく。またそれに伴い、生体データ解析とは異なる画像処理を確立し、生体とは異なる方向で大脳辺縁系の発達理解に向けてアプローチしていく。
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