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中枢神経系におけるシナプスの数は膨大であるので、これまで細胞体レベルのイメージングを用いて回路ダイナミクスが解析されてきた。しかし、細胞はあくまで神経発生上の単位であって、神経回路の作動上での単位であるかは明らかではない。個々の細胞から細胞体の活動という単一の情報のみを抽出するのではなく、より多くの情報を含むシナプス単位での活動ダイナミクスを解析することで、従来手法では解決できない回路機能の解明を目指した。
本研究では、ショウジョウバエ幼虫の運動系をモデルとして、大規模なシナプスイメージングとその解析を進めた。シナプスイメージングを実現するために、膜局在型のカルシウムセンサー CD4::GCaMP6f を設計し、これをショウジョウバエ幼虫の全神経細胞に発現させた。そして、単離した脳からスピンディスク共焦点顕微鏡を用いてカルシウムイメージングを行なった。得られた時系列画像には、数千個のシナプスの時系列カルシウム濃度変化が記録されている。このデータから個々のシナプスの活動を抽出するために、統計力学的アルゴリズムを適用した。そして、得られたデータからトランスファーエントロピーを用いてネットワーク構造を抽出した。さらにこのネットワークから、幼虫の神経活動の時空間パターンを駆動するユニットをグラフ理論に基づいて推定した。その結果、幼虫の前進・後退運動の活動パターン間のスイッチングを司ると考えられるシナプス集団の同定に成功した。この結果は、本研究で新たに開発した大規模シナプスイメージング法の有用性を示すものであり、複雑な神経回路から、シナプス集団の活動を追跡し統計的解析を施すことによって、回路に潜む構造を見出すことの可能性を実証するものである。これにより、神経回路ダイナミクスの定量解析の可能性が大きく拓かれたと考えられる。
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