| 研究課題/領域番号 |
17K19456
|
|---|
| 研究機関 | 京都大学 |
|---|
研究代表者 |
下野 昌宣 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (30552137)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
|
| キーワード | 神経 / ネットワーク / 脳 / 3Dスキャン / ニューラルネットワーク / ニューロン / データベース / コネクトーム |
|---|
| 研究実績の概要 |
昨年度、多電極計測装置を導入し、(モデリングに活きる)ミクロ回路の計測-解析に重点を置いた。その装置を用いたデータ計測もスムーズに行える様になり、その後、得られているデータの信頼性の評価を5ヶ月程度は慎重に続けた。そして、そのデータの質も担保した計測ができる実験方式が見え始めたため、ラボメンバーと協力して、ルーチンとして実験を動かし始めた。そこで得られてきたデータに関して、これまでのネットワーク構築の手法を改良した（抑制性細胞も含めたネットワークを構築して解析する）手法も適用した。その結果は、2019年に、学生と共に学会発表を行う。
我々は、脳領域レベルのマクロスケールでの研究と、神経細胞レベルのミクロスケールでの研究とを展開してきた。適切にモデリングをするためには、領域ごとを代表する要素モデル(脳領域内での神経回路全体を内包したモデル)の参考データを得て、個々の脳領域に正しく配置しなければならない。そこで、ミクロコネクトームを全脳に埋め込む手法が必要となり、摘出後の脳から表面データを記録できる様に3Dスキャナーを導入した。(摘出した脳は濡れているために3Dスキャンが本当に良いデータが取れるかは自明ではなかったが)結果的に、細胞間隔のヒストグラムの特徴長さ程度の精度で埋め込める事が判明した。この結果もしくは実験手技は、JoVEというビデオジャーナルに受理され、出版された。本論文の情報は、公開直後から高いvisibilityを示している。また、本スキャン手法をヒト死後脳に適用し、MRIで計測した画像と比較して、ボクセルサイズを超えうる精度での重ね合わせができる可能性も示した。
|
| 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
プロジェクト開始時には「如何にミクロスケールとマクロスケールの知見を統合するか」という問いに対して、シミュレーションにおける統合しか想定できていなかったが、2018年には、3Dスキャンを活用する事によって、ミクロ回路をマクロな脳全体の中に埋め込む、という世界的にユニークな発案ができた。この点は、論文として受理されて、公開された。この新たな実験系で得られるデータはモデル作成という観点でも意義深いのみならず、様々な条件(脳領域間,発達過程,病態 etc.)のデータを体系的に比較して発見に至る、という波及効果が期待される。ネットワークのマップを直感的に観察-分析できるGUIの開発も順調に進んだ。
以上より、プロジェクト開始時よりも、現実世界を深掘りできる研究の型が築けた点において、当初の計画以上の進展と言える。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後、データ計測を積み重ねる。 単なるデータベース（データをまとめたもの）を超えて、細胞間の相互作用を推定し、ネットワーク構造を分析する事も組み込まれたシステムの開発を進め、そこからモデリングの基盤となり、かつ未知で非自明な知見を得る事を目指す。
解析方針に関しては、既に、複数の可能性が並行して立ち上がっている。計測に関しては、小サンプルでの広域データ、多サンプルの狭域データを計測仕分ける事が肝要である。モデリングとの接合が良いのは前者だが、後者でしっかりと繰り返し計測した時に再現性が高い特性を抜き出せるスキームの確立を前提としなくてはならない。モデリングに接合したい気持ちもはやるが、一つ一つ積み上げて、研究期間の最終段階としての成果としてまとめてゆく。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
2019年度は、実験の頻度が高まり、人件費-消耗品費(それに続く学会参加費,論文発表費)の増大が予想され、2019年度での使用を優先したため。
|
| 備考 |
近日中に、京大の広報ページやScience系の研究紹介ページ EurekAlert! で、研究の紹介記事が掲載される予定である。 白眉対談では、モデリングとデータベースの話題にも触れた。
|
