マルチスケールコネクトームの展開

2019 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17K19456
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 神経科学およびその関連分野
• 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 / 脳 / ネットワーク / 3Dスキャン / ビックデータ / 非一様 / 抑制細胞 / 情報

研究成果の概要

昨年より、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多細胞間の相互作用ネットワークを構築して解析する）手法を開発してきた。その手法を用いて、多細胞間の相互作用ネットワークにおける新たな知見を得た。その研究は、bioRxivとして公開され、投稿中である[Kajiwara et al., 2019]。また2018年度に開発した3Dスキャンを用いたミクロ回路の全脳への埋め込み方法を活用して、脳の多領域からの体系的に計測部位を選び、計測を積み重ねて来た。そこから得られるミクロ回路の脳領域間での非一様な違いが、今後、開発される数理モデルのリアリティを格段に高める事に寄与してゆく事が期待される。

自由記述の分野

神経系ビックデータ

研究成果の学術的意義や社会的意義

脳は、100億のオーダーの数の神経細胞が繋がって出来ている。その細胞間のつながりは、単にランダムではなく、ある種の構造だった複雑性を有している。そして、脳領域間で、その特性は異なっている(非一様である)。そして、その非一様さを体系的に計測する事は、国家的なビックプロジェクトではないと難しいと専門家でも思っている者も多い。そこを、多細胞の計測と分析手法を成熟させ、3Dスキャンを活用する新たな切り口で、現実的に大目標を体系的に前進させている。この様な研究が、脳がもし疾患になるとどうなるのか、を予測した結果を解釈したりする助けとなるリアリティを有した数理モデルにつながる確実な道の一つである。