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本研究では、新規開発するウイルスベクターシステムによる入出力同時解析法や、神経路選択的な機能介入等の先端的ネットワーク解析法を駆使し、手続き学習に着目して、大脳皮質―大脳基底核ループ回路の機能的役割とその動作原理を解明するための研究を行なっている。今年度は、前年度に開発した更に感染伝播速度を低下させた高発現型狂犬病ウイルス(RV)ベクターと、遺伝子発現スピードを更に向上させた超高発現型AAVベクターを利用して、２領域を対象に逆行性越シナプス的トレーシングと、軸索トレーシングの同時適用が可能であることを確認し、入出力同時解析法を確立した。また、AIを利用して、逆行性ラベルを半自動的に解析する手法をおおむね確立し、ヒトが判定するのと同程度の精度での自動逆向性ラベルプロットに成功したほか、薄切時の切片画像を利用して切片を標準脳にレジストレーションするアルゴリズムを構築した。現在辺縁系ループに属する前部帯状皮質と運動前野への注入サンプルから、これらの皮質の大脳基底核および小脳ループにおける入出力様式を解析中であり、これまでに、線条体において特定皮質へ出力を送る細胞群の分布が、同皮質からの入力分布と一部一致せず、大脳基底核内で各皮質からの情報が統合されていることを示唆する結果や、視床下核・淡蒼球外節・線条体では二重ラベル細胞の割合が異なることに加え、二重ラベル細胞の分布(クラスタ形成)パターンが大きく異なり、大脳基底核内の各経路がそれぞれ異なる情報統合様式を有していることを示唆する結果が得られている。また、詳細かつ精微な運動の自動解析を可能とする、力覚フィードバックデバイスを利用した迷路課題装置を完成させ、手続き学習の神経機構の解析を実施中である。
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