| 研究課題/領域番号 |
19H03335
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分46020:神経形態学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
井上 謙一 京都大学, 霊長類研究所, 助教 (90455395)
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| 研究分担者 |
小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 神経科学 / 脳・神経 / ウイルスベクター / 解剖学 / 手続き学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、大脳皮質―大脳基底核ループ回路の構築様式とその機能を解明するため、まず新規の構造解析法として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を可能とする入出力同時解析法を開発した。また、AIを利用して、逆行性ラベルをヒトが判定するのと同程度の精度で自動的に解析する手法を確立し、これを利用して運動前野や前部帯状回と大脳基底核のループ回路の構築様式を解析した。これまでに、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、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。
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| 自由記述の分野 |
神経科学・神経解剖学・ウイルス学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で確立した新規神経回路解析法により、大脳基底核内で各皮質からの情報が統合され、大脳基底核内の各経路はそれぞれ異なる情報統合様式を有しているなど大脳皮質―大脳基底核ループの構築様式の一端が明らかとなった。同法は原理的には全ての皮質を起始とするループ回路に適用可能であることから、今後霊長類の大脳皮質―大脳基底核ループ回路における情報統合様式の全貌が解明されると期待される。このことは多岐にわたる大脳基底核機能の統一的な理解、および大脳基底核が関与する運動疾患および精神疾患の病態の理解に貢献できると考えられる。
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