| 研究課題/領域番号 |
19H05644
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
森 郁恵 名古屋大学, 理学研究科, 教授 (90219999)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-26 – 2024-03-31
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| キーワード | 神経回路 / ばらつき / 光遺伝学 / 光操作技術 |
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| 研究実績の概要 |
初年度としての計画通り、研究項目[1]の「リアルタイム光操作技術の開発」における自由行動中の線虫の神経活動・行動状態をリアルタイムで計測し、プロジェクションマッピングの原理を使って光操作をするタイミングと空間パターンを決定する技術開発を進めた。
神経活動・行動状態を自動認識するシステム、そして認識されたそれぞれの状態を時系列として記録する手法の一部として、深層学習YOLOを利用した自動認識アルゴリズムを実装した。すでに開発した自由行動中の線虫自動追尾システムで得られた時系列画像に対して、信頼性高く標的としたAIY神経細胞を自動認識できることを確認し、また別の深層学習フレームワークであるDeep Lab Cutを使った神経細胞の自動認識、並びに自動認識された神経細胞領域から蛍光輝度値の時系列を抽出するシステムも実装した。Deep Lab Cutにより運動神経細胞であるSMDV、SMDD神経細胞の細胞体領域、そして神経突起領域から個別性を保持したまま神経活動の時系列を抽出し、これまで手作業では膨大な時間がかかっていた解析作業を大幅に短縮することに成功した。またこれらの抽出された神経活動と行動の相関を解析するために、線虫行動の指標である頭部の屈曲もDeep Lab Cutにより定量化した。SMDV、SMDD神経細胞の自由行動中の活動から、自由行動中のダイナミックな活動変化と関連する頭部屈曲の変化も明らかとなった。これらの自動認識システムのリアルタイム化にも着手し、計算量とそれに必要な処理時間の検討を進めている。
標的とする神経回路を構成する特定の神経細胞活動の操作をするために、チャネルロドプシンによる光活性についても系統の作成と実験条件の検討に着手を始め、さらに温度上昇刺激と共に神経活動や行動の計測を行う実験条件も検討を進めている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画に基づきリアルタイム光操作技術の開発を進め、YOLO、Deep Lab Cutといった複数の自動認識アルゴリズムについて実装と検証を進めることができた。それぞれのアルゴリズムについての有効性も確認ができ、通常難しいとされる実データの解析にもオフラインで十分耐えることが示された。プロジェクターを用いた光照射装置についても、計算機から任意のタイミング・形状で顕微鏡下に光パターンを照射することが確認でき、さらなる改善のために照明の点灯原理の変更についても検討し、その実装に着手することができた。また次年度以降に計画していた光遺伝学実験における系統の作成や、蛍光イメージングを用いた活動計測などの実施を前倒しで着手し、着実な進捗を得た。
一方で、自動認識アルゴリズムのリアルタイム化について、処理速度の検証やシステムのリアルタイム動作について検討が必要な部分も明らかとなり、これらについての改善が必要である。リアルタイム光操作技術の開発は初期計画でも初年度から3年目までで実施する予定であるので、全体を通して計画通りの進捗と言える。ハイスループット行動解析についても既に運用している技術を改良しながら実験を進め、来年度以降に計画しているばらつきを生成する神経回路メカニズムについての実験への準備が整えられている。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度は初年度に引き続き、研究項目[1]の「リアルタイム光操作技術の開発」において自由行動中の線虫の神経活動・行動状態をリアルタイムで計測し、プロジェクションマッピングの原理をつかって光操作をするタイミングと空間パターンを決定する技術開発を進める。神経活動・行動状態を自動認識するシステムに利用している深層学習YOLO、Deep Lab Cutのリアルタイム化を目指し、さらに蛍光イメージングを用いた神経活動計測や、プロジェクションマッピングを用いた光操作と組み合わせる実験系の実装を進める。
さらに研究項目[3]の「行動出力と帰納的ネットワークとの相関関係の抽出」に着手し、オプトジェネティクスと蛍光イメージングに用いる遺伝子組換え系統の作成と共に、AFD神経細胞の神経活動の光操作と、その時の機能神経回路の活動計測を実施する。
光操作したAFDなど感覚神経細胞の活動を受けて、ばらついた行動が出力される際にどのような時間枠の機能的ネットワーク状態が重要であるかは不明である。オプシンをAFD神経細胞に発現させた遺伝子組換え個体を用いて、光操作後にAFDとネットワークを形成している神経細胞の活動計測や、行動計測することで影響を受ける機能的ネットワークの状態とその時間枠を同定する。
さらに行動の時系列や機能的ネットワークに含まれる神経細胞の活動時系列から、個体の内部状態を定義、推定するために数理解析を利用する。これまでの研究成果により計測が可能になってきた神経活動と行動の定量データに対して、数理解析を適用することで、客観的な時系列パターンの判別とそれに対応したリアルタイム光刺激などのフィードバック実験系を構築し、それによって本研究の大目標であるばらつきを生成する神経メカニズムの解明に迫る。
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