| 研究課題/領域番号 |
19K16899
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| 研究機関 | 奈良県立医科大学 |
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研究代表者 |
遠藤 のぞみ 奈良県立医科大学, 医学部, 研究助教 (90802819)
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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 | マウスモデル / 集団飼育 / 社会性 / 社会行動 / 神経精神疾患 / 行動神経科学 / 個体レベル |
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| 研究実績の概要 |
精神疾患は生涯有病率が高く、社会的損失の大きな疾患の一つである。これまでに多くの精神疾患モデル動物を用いて分子レベルから個体レベルまで様々な階層で、多岐にわたる技術による研究が展開されてきた。しかしながら、モデルマウスを用いた個体レベルの行動解析は新奇環境において数分程度で行われる短期的な試験が主であり、社会的な集団生活における行動、すなわちモデルマウスが普段どのような行動を示すのかについてはほとんど検証されていない。本研究では、申請者が独自に開発した集団飼育下行動解析システムMAPSをさらに進化させ、より詳細な行動解析が可能なシステムへと改良する。昨年度は、個体識別のためのIDの認識方法をパターン識別から拡張現実(AR)へと変更することでIDの認識速度と精度を向上させた。今年度はより詳細な行動分類を可能とするため、マウスの鼻先や尻尾の付け根などのボディーパーツをDeep Learningにより検出できるように改良した。現在は共同研究により、マウスの行動の自動分類のするシステムを構築中である。また、Deep Learningによる解析には実験期間(行動の録画時間)の数倍以上の解析時間を要してしまうため、解析スピード向上のための改良もあわせて行っていく。
本システムを用いて幼少期ストレスモデルの集団飼育環境における行動への影響を検討した。その結果、慣れた環境において他のケージメイトの個体間距離が対象マウスに比べ短くなるなど、特徴的な社会性行動を示すことが明らかになった。この結果をまとめ、国際雑誌に投稿した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
ボディーパーツを検出するDeep Learningの実装に予定より時間を要したため。
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| 今後の研究の推進方策 |
マウスのボディパーツを認識できる機能を実装した新システムを安定的に動作させる。システムの確立と並行して、集団飼育下における行動異常の神経基盤を探るため、回路特異的に神経活動を制御可能なDREADDを導入する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
解析システムの開発の遅れにより、動物実験の開始が遅れた。
また、新型コロナウイルスの影響により参加を予定していた国際学会が延期となり、その分の旅費を繰り越すことにした。
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