2020 年度実績報告書

視覚皮質興奮性・抑制性ニューロンのシナプス入力機能構築と情報統合機構の解明

研究課題

研究課題/領域番号	20H03336
研究機関	東京大学
研究代表者	根東覚東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 特任准教授 (20301757)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード	シナプス入力 / 2光子カルシウムイメージング / 神経演算 / 樹状突起演算 / 大脳視覚野 / マウス
研究実績の概要	ニューロンが多数のシナプス入力から信号を統合し、どのようにして活動を決めるのか、そのメカニズムを明らかにすることは、神経情報処理を理解するうえで重要なことの一つであるが、まだ明らかになっていない。本研究では、マウス大脳視覚野の興奮性ニューロンをモデルにこの答えを導くことを目指している。2020年度は、個別の大脳視覚野興奮性ニューロンから、スパイン活動の大規模イメージングを行った。実験は、大脳視覚野興奮性ニューロンに、カルシウムセンサータンパクと抑制性光遺伝学タンパクを低密度に発現させて、２光子カルシウムイメージングにより行った。視覚刺激を提示し、まず細胞体の活動を記録し、次に細胞体活動を光抑制した条件下にスパインの活動を記録した。細胞体活動の抑制により、細胞体活動の樹状突起への逆伝播が除去され、スパイン本来の活動のみを抽出することができた。大脳視覚野１個の興奮性ニューロンは数千個のスパインを持つが、大規模イメージングを行った結果、１個のニューロンから約１０００個のスパインの活動を記録することに成功した。そして個別のスパイン反応をカルシウムシグナル変化から計算し、各スパイン特有の反応パターンおよび反応選択性を抽出した。各スパインの位置と反応特性を樹状突起上に再現し、シナプス入力機能マップの作製に成功した。このマップをもとに、シナプス入力の機能分布を解析しモデル計算を行った結果、２つのことが明らかとなった。１つ目は、細胞体の反応と同じ反応を示すスパインが最も多く存在することが分かった。２つ目は、同じ反応をするこれらのスパインが、特定の枝にクラスターを形成する傾向があることが分かった。以上の結果から細胞体の反応を予測する神経演算のモデルを立てた結果、樹状突起における演算と細胞体における演算の２つの演算機構の組み合わせにより行われている可能性が示唆された。
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３年間の研究期間で２つのことを明らかにする計画を立て研究費の申請を行った。１つ目は興奮性ニューロンの神経演算の仕組みを明らかにすることで、２つ目は抑制性ニューロンの神経演算の仕組みを明らかにすることである。大脳視覚野では、興奮性ニューロンが約８割、抑制性ニューロンが残り約２割を占めている。神経回路はこれら興奮性及び抑制性ニューロンが複雑に神経結合することにより組み立てられている。これらのニューロン間の神経結合則については少しずつ解明が進んでいるが、各タイプのニューロンの神経演算則についてはほとんど解明が進んでいない。神経回路の情報処理を理解するためには、各素子の情報処理を理解することも重要である。本研究課題では、まず興奮性ニューロンにおける神経演算についての解明に取り組み、２０２０年度は実験とデータ解析をほぼ終え、学術論文として投稿準備を進める段階まで達成できた。それゆえ研究は概ね当初の計画通り順調に進捗しているものと考えている。
今後の研究の推進方策	今年度はまず、昨年度興奮性ニューロンについて明らかにした研究成果を学術論文としてまとめ投稿を行う。次に、本研究費の２つ目の課題である抑制性ニューロンの神経演算の仕組みの解明に取り組む。抑制性ニューロンから興奮性シナプス入力を記録するには、興奮性ニューロンの場合とは異なる実験系を構築する必要がある。なぜなら、大脳視覚野ニューロンの大部分が興奮性ニューロンの為、工夫をせずにアデノ随伴ウィルスベクターを注入すると感染・発現するニューロンの大部分は興奮性ニューロンになってしまう。そこで抑制性ニューロン特異的にカルシウムセンサータンパクと光抑制性タンパクを発現させるために、抑制性ニューロン特異的に発現する遺伝子のプロモーターを使う発現ベクターを作成する。抑制性ニューロン特異的にイメージングができる発現系が確立出来たら、次に興奮性ニューロンで行ったのと同様に視覚刺激を提示し、シナプス反応を大規模かつ網羅的に記録する。興奮性ニューロンでは興奮性シナプスが作られる場所は主にスパインであったが、抑制性ニューロンはほとんどスパインを持たないことを特徴とする。すなわち抑制性ニューロンでは興奮性シナプス入力は樹状突起シャフトに直接作られる。抑制性ニューロンから興奮性シナプス応答を記録した報告はまだほとんどないので、記録・解析するノウハウを模索する必要があると考えている。以上２０２１年度の目標は２つの内容で、（１）発現ベクターの作成と（２）実験・解析系の確立を計画している。