研究課題
脳は複雑な構造と機能をもち、その神経発達のメカニズムには未解明な部分が多い。特に妊娠初期の胚子期、胎児期では、主要な器官の原基が次々と急速に形成され、異常発生の確率も高まるため、その神経発達機構を解明することがきわめて重要である。MRIでは試料を破壊することなく３次元的な立体像が得られるため、1204体のヒト胚子のMRIデータベースが作られている。一方、これらの画像は空間分解能が40～150μmと低かったため、10μm程度の小さな構造をもつ脳内の超微細構造などが描出されず、構造解析に必要な解剖学的特徴点を見つけることが困難であった。そこで本課題では、世界最高レベルの空間分解能（10μm）をもつMRIを開発し、成長段階ごとの胎児脳の構造を精緻に統計解析することで、正常脳の超微細構造を標準化した胎児標準脳高精細３次元アトラスを構築することを目的とした。そのための要素技術として、信号送受信プローブの高感度化と、スパースモデリングによる高分解能化に関する要素技術を開発した。まず、高周波プローブとして、高感度のソレノイド型コイルと高強度の勾配磁場コイルを一体型にした独自のものを開発した。また、スパースモデリングと深層学習を組み合わせた、モデルベース画像再構成法を開発した。この技術により、ヒト胚子の撮像の高速化を図ることで、従来は１体につき数か月を要していた撮像時間を数日まで短縮することができるようになった。このように、世界最高レベルの空間分解能（10μm）をもつヒト胚子構造観察用のMRIを実現した。これらの技術を用いて、成長ステージ１６から２３までのヒト胚子に対し、超高分解能MRI撮像を行った。得られたMRI画像に対して、脳の主要な組織をアノテーションし、幾何学的形態解析を行った。本課題の成果は、これまで困難であった脳中枢神経系の発達機構の解明の礎となることが期待される。
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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