線条体神経回路における多細胞・多階層相互作用の解明

阐明纹状体神经回路中的多细胞和多级相互作用

• 批准号: 20K06874
• 负责人: 中野 高志
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Fujita Health University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K06874/
• 关键词: 線条体; シミュレーション; ドーパミン; 中型有棘細胞; モデリング; 学習; 多階層モデル; アセチルコリン

本研究では、学習の柔軟性を支える神経基盤として、線条体神経回路の多細胞・多階層の動態をシミュレーションを用いて明らかにすることを目的とする。線条体神経回路は、大脳皮質・視床・中脳からの入力を受けて、直接路中型有棘細胞（D1-MSNs）および間接路中型有棘細胞（D2-MSNs）という二種類の出力ニューロンがそれぞれ異なる脳領域に投射し、行動選択や学習に重要な役割を果たすと考えられている。しかし、線条体神経回路において、皮質・視床・中脳からの入力がどのようにD1-MSNsとD2-MSNsの神経活動を制御するのか、またその制御にどのような線条体神経回路の多細胞・多階層相互作用と生物学的基盤が関与しているのかは、十分に解明されていない。本研究では、生物学的知見や実験データをもとにした数理モデルを構築し、コンピュータシミュレーションによってこれらの問題に迫ることを試み、今年度は特に対象を分子レベルに注目して線条体中型有棘細胞内での相互作用を明らかにする。そのために線条体中型有棘細胞における細胞内シグナル伝達経路のモデリングを行なった。モデル構築にはUrakubo et al., 20201を参考にしてMATLAB Simbiology toolboxを用いた。既存のモデルではドーパミンシグナルの他にグルタミン酸シグナルがモデル化されているが、細胞の興奮性や可塑性をシミュレートするために、PKAやCaMKIIといった主要なリン酸化酵素の下流にあるRap1などを新たにモデル化した。これにより、細胞内シグナル伝達経路が細胞の構造可塑性や学習能力に及ぼす影響を見通すことができるモデルの一部を構築できた。

The purpose of this study is to study the flexibility of the neural network and the multicellular and multi-layered dynamics of the linear neural circuit. The linear neurologic circuit is composed of two types of input force receptors: direct path medium sized cells (D1-MSNs) and indirect path medium sized cells (D2-MSNs). The basis of multicellular and multilevel interactions in linear neurologic circuits is closely related to the interaction between cortex, optic bed and central nervous system, and the interaction between D1-MSNs and D2-MSNs. This study aims to clarify the molecular and intracellular interactions of molecular molecules in the context of biological knowledge and mathematical modeling. The cells in the middle of the linear body are called intracellular cells. Urakubo et al., 20201 Please refer to MATLAB Simbiology toolbox. Existing cell types include: PKA, CaMKII, Rap1, Rap 2, Rap 3, Rap 4, Rap 5, Rap 6, Rap 7, Rap 8, Rap 9, Rap 9, R This is a part of the structure of cellular pathways, including cellular structural plasticity, learning ability, and influence.

项目成果

安静時脳活動によるニューロフィードバック治療適性の予測

根据静息大脑活动预测神经反馈治疗的适用性

• 发表时间: 2022
• 作者: 中野 高志;高村 真広;西村 春輝;町澤 まろ;市川 奈穂;岡本 泰昌;山脇 成人;山田 真希子;須原 哲也;吉本 潤一郎
• 通讯作者: 吉本 潤一郎

Resting-state brain activity can predict target-independent aptitude in fMRI-neurofeedback training

• DOI: 10.1016/j.neuroimage.2021.118733
• 发表时间: 2021-11-26
• 期刊: NEUROIMAGE
• 影响因子: 5.7
• 作者: Nakano, Takashi;Takamura, Masahiro;Yoshimoto, Junichiro
• 通讯作者: Yoshimoto, Junichiro