Reverse Engineering of Connectome: Elucidating Brain Information Processing Architecture by Network Analysis

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【本研究の目的】高解像マウスコネクトームから脳情報処理様式を導出する。【方法】コネクトームのリバースエンジニアリング：コネクトームの構造に潜在的に表現された脳情報処理の機能構成を、ネットワーク分析を用いて推定する。はじめに、その機能構造がマクロレベルである程度知られている視覚野に注目する。ネットワーク分析によるミクロレベルからのアプローチに基づき、マウス視覚野の機能構成を明らかにする。視覚野を対象として構築したコネクトーム・リバースエンジニアリングの方法を、さらに海馬、大脳基底核およびその他の領域にも適用する。並行して、新たなネットワーク分析方法の開発にも取り組み、その成果をコネクトーム・リバースエンジニアリングに取り入れる。【令和4年度研究の成果】「マルコフ連鎖モジュール分解（Modular decomposition of Markov chain, MDMC）」は、研究代表者が考案したネットワーク分析の方法であり、コネクトーム・リバースエンジニアリングを実行する上での核である。先年度、高解像マウス視覚野コネクトームにMDMCを施し、視覚野情報処理の機能モジュールを同定した。本年度は、同じ方法を用いて、海馬情報処理の機能モジュールの推定を試みた。ただし、海馬スライスを用いた神経科学実験との対比を行うために、海馬全体に対してではなく、長軸に垂直なスライスに対する高解像コネクトームを構築した。これにMDMCを施し、次の結果を得た：個々の機能モジュールは、解剖学的に同定された海馬区分（歯状回、CA3野、CA2野、CA1野）には必ずしも対応せず、むしろ区分間をまたぐ構造を持つ。これらは、海馬の情報処理様式を理解する上で、従来素朴に行われてきたような、解剖学的区分を機能単位とみなすことが、適切でないことを示唆する。