ヒル神経系の大規模な機能的コネクトームを利用した多機能性回路ネットワークの解析

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本研究では「生理学的知見と解剖学的知見の“直接的”な融合」という視点に立ち、複数の行動や知覚において関わる多機能性神経回路の機能を支えるメカニズムの生物学的理解を目指す。そのために、神経回路レベルでの解析において類い希な有利性をもつヒルをモデルとして、先行研究で得られた機能的コネクトームデータを活用する。具体的には、遊泳と這行の2種類の移動行動に焦点を当て、「多機能性ニューロン群の各行動に対応したシナプス電位統合部位を有する」という仮説を検証する。本研究計画では、まずはヒル神経系の機能的コネクトームデータを利用して多機能性神経回路の構成要素について探索を行い、次にそのデータ に基づいた実験・理論的な研究を行う。本研究で明らかにする範囲は、多機能性ニューロン群の神経突起上におけるシナプスの空間分布と、その解剖学的特性が有する生理学的機能である。大容量データのハンドリングには、解析対象のデータにのみ素早くアクセスし、それを高速で読み出すソフトウェアが必要であったため、カリフォルニア工科大学のWagenaar教授とディスカッションを行い、彼が作成したSBEMViewerおよびその周辺ソフトウェアを利用し、既存の深層学習画像解析ソフトウェアAIVVIAとの連携を図るに至っている。これに加えて、単一ニューロン神経突起膜電位イメージングを実現するため、超高速ライトシート顕微鏡(ニコンイメージングセンター・三上秀治教授主導で開発)の適用における条件検討を行うとともに、ノイズ除去・高分解能化のための深層学習解析の導入を行ってきた。顕微鏡の撮像アルゴリズムの改良のためのトラブルシューティングに時間を要したものの、線虫・ゼブラフィッシュなどモデル動物における利活用において一定の成果を得て、学会発表に至った。