新規統合失調症発症モデルにおける線条体神経活動記録

记录新精神分裂症模型中的纹状体神经活动

• 批准号: 22K20849
• 负责人: 梅本 祥央
• 金额: $ 1.83万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-08-31 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K20849/
• 关键词: ドーパミン; 統合失調症; D2受容体; 大脳基底核

本研究は大脳基底核におけるドーパミンD2受容体の持続的な機能異常が発症要因になるという新規モデルに基づき、統合失調症の発生・維持の機序を検討するため、当該年度においてはマウスD2受容体細胞の活動観察系の構築、ならびに阻害薬投与時の行動変化の分析系の確立に従事した。活動観察系の構築について、当初はAAVによるD2細胞へのGCaMP導入とミニスコープによる神経活動観察を予定していたが、ドーパミン蛍光センサーGRABDAの導入ならびにフォトメトリー系におけるドーパミン活動観察を先行して行うこととした。まず、フォトメトリー記録系を1試行レベルで解析できるように感度を改善させた。既にドーパミン記録には成功しており、今後個体数を増やしていく。活動観察系の改良と並行して、当初次年度に実施する予定であった阻害薬投与時の行動変化を分析する手法についての開発を進めた。統合失調症の新規発症モデルにおける遺伝要因を模したD2受容体を攪乱する覚醒剤メタンフェタミンの依存症閾下水準における低濃度投与、環境要因を模した複雑な認知課題3CSRTT (3-choice serial reaction time task)を同時に実施する実験系に加えて、課題遂行時に撮影した動画をオープンソース深層学習モジュールDeepLabCutによって解析し、実験場面におけるマウスの行動を体系的に分析できる環境を整えた。これまでに低濃度メタンフェタミン投与によって3CSRTTの学習効率向上と弁別阻害刺激への保続反応が複製されており、実験結果の論文化を進めている。

This study is aimed at exploring the new mechanisms for the development and maintenance of schizophrenia, establishing an activity monitoring system for D2 receptor cells, and establishing an analysis system for the behavior changes associated with the inhibition of drug delivery in the basal ganglia. Activity monitoring system construction, initial AAV, D2 cell GCaMP introduction, initial AAV, initial AAV The test results show that the sensitivity of the test results can be improved. The number of individuals in the future will increase as a result of the success of the record. The improvement of the activity monitoring system and its implementation in the current year are scheduled to be carried out in accordance with the requirements of the regulations. The new onset of schizophrenia is characterized by low concentrations of D2 receptor disturbance, low levels of neurotransmitter and environmental factors, and complex cognitive tasks.(3-choice serial reaction time task) to implement the system at the same time to add, project implementation time to capture, animation, deep learning, DeepLabCut, analysis, scene analysis, action system analysis, environment adjustment The study results show that the study efficiency of 3CSRTT is higher than that of 3CSRTT in low concentration, and the study efficiency of 3CSRTT is higher than that of 3CSRTT in low concentration.