脳システムの理解を目指したマルチニューロン計測技術の開発

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近年、神経細胞集団の動作の理解を目指して、マルチニューロン計測技術の開発が行われるようになってきた。電極の開発及びスパイク分類技術の開発については開発が進展し、さまざまな電極、スパイク分類技術が使用可能になっている。しかしながら、これら様々な手法の長所、短所は不明であり、これら手法の比較検討は必須である。最近、我々は、マルチニューロンデータの統計的解析には、多試行のデータが必要であることを明らかにした(田村ら、未発表)。よって、神経細胞集団の振る舞いを解析するためには、これら複数の細胞から長時間、安定に神経活動を計測する技術が必須となる。そこで、本研究では二つの課題に取り組んだ。a)単一神経細胞・細胞内-細胞外同時計測によるスパイク分類技術の評価。スパイク分類の成否の評価には、少なくとも一つのスパイク列については、その起源が明確である必要がある。そこで、細胞内電極から一つの神経細胞の活動電位を計測すると同時に、細胞内計測中の神経細胞を含む複数神経細胞のスパイク活動をマルチプローブ電極で細胞外計測した。現在、細胞内計測から得られたスパイク列を基準として、各種マルチプローブ電極と分類技術の評価を行っている。b)複数神経細胞活動の長時間安定計測技術の開発。細胞外計測中のスパイク振幅は、様々な原因により変動する、この変動は長時間計測を妨げる原因の一つである。スパイク振幅変化を追跡することで、振幅変動に対応した長時間計測システムを構築した(Kaneko et al.submitted)。この成果は、ブレイン-マシンインターフェース(BMI)の中核的技術ともなる。