全脳的遺伝子導入による霊長類疾患モデル動物作成法の確立

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本研究では、進化的にヒトに近縁な実験動物であるサル類において、改変ウイルスベクターを用いた全脳的な遺伝子導入による疾患関連遺伝子の発現制御などの効率的な疾患モデル霊長類の作出法、およびAIを利用したモデル動物の症状の効率的かつ定量的な解析法を確立することを目的とする。今年度は、4-8台同期カメラによる複数サルの多視点撮像データから単独および複数頭の3Dモーションキャプチャを行なうアルゴリズムを開発した。具体的にはそれぞれのカメラ画像に対して、まずサル検出AI、個体識別AI、体部位検出AIの3種類の異なるAIを走らせ、その後全てのカメラからのデータを姿勢の類似性などを指標として統合して3次元姿勢の再構築を行ない、最後に間接長一定などの拘束条件によるスムージングを行なうパイプラインを構築した。検証実験の結果、マカクサル・マーモセットのどちらの種においても、グループケージ内の複数個体の自然行動において、高い精度で個体IDと各体部位位置の推定が出来ることが示され、現在その結果を論文にまとめている。また、これらのモーションデータから姿勢や運動および社会行動を解析する手法を開発し、AIの利用により疾患モデルザルの行動異常の解析を迅速かつ定量的に実施出来る体制を整備した。同時に、薬剤投与や全脳的遺伝子導入による遺伝子発現操作を利用したパーキンソン病および精神疾患モデルザルの作出実験を開始し、次年度以降のモデル動物の症状解析の準備を整えた。