【研究領域課題番号】20K20643 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

オルガノイド / 可塑性 / 神経回路組織 / in vitro / 学習 / 神経細胞 / 神経 / iPS細胞 / 脳

【研究成果の概要】

脳内の回路は複雑であるがゆえに高度な情報処理を行うことができるが、まさにその複雑さが脳の本質的な理解を阻む最大の難関となって立ちはだかっている。そこで本研究では脳内の神経回路を単純化して体外で再現し、学習させ、神経回路の機能と仕組みを理解する事を目指す。シナプスや神経細胞の可塑的変化はこれまで多く観察されてきたが、小さな可塑的変化の集積によって引き起こされる回路全体の学習を体外で達成した報告は無い。本研究代表者らは、脳が機能するために本質的に必須の要素は局所的な回路同士が巨視的につながりあう回路構造であるとの仮説を立て、この構造を持つ神経組織の回路を構築している。ヒトiPS細胞を三次元培養し、分化させると、自発的に発生中の脳のような構造を持った小さな組織ができる。このように幹細胞などから自発的に出来た神経組織は脳オルガノイドと呼ばれているが、細胞が持つ自発的発生プログラムのみによって作られた脳オルガノイドは局所的な回路しか模倣することができない。脳内で離れた領域同士がつながっている組織構造を模倣するために、代表者らは脳オルガノイドから伸びた軸索によって脳オルガノイドをつなぎ合わせた回路組織を作っている。これまでにマイクロデバイス内部で2つの脳オルガノイドを培養し、互いに伸びた多数の軸索がオルガノイド同士をシナプスを介してつなげる手法を確立した。このつながった脳オルガノイドは、つなげない通常のオルガノイドに比べて著しく活発な活動を示すことがわかった。また、この組織に外部から一定の時間間隔で繰り返し刺激を与えると、刺激に応じて可塑性を示すことなどが明らかになった。

【研究種目】挑戦的研究(開拓)

【研究期間】2020-07-30 - 2024-03-31

【配分額】26,000千円 (直接経費: 20,000千円、間接経費: 6,000千円)

【研究領域課題番号】18H04082 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

脳の可塑性 / 身体障害 / パラリンピック / 脳再編 / 可塑性 / 障がい / ニューロリハビリテーション / 代償性反応 / 脳

【研究成果の概要】

「パラリンピアンの脳は神経リハビリテーションの最良モデルである」、本研究の結果、このような見方に至った。パラリンピアンは例外なく何らかの障害を有する。障害は先天性にせよ、中途にせよ、脳の代償性変化を誘導する。パラリンピアンの脳には、代償性変化に加えて、競技トレーニングに伴う使用依存的可塑性が生じるため、健常アスリート以上の脳再編が生じると考えられる。この脳の再編は、競技パフォーマンスを最大化するための限界に近い身体トレーニングと、勝利や記録突破をめざす高いモチベーションがもたらすものであり、人間にとって最高水準の脳再編とみることができる。

【研究の社会的意義】

パラリンピアンの脳を調べることで、人間の脳がそもそもどの程度の再編能力を有するのか、その可能性を知る事ができる。この視点から、様々な障害特性を有する様々な競技者の脳機能と構造を調べた。その結果、パラリンピアンの脳には障害及び競技特性に応じたユニークな再編が生じる事が明らかとなった。これをもたらす要因は障害に依存する脳の可塑的変化と競技特有なトレーニングに依存する可塑的変化であると考えられる。今後、その詳細な作用機序を明らかにすることで効果的・効率的なリハビリテーションプログラムやスポーツトレーニングへの応用が可能となると期待される。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【配分額】44,460千円 (直接経費: 34,200千円、間接経費: 10,260千円)

【研究分野】実験心理学

【研究領域課題番号】16H06325 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

可塑性 / 認知機能 / 加齢 / MRI / 脳 / 行動

【研究成果の概要】

3～4か月の短期的な運動や楽器練習をおこなう介入研究では、練習により高齢者の認知機能が向上するとともに、脳の部位間の活動同期レベルが減少し神経処理が効率化することが分かった。横断研究において、幼少期からのスポーツや楽器の訓練は、加齢により萎縮しやすい脳部位の灰白質容積を維持する可能性が示唆された。また、機能が低下している高齢者は視触覚統合場面において視覚情報を過度に用いること、高齢者は異世代の若者から伝えられた情報を記憶する神経ネットワークが低下していることが分かった。さらに、高齢者の歩行中の衝突回避訓練に有効なバーチャルリアリティを開発することができた。

【研究の社会的意義】

本研究では、高齢期の認知機能の維持に良い効果を持つと思われる運動や楽器練習の効果を、認知機能検査による行動的指標のみならず、その神経基盤も含めて科学的に明らかにした。また、多感覚知覚の観点から弱っている高齢者の特徴を明らかにし、バーチャルリアリティを用いた歩行制御訓練を可能にしたことは、高齢期の転倒防止につながると期待される。高齢期に転倒・骨折すると、入院中の不活発な生活で認知症を発症するケースも少なくないため、こうした知見は有用である。さらに、高齢者が異世代の若者から情報を伝えられる際には、同世代からと比べて記憶面で困難があることが示され、周囲の配慮に関する示唆が得られた。

【研究種目】基盤研究(S)

【研究期間】2016-05-31 - 2021-03-31

【配分額】132,340千円 (直接経費: 101,800千円、間接経費: 30,540千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】26330246 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

脳 / 言語 / fMRI / 機械学習 / 複雑ネットワーク / 機能的連結 / 可塑性 / 脳機能的磁気共鳴画像法 / 脳の可塑性 / 形態測定学

【研究成果の概要】

本研究では、心や脳が概念をどう処理するかを解明するニューロイメージングにおいて、神経的・認知的状態判別のための機械学習法(MVPA)を意味処理、言語切替に適用した研究を行った。特に、fMRI実験にあたり、各個人が持つそれぞれが個性的で特異な意味空間のモデリングを行う総合的なアプローチが重要であると言う観点から、レビュー論文をBehaviormetrika誌に発表した。またPLoS ONE論文では、MiF(逆マルコフ逆F尺度)という計算法を提案し、連想概念辞書など小さな意味ネットワークを利用しても、単語に関する連想タスクを行う脳の反応を有意な精度で予測することができることを証明した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31

【配分額】4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)

【研究分野】医用生体工学・生体材料学

【研究領域課題番号】23680050 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

神経細胞 / 脳 / ネットワーク / 培養 / 電極 / CMOS / 可塑性 / 神経回路 / 微小電極アレイ / カルシウムイメージング / 分散培養 / 活動電位

【研究成果の概要】

神経細胞の分散培養系を対象として，1.8 mm角の計測領域に，11,011個の電極を有するCMOSアレイにより，培養神経ネットワークの形状と活動の関係を調べた．軸索に沿って伝播する活動電位の速度は，細胞内で大きくばらついており，軸索が太い部分では速く，細い部分では遅かった．また，ネットワークが成熟した後でも，発火頻度の低い神経細胞は活発に移動していることがわかった．さらに，軸索刺激に対する神経活動パターンから，ネットワークの機能結合を可視化し，ネットワークの可塑性を定量化する手法を確立した．

【研究種目】若手研究(A)

【研究期間】2011-04-01 - 2014-03-31

【配分額】27,430千円 (直接経費: 21,100千円、間接経費: 6,330千円)

【研究分野】知能機械学・機械システム

【研究領域課題番号】16686014 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

脳 / 神経 / ブレイン・コンピュータ・インターフェース / 聴覚 / ニューラルネットワーク / 微小電極アレイ / 聴皮質 / 時空間的情報表現 / 機能構造 / 神経反応 / 可塑性 / 局所電場電位 / ラット

【研究成果の概要】

本研究の目的は,第一に,大脳皮質の時空間的な神経活動に含まれる情報を翻訳する手法を開発することである.すなわち,多点計測した神経信号から,既知の情報を抽出できるシステム伝達関数の推定手法を提供する.第二に,このような神経活動の翻訳が,脳神経系をダイナミックなシステムとして捉える研究手法として有効であることを実証する.
時空間的な神経活動から神経情報処理機構を考察するために,ニューラルネットワークを用いた解析方法を提案した.同ネットワークでは,微小電極アレイを用いて多点同時計測した聴皮質の時空間的神経活動パターンを入力とし,それを誘発した音刺激の周波数の情報を教師情報として用いる.提案手法は,特定の中間層ニューロンの入出力関係を精査することで,神経情報処理機構を考察する.
リカレント型ニューラルネットワークは,フィードフォワード型ネットワークに比べて,汎化能力に長ける.この結果は,神経細胞群が,リカレント型ネットワークのように,過去の情報を記憶しながら,それに応じて活動パターンを時間的に変化させていることを示唆する.
学習したリカレント型ニューラルネットワークについて,各中間層ニューロンの情報処理の特徴と重みを調べたところ,特徴的な中間層ニューロンが現れた.これらの中間層ニューロンの入出力関係に注目したところ,周波数選択性は,すべての周波数帯域からの興奮性入力と低周波数帯域からの抑制性入力に依存していることが示唆された.このことは,従来の生理学的な知見を一致する.これらのことから,提案手法は,時空間的神経活動パターンから,情報処理機構の生理学的な特徴を抽出でき,解析手法として有望であると考える.

【研究種目】若手研究(A)

【研究期間】2004 - 2006

【配分額】30,030千円 (直接経費: 23,100千円、間接経費: 6,930千円)