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Press Releases

DATE2022.11.01 #Press Releases

密集したシナプス集団の活動データから
統計力学的手法により単一シナプスを検出

 

電気通信大学

東京大学大学院新領域創成科学研究科

東京大学大学院理学系研究科

 

発表概要

電気通信大学大学院情報理工学研究科共通教育部の高坂洋史准教授、東京大学大学院理学系研究科物理学専攻の福益一司大学院生、同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻の能瀬聡直教授の研究グループは、複雑な中枢神経系のカルシウムイメージングデータから画像解析によってシナプスレベルでの活動を抽出することに成功しました。

神経回路は、多数の神経細胞から構成されていて、感覚受容や運動制御、記憶や思考など、様々な情報処理を行います(図1)。このような情報処理は、個々の神経細胞が、シナプスと呼ばれる微細な構造を介して他の神経細胞に信号を送ることで実現されます。そのため、情報処理の仕組みを解明するためには、無数のシナプスの活動を同時に計測しなければなりません。従来、神経細胞の本体である細胞体の同時活動計測は行われてきましたが、シナプス集団自体の大規模計測を可能にする手法は確立されていませんでした。

この研究では、細胞レベルでの神経回路の研究が進んでいるショウジョウバエ幼虫の運動制御回路を用いて、シナプス集団の活動検出を実現する手法を開発しました。まず、個々のシナプスの神経活動を蛍光強度変化で捉えられるカルシウムイメージングプローブ分子を用いて、中枢神経系に運動制御信号が生じている際の神経活動を蛍光画像として撮影しました(図2左)。数千個のシナプスが複雑な活動を示すこの蛍光時系列画像から、グラフ理論と統計物理学という強力な数理的手法を駆使して、個々のシナプスを画像上で分離し、それらの時間的な活動パターンを抽出するアルゴリズム(PQ-clustering)を開発しました。

 

 

本研究で開発した大規模なシナプス集団の活動を抽出する効率のよい手法によって、神経回路における情報処理機構の解明がより一層進むことが期待されます。

本研究研究成果は、国際科学誌 Neural Networks に10月6日付けで公開されました。

 

詳しくは、電気通信大学 のホームページをご覧ください。