研究課題情報
課題管理番号
22gm6110022h9904
統合プロジェクト(二期)

シーズ開発・研究基盤プロジェクト<第二期>

9つの連携分野プロジェクト

その他<第一期>

事業名

革新的先端研究開発支援事業

タグ(2022)

研究の性格: 生命・病態解明等を目指す研究

開発フェーズ: 基礎的

承認上の分類: 医療機器

対象疾患: 該当なし<対象とする疾患なし>

開発目的: 診断 ,  生活の質<QOL>

タグ(2021)

研究の性格: 生命・病態解明等を目指す研究

開発フェーズ: 基礎的

承認上の分類: 医療機器

対象疾患: 該当なし<対象とする疾患なし>

疾患領域: 老年医学・認知症

開発目的: 診断 ,  生活の質<QOL>

タグ(2020)

研究の性格: 生命・病態解明等を目指す研究

開発フェーズ: 基礎的

対象疾患: 該当なし<対象とする疾患なし>

開発目的: 生活の質<QOL>

タグ(2019)

研究の性格: 生命・病態解明等を目指す研究

開発フェーズ: 基礎的

承認上の分類: 薬機法分類非該当

対象疾患: 該当なし<対象とする疾患なし>

代表研究機関
国立大学法人広島大学
研究代表者

(2022) 杉拓磨, 国立大学法人広島大学, 大学院統合生命科学研究科 准教授

(2021) 杉拓磨, 国立大学法人広島大学, 大学院統合生命科学研究科 准教授

(2020) 杉拓磨, 国立大学法人広島大学, 大学院統合生命科学研究科 特任准教授

(2019) 杉拓磨, 国立大学法人滋賀医科大学, 神経難病研究センター 助教

研究期間
2019年度 - 2022年度
課題への総配分額
93,269 千円
研究概要(2022)
項目(1)の技術開発では, 令和4年度ではz軸方向の分解能が少し低い問題がまだ解決されていないが, おおよそ見通しは立っているため, これを達成次第, 令和4年度のマイルストーンである「技術開発結果の論文化」を達成する.項目(2)では令和3年度下半期から行なっている, 加齢過程で力学刺激の周波数や振幅などを振った, 神経活性計測を引き続き実施する. またBrain-wideな計測は細胞数も多くなり, 撮影フレーム間の細胞マッチングが必要になることから, 新たにこの技術の実装も行う. これらをもとにまずは周波数 vs 各神経細胞の活性の相図をライフコース上で完成させる予定である.項目(3)としては準備段階において得られていたデータを論文化することを予定していたが, 技術開発の方の論文化に合わせることで, よりハイインパクトなジャーナルを狙えるため, ペンディングしている. これを技術開発の論文として発表することでマイルストーンの達成を目指す. また令和4年度では計画(2)でのデータ計測を急ぎ行い, 数理モデリングを行う.
研究概要(2021)
項目(1)の技術開発では, 高解像度化した顕微鏡に線虫を高速トラッキングするシステムを統合し, 原理証明実験を行う. そのため, ソフトウエア改良をLabVIEW上で行う. また, 一軸方式もしくは二軸方式でのZ軸分解能の向上を図る. 下半期では, 本技術開発結果を論文化する. 項目(2)では2019年度に行ったイメージング用の線虫について, 再作製を行い, 運動能へ影響を与えないようにGCaMPを全神経細胞に適度な量で発現する線虫株(Whole brain imaging用)とGCaMPを力学刺激への応答を担う神経回路のみに発現する線虫株(Brain-wide imaging用)の2種類を作製する. 令和3年度下半期からは項目(1)で開発した顕微鏡を利用し, 実際に加齢過程で力学刺激の周波数や振幅などを振って, 神経細胞の活性を計測することにより. 相図の作成を目指す. 項目(3)としては準備段階において後進移動を指令する神経回路がハイパスフィルタとして機能することが示されている. このデータの再現性を確認している段階で, 力学刺激(振動刺激)の制御デバイスをさらに改良することに成功した. そこで, 改めてこのデバイスを用いて, 先の結果の再現性を確認し システム制御工学における伝達関数を用いて, この周波数特性を数理モデル化する. これらの結果をまとめて論文化する.
研究概要(2020)
計画(1)としては, 2019年度に得た問題点を解決し, ライトフィールドモードと電気的焦点可変レンズモードでの全脳イメージング技術を完成する. 計画(2)としては, 2020年度後半から, ライフコース上で神経活動の変化と行動の変化を定量化していく. 計測ではまず, 振動刺激の振幅, 刺激時間を一定に固定したまま, 周波数をパラメータとして振る. また, 計測時間間隔を極力短くすることにより, データ取得の時間分解能を上げることが期待される. そのため, 蛍光イメージングの半自動化・無人化を試みる. また, 準備段階において, 二次元平面上での単一の神経細胞の活性計測により後進移動を指令する神経回路がハイパスフィルタとして機能することが示されている. さらに既に, システム制御工学における伝達関数を用いて, この周波数特性を数理モデル化することに成功している. したがって, 計画(3)としては, 計画(1)で全脳イメージング技術が完成するまでに, 準備段階で得た二次元平面上のイメージングデータの論文化を行う.
研究概要(2019)
項目(1)の全ライフコース全脳イメージング技術開発として, 既存の高速追尾蛍光イメージング顕微鏡にライトフィールドシステムを統合する. 準備段階の実験の結果としては, 上手く二次元平面画像から三次元構築することが期待できる結果を得ており, 再度, この結果の再現性の確認と分解能の限界を見積もる. 項目(2)の計測においては, 全脳イメージング用の線虫を調整する. 予想されうる問題として, GCaMPそのものがカルシウムをキレートし, 刺激への神経細胞の活性化が充分でなく, 結果として振動刺激への応答行動に異常が見られる可能性があるため, 計測に十分な線虫を作出する. 項目(3)の数理モデリングについては, 準備段階で振動刺激の周波数をパラメータとして, ハイパスフィルター特性を示す神経回路を見出していることから, 新たな補足データを追加し, 論文化を行う.
研究成果情報
2022
2021
2020
2019