ヒトの気分や体調は、一日の概日リズムや一年の季節リズムに加えて、有月経女性では約一か月の月経リズムが絡む中で調節されている。本研究では、複数スケールのリズム間相互作用機序の解明とそれに伴う生体不調の予測技術開発を目指して、ヒトおよび実験動物を用いた試験および数理モデル構築を進めた。
女性被験者を対象としたマルチスケールリズム測定試験では、14名における脳のMRI画像を1か月間毎週取得し、概日時計の中枢である視交叉上核を含む視床下部の活動、大脳の活動、および機能的結合の変化を解析するとともに、QSM法により脳内の鉄成分の変化を調べた。MRI画像解析により、特定の神経核における脳血流量と鉄成分が月経周期により変動することが示唆された。
実験動物を用いたマルチスケールリズム測定試験では、日長の季節変化シミュレーション環境を任意の期間・緯度で再現できる独自システムを構築した。機械学習を活用した自動トラッキング、取得データの自動クラスタリング等を通して、睡眠・行動・社会性・性周期を非侵襲的に測定するための実験系を整備した。また、光環境の頻繁な変化が概日リズムに及ぼす影響の性差を比較し、雌性マウスの概日リズムは雄性マウスよりも脆弱であることが解明された。
概日リズムと性周期の連関機序を解明するため、視交叉上核でVgat(小胞GABAトランスポーター)をAVPまたはVIP細胞で欠損させたAVP-Vgat cKOマウスおよびVIP-Vgat cKOマウスを用いた実験を実施した。AVP-Vgat cKOマウスのみで性周期不整が見られたため、GABAの放出を正常にするアデノ随伴ウイルスを用いてレスキュー実験を行った結果、性周期回帰が回復した。これらの結果から、SCNのAVP細胞におけるGABA欠損が性生殖機能に重要な役割を果たしていることが解明された。
性周期-概日リズムの連関を記述する数理モデルを構築するため、概日時計のフリーラン周期依存的に性周期のゆらぎが変化するメカニズムに着目した。位相振動子結合モデルを作成し、実験結果を再現する結果を得た。またヒトの体温記録から排卵日を推定するための学習モデルを作成した。