平成19（2007）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	19−共研−2034		分野分類			統計数理研究所内分野分類			e
						主要研究分野分類			3
研究課題名	膜電位イメージング情報からの機能的神経回路網の再構築
フリガナ 代表者氏名	オク　ヨシタカ 越久　仁敬				ローマ字		OKU YOSHITAKA
所属機関	兵庫医科大学
所属部局	生理学第一講座
職　　名	教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		52千円		研究参加者数		6　人

研究目的と成果（経過）の概要

【研究目的】　神経活動の同期現象や周期性発火現象は大脳皮質から脳幹に至るまで脳組織全域で認められる。本研究では、これらの現象を生み出す神経回路網の構造を解明し、構成的に脳情報制御機構を理解する新手法を確立する。具体的には、膜電位イメージの時空間データを逆解析し、呼吸中枢神経回路網を可視化するシステムの開発を行うことを目的とする。
【研究成果】　昨年度から引き続き呼吸に関するラット脳幹の細胞膜電位イメージ解析を行っている。今年度は、光学的イメージングによって計測した2次元状態空間の時系列情報から呼吸中枢神経回路網の機能的構成を解明するため、自己相関解析による非生物学的ノイズ除去の検討を行った。また、多峰性ピークをもつ吸息活動に対してパラメトリック解析を試みた。
非生物学的ノイズ除去の検討では、自己回帰モデルを各ピクセルに対応する時系列において呼吸活動の開始より十分に前の区間に適用した後、残りの区間にその推定された自己回帰モデルをフィルターとして適用し、呼吸関連活動を含むイノベーションとして出力を得た。この手法により、呼吸関連部位の活動を呼吸関連運動の情報を用いずに抽出することが可能となった。
多峰性ピークをもつ吸息活動に対するパラメトリック解析では、呼吸運動の活動を出力とし、各々のピクセルの光信号を入力とするパラメトリックモデルを構築し、各々のパラメータの値を推定した。パラメトリックモデルは閾値関数と時間遅れ関数から構成される（STFモデル）。STFモデルを用いると、各ピクセルのデータは単一ピークをもつ呼吸関連運動活動を，また，組み合わされたピクセルのデータは2つのピークを十分に推定可能であった。多峰性の活動は、吸息区間を分割し、モデルのパラメータを各々の区間で計算し、特定のピクセルの集合において推定された値を重み付きで加算することにより推定可能であった。以上の結果より、呼吸運動活動は呼吸中枢神経活動により説明できることが数値的に確認された。
我々はこれら2つのアプローチにおいて得られた結果は、各々の標本の呼吸中枢パターン生成メカニズムを反映しているものと考えている。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

【論文発表】
[1] Okada Y, Kuwana S, Masumiya H, Kimura N, Chen Z, and Oku Y. Chemosensitive Neuronal network organization in the ventral medulla analyzed by dynamic voltage-imaging. Adv Exp Biol Med, 605: 353-358, 2007.
[2] Oku Y, Masumiya H, and Okada Y. Postnatal developmental changes in activation profiles of the respiratory neuronal network in the rat ventral medulla. J Physiol, 585: 175-86, 2007.
[3] Okada Y, Tamura Y, Masumiya H, and Oku Y. Respiratory and metabolic acidosis differentially affect the respiratory neuronal network in the ventral medulla of neonatal rats. Eur J Neurosci, 26(10): 2834-43, 2007.
[4] 岡田泰昌, 桑名俊一, 越久仁敬　脳幹部呼吸調節神経機構の局在と機能．日本神経精神薬理学会雑誌 (Jpn. J. Neuropsychopharmacol.) 27: 207-214。
[5] Oku Y, Kimura N, Masumiya H and Okada Y. Spatiotemporal organization of frog respiratory neurons visualized on the ventral medullary surface. Respir Physiol Neurobiol, in press.

【学会発表】
[1] 岡田泰昌, 増宮晴子, 越久仁敬　呼吸性および代謝性アシドーシスが腹側延髄呼吸ニューロン活動に及ぼす影響の差異についての膜電位イメージング解析　第84回日本生理学会、大阪、3-20-22、2007.
[2] Okada Y, Masumiya H, and Oku Y. Dynamic voltage-imaging analysis of the effects of acidosis on the respiratory neuronal network in the rat ventral medulla. 第47回日本呼吸器学会学術講演会 (English Session)、東京、5.10-12、2007.
[3] 越久仁敬, 木村直史, 増宮晴子, 岡田泰昌 カエル脳幹部呼吸神経活動の可視化 第30回日本神経科学大会、パシフィコ横浜、9.10-12, 2007.
[4] Oku Y, Masumiya H, and Okada Y. Homology of respiratory neuronal networks between frogs and rats: The brain adapts itself to the mode of ventilation. 5th Congress of the International Society for Autonomic Neuroscience (ISAN), 京都テルサ、京都、10.5-8, 2007.
[5] Okada Y, Masumiya H, and Oku Y. Differential effects of respiratory and metabolic acidosis on the respiratory neuron network analyzed by voltage-imaging. 5th Congress of the International Society for Autonomic Neuroscience (ISAN), 京都テルサ、京都、10.5-8, 2007.
[6] Kwai S, Oku Y, Okada Y, Miwakeichi F, Ishiguro M, Tamura Y. Parametric modeling approach to optical imaging data finds close input output relation between the central neuronal activity and the respiratory motor output in the neonatal rat brainstem, University of Florida, Gainesville, Florida, USA, 2-20-21, 2008.

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

[1] 共同研究カンファレンス「閾値関数と一次遅れ＋無駄時間モデル（STFモデル）のパラメータ推定とクラスタ分析による呼吸ニューロン分類I - SISOモデル」平成19年5月10日、統計数理研究所セミナー室、6名参加
[2] 共同研究カンファレンス「前処理による非生物学的ノイズ除去I - 有意差検定の方法について」平成19年7月25日、統計数理研究所セミナー室、7名参加
[3] 共同研究カンファレンス「STFモデルのパラメータ推定とクラスタ分析による呼吸ニューロン分類II - MISOモデル」平成19年8月28日、統計数理研究所セミナー室、7名参加
[4] 共同研究カンファレンス「前処理による非生物学的ノイズ除去II − 呼吸出力を利用せずに呼吸関連ニューロン領域を描出する」平成19年11月5日、統計数理研究所セミナー室、7名参加
[5] 共同研究カンファレンス「Hodgkin-Huxleyモデルにおけるモデルパラメータと外部電流の同時推定」平成19年12月20日、統計数理研究所セミナー室、6名参加
[6] 共同研究カンファレンス「Conference on Computational Neuroscience 2008予演」平成20年2月8日、統計数理研究所セミナー室、6名参加

研究参加者一覧
氏名	所属機関
石黒　真木夫	統計数理研究所
岡田　泰昌	慶應義塾大学
田村　義保	統計数理研究所
濱井　禧价	大阪産業大学
三分一　史和	千葉大学