平成21（2009）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	21−共研−2048		分野分類			統計数理研究所内分野分類			f
						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	生理学講座　生体機能部門
職　　名	教授
配分経費	研究費	0千円		旅　費		0千円		研究参加者数		6　人

研究目的と成果（経過）の概要

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ことを目的としている。具体的には、ラットの脳幹脊髄摘出標本あるいは脳スライス標本から自発的な周期性の神経活動である呼吸中枢活動を光学的に膜電位計測し、その時系列変化パターンを多次元自己回帰モデルやパラメトリックモデルを用いて解析している。方法論的には、先験的なモデルを前提とせず、ARモデルで解析する方法と、閾値関数＋一次遅れモデル（STFモデル）に当てはめて解析するパラメトリックな方法の両面からアプローチしている。昨年度には、注目する脳活動が起こっていない区間にNNARXモデルを適用して計測システムのノイズ構造を同定し、それを光学的信号全体に当てはめイノベーションを求め、ある時間におけるイノベーションがノイズレベルより統計的に外れているか否かによって脳活動の状態転換点を見出す方法を確立し、特許申請を出すに至った。また、STFモデルを多峰性の呼吸運動出力を持つ標本の光学計測時系列データに当てはめ、モデルパラメータ推定値から呼吸ニューロン活動の動特性を評価することによって、多峰性の呼吸運動出力が吸息性ニューロンの非同期性に起因することを明らかにした。本年度からは、膜電位イメージングデータの解析に加えて、細胞レベルのカルシウムイメージングなどのマルチモーダル計測を行い、標準画像上にデータをマッピングした上で、神経活動の時間的伝搬性，因果性を定量解析するプロジェクトを開始した。本年度は、動物サンプル毎に解剖学的形状が異なるイメージ画像データを統一的に統計処理するための標準脳作成を目的として、ラット頚髄組織標本を用いてr-θグラフによる標本の標準化と標準脳の作成を行った。また、大規模ニューロンネットワークシミュレーションも開始した（学会発表[4]）。

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] Ruangkittisakua A, Okada Y, Oku Y, Koshiya N, Ballanyi K. Fluorescence imaging of active respiratory networks. Resp Physiol Neurobiol 2009; 168: 26-38.
[2] Kawai S, Oku Y, Okada Y, Miwakeichi F, Tamura Y, Ishiguro M. A novel statistical analysis of voltage-imaging data by structural time series modeling and its application to the respiratory neuronal network. Neurosci Res 2009; 63: 165-71.
[3] Okada Y, Yokota S, Shinozaki Y, Aoyama R, Yasui Y, Ishiguro M, Oku Y. Anatomical architecture and responses to acidosis of a novel respiratory neuron group in the high cervical spinal cord (HCRG) of the neonatal rat. Adv Exp Med Biol 2009; 648: 387-94.
[4] Kawai, S, Oku Y, Okada Y, Miwakeichi F, Ishiguro M, Tamura Y. Parametric modeling analysis of optical imaging data on neuronal activities in the brain. In: Chaovalitwongse, W.A., Pardalos, P., Xanthopoulos, P. (Eds.), Springer Optimization and Its Applications 39. Springer, New York 211-223, 2010.
学会発表
[1] Ishiguro M, Kawai S, Okada Y, Oku Y, Miwakeichi F, TamuraY, Amit Lal. What Does the Multi-peaked Respiratory Output Pattern Tell Us about the Respiratory Pattern Generating Neuronal Network? 11th Oxford Conference on Modeling and Control of Breathing 2009.7 Nara
[2] Oku Y. Advances in analyses of spatiotemporal respiratory network activities using voltage-sensitive dyes. (Symposium) 36th International Congress of Physiological Sciences (IUPS2009) 2009.7 Kyoto
[3] Miwakeichi F, Oku Y, Okada Y, Kawai S, Tamura Y, Ishiguro M. Spatio-temporal innovation approach for the analysis of optical volateg-imaging data. XXIV annual meeting Federation of Society of Experimental Biology 2009.8 Sao Paulo
[4] Lal A, Oku Y, Hulsmann S, Okada Y, Miwakeichi F, Kawai S, Tamura Y, Ishiguro M. Non-deterministic breakdown of the preBotzinger complex neuronal synchronicity may lead to quantal slowing of respiratory rhythm. 36th International Congress of Physiological Sciences (IUPS2009) 2009.7 Kyoto
特許
[1] 三分一史和，越久仁敬，岡田泰昌，石黒真木夫，田村義保，川合 成治. イメージングデータからの状態変化の可視化システム. 公開日：2009.11.26 公開番号：特開2009-273539

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「マルチモーダル計測−CREST応募について」平成21年4月20日、統計数理研究所セミナー室、7名参加
[2] 共同研究カンファレンス「第11回Oxford Conference予演」平成21年7月16日、統計数理研究所セミナー室、6名参加
[3] 共同研究カンファレンス「Breakdown of neuronal synchronicity may lead to quantal slowing of respiratory rhythm.」平成21年9月10日、統計数理研究所サテライトオフィス、6名参加
[4] 共同研究カンファレンス「洞房結節膜電位イメージングデータへのイノベーションアプローチの応用」平成21年10月15日、統計数理研究所サテライトオフィス、6名参加
[5] 共同研究カンファレンス「数個の最良説明ピクセルによるC4VR呼吸出力の予測は、空間平均による予測より優れている」平成21年11月19日、統計数理研究所サテライトオフィス、6名参加
[6] 共同研究カンファレンス「r-θグラフによる標本の標準化と標準脳の作成」平成21年12月7日、統計数理研究所サテライトオフィス、6名参加
[7] 共同研究カンファレンス「ニューロン発火の同期は、共通の親ニューロンによってもたらされる」平成22年1月20日、統計数理研究所サテライトオフィス、11名参加
[8] 共同研究カンファレンス「Genetic Algorithmの応用は職人芸である」[AICは良いモデルの指標ではなく悪いモデルの指標である」平成22年2月22日、統計数理研究所セミナー室、11名参加

研究参加者一覧
氏名	所属機関
Amit　Lal	兵庫医科大学
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
三分一　史和	千葉大学