神経ネットワーク理解に向けた神経可塑性の多点計測手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-2-15

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Multi-Point Measurement Method of Neural Plasticity for understanding Biological Neural Network

著者名: 小林 透己（東京大学）,榛葉 健太（東京大学）,小谷 潔（東京大学）,神保 泰彦（東京大学）

著者名(英語): Toki Kobayashi (The University of Tokyo),Kenta Shimba (The University of Tokyo),Kiyoshi Kotani (The University of Tokyo),Yasuhiko Jimbo (The University of Tokyo)

キーワード: 高密度微小電極アレイ|神経ネットワーク|光遺伝学|神経可塑性|High Density Micro Electrode Array|Biological Neural Network|Optogenetics|Neural Plasticity

要約(日本語): 脳の高度な記憶や学習の背景にあるメカニズムは、神経ネットワークの結合の可塑性であると考えられる。神経ネットワークのモデルとしての培養神経回路は、細胞の1対1結合の可塑性を計測可能な実験系である。しかし既存の手法では、多数の1対1結合の可塑性が同時に評価できない。記憶内容は多数の神経細胞により表現されていると考えられるため、1つの結合の評価のみではメカニズムの理解に対して不十分である。そこで本研究の目的を、培養神経回路の1対1の可塑性を多点で誘発・計測するための手法の開発とした。高密度微小電極アレイ上のラット胎児大脳皮質に、光感受性タンパク質を発現させた。単一細胞サイズの光刺激を印加し、複数の1対1の結合を活性化させた結果、短期可塑性が電気計測できた。今後は、高頻度の光刺激を印加して可塑性を多点で誘発・計測し、時間的特性を詳細に評価する。本研究は、ネットワークレベルでの可塑性の理解に繋がる。