「コネクトーム」の版間の差分

コネクトーム (ソースを閲覧)

2016年6月19日 (日) 08:08時点における版

3,353 バイト追加、 2016年6月19日 (日)

細

編集の要約なし

Masahitoyamagata

ビューロクラット、管理者

246

回編集

@@ 13行目: / 13行目: @@
 ==用語「コネクトーム」の起源==
 <br />
-コネクトームは、生命科学分野で広く使われているゲノム（genome)、プロテオーム(proteome)などにならって、英語のconnect（ラテン語由来）とギリシア語の「完全、すべて、総体」を意味する接尾辞(-ome、ギリシア語-ωμα)を組み合わせた造語であり、英語の複数形は、connectomesである。コネクトームが、文献上、初めて使われたのは、2005年、Indiana大学のOlaf Spornsが、神経接続のマップを説明するために、ヒト・コネクトーム（Human Connectome）という概念を記述した論文である<ref>Sporns, Olaf; Tononi, Giulio; Kötter, Rolf (2005). "The Human Connectome: A Structural Description of the Human Brain". PLoS Computational Biology 1 (4): e42. Bibcode:2005PLSCB...1...42S. doi:10.1371/journal.pcbi.0010042. PMC 1239902. PMID 16201007. </ref>。それとは独立して、Lausanne大学病院のPatric Hagmannが、その博士論文の中で同時期に同様に言及しているとされる<ref>Hagmann, Patric (2005). From diffusion MRI to brain connectomics (Thesis). Lausanne: EPFL. doi:10.5075/epfl-thesis-3230. </ref>。特に、このコネクトームという概念が普及され始めたのは、2008年、Harvard大学のJeffrey W. LichtmanとJoshua R. Sanesによる共著総説論文の発表後である<ref>Lichtman, J; Sanes, J (2008). "Ome sweet ome: what can the genome tell us about the connectome?". Current Opinion in Neurobiology 18 (3): 346–53.</ref>。また、用語の定着には、Sebastian Seung（当時MIT、現Princeton大学）らのアウトリーチによる努力もあった<ref>Seung, S. (2013) Connectome: How the Brain's Wiring Makes Us Who We Are  (Mariner Books)ISBN-10: 9780547678597 邦訳「コネクトーム:脳の配線はどのように「わたし」をつくり出すのか」草思社  セバスチャン・スン (著), 青木 薫 (翻訳)</ref>。しかし、これらの研究者の貢献は、あくまでコネクトームという用語を提案、普及、定着させたということで認知されるべきもので、コネクトームとは呼んでいないものの、それに相当する概念はこれらの研究者が提案する以前から存在していたと考えるべきであろう。その典型例は、1986年に発表されたJohn Whiteらによるセンチュウ（''Caenohabditis elegans''）という一つの生物の神経細胞の結合性を網羅的に記述した研究である（後述）<ref>White, J. G.; Southgate, E.; Thomson, J. N.; Brenner, S. (1986). "The Structure of the Nervous System of the Nematode Caenorhabditis elegans". Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 314 (1165): 1–340. Bibcode:1986RSPTB.314....1W. doi:10.1098/rstb.1986.0056. PMID 22462104</ref><ref>Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2015 Apr 19;370(1666). pii: 20140309. doi: 10.1098/rstb.2014.0309. The beginning of connectomics: a commentary on White et al. (1986) 'The structure of the nervous system of the nematode Caenorhabditis elegans'. Emmons SW1</ref>。
+コネクトームは、生命科学分野で広く使われているゲノム（genome)、プロテオーム(proteome)などにならって、英語のconnect（ラテン語由来）とギリシア語の「完全、すべて、総体」を意味する接尾辞(-ome、ギリシア語-ωμα)を組み合わせた造語であり、英語の複数形は、connectomesである。コネクトームが、文献上、初めて使われたのは、2005年、Indiana大学のOlaf Spornsが、神経接続のマップを説明するために、ヒト・コネクトーム（Human Connectome）という概念を記述した論文である<ref>Sporns, Olaf; Tononi, Giulio; Kötter, Rolf (2005). "The Human Connectome: A Structural Description of the Human Brain". PLoS Computational Biology 1 (4): e42. Bibcode:2005PLSCB...1...42S. doi:10.1371/journal.pcbi.0010042. PMC 1239902. PMID 16201007. </ref><ref>Olaf Sporns (2010), Scholarpedia, 5(2):5584.doi:10.4249/scholarpedia.5584</ref>。それとは独立して、Lausanne大学病院のPatric Hagmannが、その博士論文の中で同時期に同様に言及しているとされる<ref>Hagmann, Patric (2005). From diffusion MRI to brain connectomics (Thesis). Lausanne: EPFL. doi:10.5075/epfl-thesis-3230. </ref>。特に、このコネクトームという概念が普及され始めたのは、2008年、Harvard大学のJeffrey W. LichtmanとJoshua R. Sanesによる共著総説論文の発表後である<ref>Lichtman, J; Sanes, J (2008). "Ome sweet ome: what can the genome tell us about the connectome?". Current Opinion in Neurobiology 18 (3): 346–53.</ref>。また、用語の定着には、Sebastian Seung（当時MIT、現Princeton大学）らのアウトリーチによる努力もあった<ref>Seung, S. (2013) Connectome: How the Brain's Wiring Makes Us Who We Are  (Mariner Books)ISBN-10: 9780547678597 邦訳「コネクトーム:脳の配線はどのように「わたし」をつくり出すのか」草思社  セバスチャン・スン (著), 青木 薫 (翻訳)</ref>。しかし、これらの研究者の貢献は、あくまでコネクトームという用語を提案、普及、定着させたということで認知されるべきもので、コネクトームとは呼んでいないものの、それに相当する概念はこれらの研究者が提案する以前から存在していたと考えるべきであろう。その典型例は、1986年に発表されたJohn Whiteらによるセンチュウ（''Caenohabditis elegans''）という一つの生物の神経細胞の結合性を網羅的に記述した研究である（後述）<ref>White, J. G.; Southgate, E.; Thomson, J. N.; Brenner, S. (1986). "The Structure of the Nervous System of the Nematode Caenorhabditis elegans". Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 314 (1165): 1–340. Bibcode:1986RSPTB.314....1W. doi:10.1098/rstb.1986.0056. PMID 22462104</ref><ref>Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2015 Apr 19;370(1666). pii: 20140309. doi: 10.1098/rstb.2014.0309. The beginning of connectomics: a commentary on White et al. (1986) 'The structure of the nervous system of the nematode Caenorhabditis elegans'. Emmons SW1</ref>。
 ==コネクトームの研究史と階層==
@@ 26行目: / 26行目: @@
 <br />
-一方、Olaf Spornsによるヒト・コネクトームの提唱以来、脳の機能と病態を理解するためにヒトの脳で研究されているのは、メソレベルのコネクトームより更にスケールの大きな「マクロスケール Macroscale」のコネクトームである。これは小型の動物ではなく、ヒト、サル（[[マーモセット]]を含む）など比較的大型の動物での。脳の構造と機能が複雑に複数のレベルと脳の接続のモードを介して、リンクされているという認識に由来します。 ニューロンまたは神経集団が相互に作用する、またはどのように強いまたはそれらの相互作用がある向けることが可能な強力な自然な制約があります。 実際、人間の認知の基礎はコネクトームによって形作ら動的相互作用のパターンです。この情報を収集しているのは、Human Connectome Project（http://www.neuroscienceblueprint.nih.gov/connectome/)である。これには、非侵襲なテンソルMRIなどを中心に用い神経線維の走行など解剖学的な側面に注目しているThe Harvard/MGH-UCLA Project　（http://www.humanconnectomeproject.org/）、および脳におけるfMRIによる活動領域の検出やゲノム情報など機能的な側面に重点を置く国際プロジェクトThe WU-Minn Project （http://humanconnectome.org/）がある。いずれも、解像度が上がれば、メソスケールのコネクトームにも近づくが、非侵襲で得られる解像度は、最大でもミリメートル程度であり、侵襲的な方法で得られる解像度とは違いがある。
+一方、Olaf Spornsによるヒト・コネクトームの提唱以来、脳の機能と病態を理解するためにヒトの脳で研究されているのは、メソレベルのコネクトームより更にスケールの大きな「マクロスケール Macroscale」のコネクトームである。これは小型の動物ではなく、ヒト、サル（[[マーモセット]]を含む）など比較的大型の動物での。この情報を収集しているのは、Human Connectome Project（http://www.neuroscienceblueprint.nih.gov/connectome/)である。これには、非侵襲なテンソルMRIなどを中心に用い神経線維の走行など解剖学的な側面に注目しているThe Harvard/MGH-UCLA Project　（http://www.humanconnectomeproject.org/）、および脳におけるfMRIによる活動領域の検出やゲノム情報など機能的な側面に重点を置く国際プロジェクトThe WU-Minn Project （http://humanconnectome.org/）がある。いずれも、解像度が上がれば、メソスケールのコネクトームにも近づくが、非侵襲で得られる解像度は、最大でもミリメートル程度であり、侵襲的な方法で得られる解像度とは違いがある。
 以上、肉眼、光学顕微鏡のレベルである「メソスケール」、電子顕微鏡レベルである「ミクロスケール」、そして非侵襲で観察される脳の構造や活動を観察する「マクロスケール」の3つの階層での断絶が、コネクトームの研究では認識されているのが現状である。しかし、例えば、光学顕微鏡の解像度を著しく向上させるナノスコピー（PALM, STORMなど）が改良されれば、メソスケールとミクロスケールの断絶を埋めることができる。小型動物では、マクロスケールとメソスケールの区別が存在しないなど、それぞれの階層のコネクトームの間のギャップを埋めるための、技術的な開発、さらに理論的な開発も行われてきている。
@@ 72行目: / 72行目: @@
 ==巨視的なコネクトーム==
-fMRI, tensor
+特にこのプロジェクトで最もよく利⽤されているのが、⾮侵襲脳計測法として、現在、ヒトの脳活動解析の主役となっている「fMRI」（functional MRI）だ。これは、1992年、Bell研究所にいた物理学者である⼩川誠⼆博⼠が磁気共鳴画像法（MRI）を応⽤して開発したものである。ニューロンが活動するとき、その近辺の⽑細⾎管を流れる⾚⾎球のヘモグロビンが運搬している酸素が消費され、脱酸素化ヘモグロビンが⽣じる。fMRIでは、MRIにより、⾎流の流れと、脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化をみている（BOLD効果: Blood Oxygenation Level Dependent）。つまり、ニューロンの活動を直接観察しているわけではないので、実際のニューロンの活動とは、秒単位の時間的なズレがある。fMRIができるのはリアルタイムより少し遅れた時点での活動場所を推定するということである。 ⼀⽅、休⽌状態の⼤脳のある領域と別の領域が同調して⾃発的に変動するということが、結合状態にあるということを意味していると仮定すれば、fMRIを使って、領域間のつながりも推定することもできる（休⽌状態fMRI、図3）。この⽅法は、領域間の結合関係、つまりコネクトーム推定の有⼒な⼿段になっている。MRIは、⼀般に、⾼磁場を⽤いる装置ほど、⾼い空間分解能を持っているとされる。磁場は、テスラ（Tesla）という単位（1テスラは1万ガウスで，地球の磁場が約0.5ガウス）で表わされる。研究機関では、より⾼解像度を得るために、より⾼磁場のMRI装置を導⼊しようという努⼒している。 以下に紹介するような脳科学の先端研究では、現在は⼀般に3テスラから7テスラのものが使われており、1mm程度の空間的解像度があると⾔われている。しかし、原理的には、ニューロンの活動を観察しているわけではないので、解像度が上がっても、ある同じ領域でのシグナルが、全く同じニューロンの活動であるのか、というのは不明である。これは、脳研究や臨床診断でよく使われる脳電計（EEG）や脳磁計（MEG）についても当てはまる。EEGとMEGは、原理的には、ニューロンの神経活動の結果として⽣じる脳での電流や、その電流が⾮常に弱い磁場を引き起こすことを利⽤しているので、この場合は神経活動を直接計測している。しかし、多数のニューロンから⽣じる極めて弱い電流や磁気を検出するものなので、空間的解像度が低く、現状では脳マップやコネクトームを解析するというような⽬的には適さない。 実際に⼤規模なデータを集めてきているのは、世界で初めてサル脳の神経回路をコネクトーム様に描き出したDavid Van Essen博⼠（コネクトームへの挑戦（2）参照）をリーダーとする⽶Washington University（ミズーリ州セントルイス）と⽶University ofMinnesota、そして英Oxford Universityを中⼼とするコンソーシアムである。このプロジェクトでは、双⽣児ペアと300家族の家系を含む1200⼈の健康な成⼈を⽬標に、さまざまな⼿法のMRI、EEG、MEGを使うことで、それぞれの脳についてのデータ収集を続けている。また、同時にさまざまな⾏動関係のテストを実施している。被験者は、ボランティアで400ドルの⾦銭が⽀払われて、1⼈あたり2⽇間以上にわたるデータ取得が⾏われ、遺伝⼦検査のために⾎液も採集された。これは、遺伝⼦データと得られたコネクトーム情報を⽐較することで、脳回路形成に関わる遺伝⼦と環境の寄与を解明し、さらには、関連した遺伝⼦を特定するためという。 ⼀⽅、Harvard Universityの関連病院であるMassachusetts General HospitalのMartinos Centerと⽶University of California, Los Angels（現在はUniversity ofSouthern California）では、MRIの新しい⼿法、特に拡散MRIを⽤いたヒトコネクトームの解析に有⽤な⼿法を開発している。拡散MRIは、脳内にある軸索の束となった⻑距離の接続の様⼦をマッピングするものだ。⽔分⼦は脳の⼤部分ではランダムに運動している。ところが、軸索の束となった神経線維の中では、その線維の形に沿って⽔分⼦が流れるように動いている。拡散MRIでは、神経線維上で⽔分⼦が⽅向性を持って動いている部域とランダムに動いている部域の違いを⾒ることでシグナルを得ることになる。この⽅法を使うと、⽣きた脳の中で、そのまま神経の⾛⾏を観察することができるので、極めて便利である。もちろん、神経線維の⾛⾏をみているだけで、実際の結合性を⾒ているものではない。 このプロジェクトは、分解能、質、スピードを向上させることを⽬的とした技術開発である。 特に、Martinos CenterのVan Wedeen医師のグループは、拡散スペクトラムイメージング（diffusion spectrum imaging ；DSI）という⼿法を開発し、2012年のScience誌に掲載された美しい画像は、ヒトコネクトームプロジェクトの代表的成果として、先端脳科学の現状に関する紹介記事で頻繁に⾒かけるものになっている。
-書きかけ。
-そのような軸索のトレースなどの脳研究の確立された方法、コネクトームデータセットを構築するための初期の道を提供します。 しかし、生きている被験体におけるより最近の進歩は、次のような非侵襲的イメージング技術を使用してなされたものであり、 拡散磁気共鳴イメージング及び機能的磁気共鳴イメージング法（fMRI）。 ラクトと組み合わせたときに、最初は、脳内の主要な繊維束の再構成を可能にします。 第二は、機能的に接続されている脳の構造的および解剖学的に異なる領域の同定を可能にする、研究者が（安静時または指向のタスクを実行している間のいずれか）は、脳のネットワーク活動をキャプチャすることができます。
-特に、目標の人間コネクトームプロジェクト WU-ミネソタ州コンソーシアム率いるは、複数のイメージング技術と解像度の組み合わせを使用して、マクロスケールで健康なヒトの脳の構造と機能マップを構築することです 。
-接続マッピングの最近の進歩 [ 編集 ]
-経由神経接続のTractographic再建DTI
-過去数年間、いくつかの研究者は、人間の大規模な構造のアーキテクチャにマップしようとしました大脳皮質を 。 一つの試みは、個人全体の皮質の厚さや体積の相互相関を利用（Heら、2007）。 [24]このようなグレーの物質厚さの相関は、構造の接続の存在の指標として仮定されています。 アプローチの欠点は、皮質の接続パターンについて非常に間接的な情報を提供し、被験者のグループ全体設定単一の接続データを導出するために、個人の大量のデータを必要とすることです。 他の研究者らは、拡散イメージングデータから全脳接続マトリックスを構築することを試みてきました。
-マクロスケールconnectomicsのプライマリ挑戦：脳のparcellationsを決定 [ 編集 ]
-マクロスケールの人間connectomicsの最初の探検は、脳の基本的機能組織の不明瞭な関係（例えばgyralと脳溝ベースの地域）と同じサイズの領域または解剖学的領域のいずれかを用いて行きました。 多くのこれらのアプローチから学ぶことができますが、それが機能的に異なるパーセルに脳をparcellateすることが非常に望ましい：独特な建築学、接続性、機能、および/ または地形（Fellemanヴァンエッセン、1991）と脳領域[25]正確parcellationマクロスケールコネクトーム内の各ノードが別個の接続パターンと、機能プロファイルに関連付けることで、より有益にすることができます。 大脳皮質の局所領域のParcellationは拡散ラクト（ベックマンら 2009）を使用して達成された[26]と機能的結合（Nelsonら。2010） [27]非侵襲的に測定の接続パターンにした別個の接続性に基づいて皮質領域を定義しますパターン。 このような分析は、最高の全体の脳の規模と非侵襲的モダリティを積分することによって行うことができます。 正確な全脳parcellationは、その後の疾患状態と比較することができる正常な脳に対するより正確なマクロスケールconnectomesにつながり得ます。
-機能的コネクトーム[ 編集 ]
 ==機能的コネクトーム==
+年6⽉の神経科学専⾨誌Neuronに、⽶Columbia University Kavli研究所のRichardYuste博⼠、⽶Harvard UniversityのGeorge Church博⼠らから「The Brain Activity MapProject and the Challenge of Functional Connectomics」と題する提案が掲載された。先回も紹介した⺠間財団Kavli財団が熱⼼なBrain Activity Map（BAM）プロジェクトについての提案である。 このBAM提案のキーパーソンとも⾔えるのが、Harvard Medical School遺伝学科の著名な分⼦⽣物学者George Church博⼠である。Church博⼠は、Walter Gilbert博⼠とゲノムシーケンシングの概念を提出し、これは現在、ゲノム解析の分野で重要な技術となっている次世代シーケンシングの⽯杖となった。2013年には、ゲノムエディティング技術として注⽬を集めているCRISPR-CAS9技術に関する論⽂を世界に先駆けて発表した。ゲノム解析において、このような先駆的な提案や技術開発を次々と⾏ってきたこともあり、バイオ研究界イノベーションの旗⼿としての同⽒の動向からは⽬が離せない。⼀⽅で、このBAMプロジェクトは、ヒトゲノムプロジェクトと⽐較した場合、その到達⽬標が実体としてあいまいであること、そして⽅法論や戦略が不⼗分であることが問題であると多くの研究者から指摘されている（これについては、別稿で改めて議論したい）。BRAIN Initiativeの中核をなす先⾏プロジェクトとして、Kavli
 使用して機能的MRI（fMRIの）で休止状態とタスクの間に、コネクトーム回路の機能が検討されている。 [28]はちょうど地球の表面のように詳細なロードマップは、これらの道路を走行や車両の種類について多くを私たちに教えていません彼らはそのような意識のような特定の機能の動作を引き起こす、それは解剖学的接続に機能を関連付けるの理論を構築することが必要であるか神経構造を理解するために、どのような貨物運搬されている。[29]