246
回編集
「コネクトーム」の版間の差分
細
編集の要約なし
Masahitoyamagata (トーク | 投稿記録) 細編集の要約なし |
Masahitoyamagata (トーク | 投稿記録) 細編集の要約なし |
||
| 17行目: | 17行目: | ||
==コネクトームの研究史と階層== | ==コネクトームの研究史と階層== | ||
<br /> | <br /> | ||
歴史的には、簡素な解剖用具などを用いて神経線維を観察することから、目と脳など神経組織同士を接続している構造が存在することは想像されていた（例：デカルト、1677年、図１）。19世紀末になると、[[Santiago Rámon y Cajal]](1852-1934)が、個々の神経細胞の形態を明確に染め出すことを可能にした[[Golgi染色]]と光学顕微鏡を用いることで、脳が多数の神経細胞とそれらの結合によって成り立っていることを提唱した（図２）。以後、神経細胞の間の結合を記述する研究は盛んに行われてきた<ref><pubmed>21782932</pubmed></ref><ref>'''Larry Swanson, Jeffrey W. Lichtman''': From Cajal to Connectome and Beyond (2016) Annual Reveiw of Neuroscience, in press</ref>。Golgi染色やNissl染色などを施した連続切片を観察する時代を経て、20世紀中頃になると脳損傷後の変性神経線維をNauta法などで染色することで、神経回路の存在を確認する時代になった。1970年ごろになると、放射性アミノ酸や、酵素（HRP）などの軸索輸送を利用することで、神経回路の観察が簡便に行われるようになった。更に、1980年代には、脂溶性carbocyanine蛍光色素などの生体結合特性を持った蛍光色素（DiIなど）、植物レクチン(WGA、PHA-Lなど)、ビオチン誘導体(Biocytin, Neurobiotinなど)、軸索を効率的に移動するコレラ毒素サブユニット等の高感度トレーサーが開発され、多くの研究者に汎用されるようになった。そして、1990年代になると、蛍光顕微鏡に加えて、共焦点レーザー顕微鏡が普及し始め、デジタル画像として大規模なデータの保存と解析が扱えるようになってきた。コネクトーム研究の観点から、このような組織学的解剖と染色によって得られた知見をまとめた重要な研究が、1991年、FellemanとDavid van Essenらによるマカクサルの視覚系の結合性マッピングの概念の提出であった<ref><pubmed>1822724</pubmed></ref><ref><pubmed>1734518</pubmed></ref>。 | |||
[[ファイル:Descartes3.jpg |サムネイル|右| | [[ファイル:Descartes3.jpg |サムネイル|右|図１ Descartes 「視覚と外部刺激への応答メカニズム」（1677年）目から入力した視覚情報が、つながった線で脳に伝えられているという仮説が表現されている。]] | ||
[[ファイル:Cajalhippocampus.jpg|サムネイル|右| | [[ファイル:Cajalhippocampus.jpg|サムネイル|右|図２ Santiago Rámon y Cajalによって描写されたゴルジ染色された海馬（1911年）。脳の組織が神経細胞から成立し、神経回路を作っていることを認識された。]] | ||
このような研究手法は、Allen Brain InstituteのAllen Mouse Brain Connectivity Atlas<ref>http://connectivity.brain-map.org/</ref>、Mouse Connectome Project (南カリフォルニア大学）<ref>http://www.mouseconnectome.org/</ref>、マカクサルのCoCoMac（ドイツ）<ref>http://cocomac.g-node.org/</ref>などで、まとめられているようなコネクトーム収集プロジェクトにつながっている。これらは、神経系の解剖学的知見と組織学的研究を組み合わせたものであり、解像度的にはマイクロメーター からサブマイクロメーターレベルの'''「メソスケール Mesoscale」'''のコネクトームの情報となっている。このレベルのコネクトーム構築のもう一つのアプローチとしては、このような形態学的なアプローチとともに、電気生理学的アプローチ、更に[[光遺伝学]]、神経活動を間接的あるいは直接的に観察する細胞、組織レベルのアプローチ（カルシウム、活動電位、血流変化など）もある。しかし、現時点では、これらの方法論の多くは、大規模アプローチとしては適さず、局所的な回路に焦点を当てているか、あくまで予備的な解釈に用いられているのが現状である。 | このような研究手法は、Allen Brain InstituteのAllen Mouse Brain Connectivity Atlas<ref>http://connectivity.brain-map.org/</ref>、Mouse Connectome Project (南カリフォルニア大学）<ref>http://www.mouseconnectome.org/</ref>、マカクサルのCoCoMac（ドイツ）<ref>http://cocomac.g-node.org/</ref>などで、まとめられているようなコネクトーム収集プロジェクトにつながっている。これらは、神経系の解剖学的知見と組織学的研究を組み合わせたものであり、解像度的にはマイクロメーター からサブマイクロメーターレベルの'''「メソスケール Mesoscale」'''のコネクトームの情報となっている。このレベルのコネクトーム構築のもう一つのアプローチとしては、このような形態学的なアプローチとともに、電気生理学的アプローチ、更に[[光遺伝学]]、神経活動を間接的あるいは直接的に観察する細胞、組織レベルのアプローチ（カルシウム、活動電位、血流変化など）もある。しかし、現時点では、これらの方法論の多くは、大規模アプローチとしては適さず、局所的な回路に焦点を当てているか、あくまで予備的な解釈に用いられているのが現状である。 | ||
| 38行目: | 38行目: | ||
====２）電子顕微鏡==== | ====２）電子顕微鏡==== | ||
電子顕微鏡写真に基づき、形態的にコネクトームを構築することは、センチュウのコネクトーム構築でも利用された効果的な方法であり、マウス網膜、マウス大脳皮質視覚野、ショウジョウバエ視覚系（図３）などで部分的なコネクトーム的な報告がなされてきている<ref><pubmed>21390125</pubmed></ref><ref><pubmed>21390124</pubmed></ref><ref><pubmed>23925240</pubmed></ref><ref><pubmed>26232230</pubmed></ref><ref><pubmed>27015312</pubmed></ref>。哺乳類の脳のようにサイズの大きな構造におけるコネクトームの構築では、薄い連続切片を失うことなく、巨大な数の電子顕微鏡写真撮影を行い、それぞれの写真上の神経細胞とその突起、結合性を、多数の写真上で逐一トレース、全体を再構築していく必要がある。その情報量は、近年の大容量デジタル情報の保存媒体とコンピューティングの発達が可能にした[[ビッグデータ]]の典型であり、各種の方法論の開発が進められてきている<ref><pubmed>24598270</pubmed></ref>。特に重要なのは、神経細胞の電子顕微鏡写真のトレースを一箇所間違えると、全く違う神経細胞をトレースすることになるという危険性があることである。そのため、Sebastian Seungらは、網膜のコネクトームを理解するために、ゲーム感覚で、神経細胞のコネクトーム構築に、一般市民を参加させようとするEyeWire<ref>http://eyewire.org/</ref>と名付けたウェッブサイトを構築している。これは、現状では、ヒトという作業者の目で電子顕微鏡写真を見て、それをトレースしていくことが、最も確実であるということから実施されているものである。将来は、ディープラーニングを行う人工知能により、コネクトーム構築の精密作業が自動化される可能性も高い。このアプローチにおいては、神経細胞の広がりが小さく局所的なケースでは電子顕微鏡写真上での追跡も比較的容易であろうが、例えば長い神経線維でつながった神経細胞同士のコネクトームを構築することは困難である。この問題の解決には、次項の遺伝学的標識法との組み合わせを利用するのが有用であろう。 | |||
[[ファイル:Fly.jpg|サムネイル|左|ショウジョウバエ視覚系のシリアル電顕写真に現れた細胞をトレースすることでコネクトームを理解 http://openconnecto.me/takemura13 doi: 10.1038/nature12450]] | [[ファイル:Fly.jpg|サムネイル|左|ショウジョウバエ視覚系のシリアル電顕写真に現れた細胞をトレースすることでコネクトームを理解 http://openconnecto.me/takemura13 doi: 10.1038/nature12450]] | ||
====３）遺伝学的標識法==== | ====３）遺伝学的標識法==== | ||
神経細胞を遺伝学的なレポーター（例、蛍光タンパク質）で標識し、神経細胞の形態と結合性を理解する方法論である。この方法論の特徴は、光学顕微鏡レベルでの観察が可能であるので、長い神経線維でつながった細胞同士のコネクトームの構築にも利用できることである。また、遺伝学的に標識できるため様々な神経細胞で特異的に発現するような遺伝子をドライバー（例、[[Creリコンビナーゼ]]、GAL4システム）を利用して、特定の神経回路のコネクトームについての知見を深めることができる。当初は、個々の神経細胞を蛍光タンパク質などで標識する方法が用いられていたが、コネクトーム構築には、多数の神経細胞を同時に観察する必要がある。そのために開発された方法論の１つが、Brainbowと呼ばれる技術である<ref><pubmed>18446160</pubmed></ref> | 神経細胞を遺伝学的なレポーター（例、蛍光タンパク質）で標識し、神経細胞の形態と結合性を理解する方法論である。この方法論の特徴は、光学顕微鏡レベルでの観察が可能であるので、長い神経線維でつながった細胞同士のコネクトームの構築にも利用できることである。また、遺伝学的に標識できるため様々な神経細胞で特異的に発現するような遺伝子をドライバー（例、[[Creリコンビナーゼ]]、GAL4システム）を利用して、特定の神経回路のコネクトームについての知見を深めることができる。当初は、個々の神経細胞を蛍光タンパク質などで標識する方法が用いられていたが、コネクトーム構築には、多数の神経細胞を同時に観察する必要がある。そのために開発された方法論の１つが、Brainbowと呼ばれる技術である<ref><pubmed>18446160</pubmed></ref>（図４）。この技術は、ランダムに、異なる色を持ついくつかの蛍光タンパク質の組み合わせの発現を利用したもので、 各ニューロンは、Creリコンビナーゼによる基質となるlox配列の巧妙な組み換えを利用することで、異なる色の蛍光を発色することになり、細胞体とその突起が異なる色として区別することが可能になっている。 | ||
[[ファイル:Brainbow.jpg|サムネイル|左|'''Brainbow''' http://www.cellimagelibrary.org/images/42753 （Creative Commons Attribution)]] | [[ファイル:Brainbow.jpg|サムネイル|左|図４ '''Brainbow''' http://www.cellimagelibrary.org/images/42753 （Creative Commons Attribution)]] | ||
これらの遺伝学的なツール（ドライバー、レポーター）の利用には、トランスジェニック動物、[[ノックイン動物]]、そして各種ウイルスベクターを用いることができる。中でも、神経細胞に効率的に遺伝子導入が可能である[[アデノ随伴ウイルス(AAV)ベクター]]は、広く用いられている。また、[[CRISPR・CAS9]]法の開発によって簡便になった[[ゲノム編集]]の技術の発達とともに、このような遺伝学的ツールはますます広汎に用いられるようになると予想される。 | これらの遺伝学的なツール（ドライバー、レポーター）の利用には、トランスジェニック動物、[[ノックイン動物]]、そして各種ウイルスベクターを用いることができる。中でも、神経細胞に効率的に遺伝子導入が可能である[[アデノ随伴ウイルス(AAV)ベクター]]は、広く用いられている。また、[[CRISPR・CAS9]]法の開発によって簡便になった[[ゲノム編集]]の技術の発達とともに、このような遺伝学的ツールはますます広汎に用いられるようになると予想される。 | ||
| 62行目: | 62行目: | ||
==マクロスケールのコネクトーム== | ==マクロスケールのコネクトーム== | ||
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大きく、脳全体を視野にいれた「マクロスケール Macroscale」の巨視的なコネクトームである。これは、しばしば、様々なタスクに伴う脳の活動領域を観察する[[脳マッピング]]と同時に関心を持たれている。米国の脳科学プロジェクトである[[BRAINイニシアティブ]]の一部として実施されている国際プロジェクトであるHuman Connectome Project<ref>http://www.neuroscienceblueprint.nih.gov/connectome/</ref> | 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大きく、脳全体を視野にいれた「マクロスケール Macroscale」の巨視的なコネクトームである。これは、しばしば、様々なタスクに伴う脳の活動領域を観察する[[脳マッピング]]と同時に関心を持たれている。米国の脳科学プロジェクトである[[BRAINイニシアティブ]]の一部として実施されている国際プロジェクトであるHuman Connectome Project<ref>http://www.neuroscienceblueprint.nih.gov/connectome/</ref>では、fMRI（図５）による活動領域の検出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<ref>https://www.humanconnectome.org/</ref>と、非侵襲なテンソルMRIなどを中心に用い神経線維の走行を重視するThe Harvard/MGH-UCLA Project<ref>http://www.humanconnectomeproject.org/</ref>が実施されてきた（図６）。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。 | ||
[[ファイル:Story-vs-math Task-fMRI.png|サムネイル|左| | [[ファイル:Story-vs-math Task-fMRI.png|サムネイル|左|図５ '''fMRI''': Story vs Math. Image courtesy D. Barch, M. Harms, G. Burgess for the WU-Minn HCP consortium - http://humanconnectome.org]] | ||
⾮侵襲脳計測法として、現在、ヒトの脳活動解析技術の主役となっているのは、[[fMRI]]（functional MRI）である。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る（[BOLD効果]）ことで、神経活動に伴う変動を検出する。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。そして、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）。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。実際に⼤規模なデータを集めてきているのは、⽶Washington大学（ミズーリ州）と⽶University of Minnesota、そして英Oxford大学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、健常な成⼈を⽬標に、fMRI、[[PET]]、[[EEG]]、[[MEG]]を使うことで、それぞれの脳や⾏動関係の情報を収集してきている。fMRIは、高度な脳機能の理解に利用されている。例えば、2016年、California大学Berkeley校のグループは、自然言語のそれぞれの単語と大脳皮質活動領域を関連づける脳マップを作製した<ref><pubmed>27121839</pubmed></ref>。このような脳マップの中で、コネクトームを理解することが重要である。 | ⾮侵襲脳計測法として、現在、ヒトの脳活動解析技術の主役となっているのは、[[fMRI]]（functional MRI）である。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る（[BOLD効果]）ことで、神経活動に伴う変動を検出する。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。そして、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）。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。実際に⼤規模なデータを集めてきているのは、⽶Washington大学（ミズーリ州）と⽶University of Minnesota、そして英Oxford大学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、健常な成⼈を⽬標に、fMRI、[[PET]]、[[EEG]]、[[MEG]]を使うことで、それぞれの脳や⾏動関係の情報を収集してきている。fMRIは、高度な脳機能の理解に利用されている。例えば、2016年、California大学Berkeley校のグループは、自然言語のそれぞれの単語と大脳皮質活動領域を関連づける脳マップを作製した<ref><pubmed>27121839</pubmed></ref>。このような脳マップの中で、コネクトームを理解することが重要である。 | ||
[[ファイル:Diffusion FA.JPG|サムネイル|右|Fractional anisotropy (top), and principal diffusion directions (bottom) images from the HCP | [[ファイル:Diffusion FA.JPG|サムネイル|右|図６ '''dMRI''':Fractional anisotropy (top), and principal diffusion directions (bottom) images from the HCP dMRI. Image courtesy of the WU-Minn HCP consortium - http://humanconnectome.org]] | ||
⼀⽅、[[拡散MRI（dMRI)]]、[[テンソルMRI]]、そしてより新しい方法である[[DSI（拡散スペクトラムイメージング, diffusion spectrum imaging, DSI）]]と[[HARDI (拡散強調イメージング、High angular resolution diffusion imaging)]]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。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。しかし、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が、今後のコネクトーム理解の方法論として期待ができる<ref>http://www.the-scientist.com/?articles.view/articleNo/41266/title/White-s-the-Matter/</ref>。 | ⼀⽅、[[拡散MRI（dMRI)]]、[[テンソルMRI]]、そしてより新しい方法である[[DSI（拡散スペクトラムイメージング, diffusion spectrum imaging, DSI）]]と[[HARDI (拡散強調イメージング、High angular resolution diffusion imaging)]]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。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。しかし、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が、今後のコネクトーム理解の方法論として期待ができる<ref>http://www.the-scientist.com/?articles.view/articleNo/41266/title/White-s-the-Matter/</ref>。 | ||
| 78行目: | 78行目: | ||
==コネクトームの利用== | ==コネクトームの利用== | ||
コネクトームのプロジェクトは、ヒトゲノムプロジェクトがそうであったように、多数の研究者や技術者の共同作業によって行なわれきており、米国のオバマ政権が提唱した脳科学研究プロジェクトであるBRAINイニシアティブなどによって積極的にサポートされてきた。また、欧州のHuman Brain Project、日本のBrain/MINDSプロジェクトなどを含めた国際的な脳科学プロジェクトの中核的なテーマの一つになっている。このような電子顕微鏡やfMRIなどを用いて得られたデータは、神経科学の大規模データとして、誰でもそのデータが利用できるオープンデータとなる<ref><pubmed>24401992</pubmed></ref><ref><pubmed>25349916</pubmed></ref> | コネクトームのプロジェクトは、ヒトゲノムプロジェクトがそうであったように、多数の研究者や技術者の共同作業によって行なわれきており、米国のオバマ政権が提唱した脳科学研究プロジェクトであるBRAINイニシアティブなどによって積極的にサポートされてきた。また、欧州のHuman Brain Project、日本のBrain/MINDSプロジェクトなどを含めた国際的な脳科学プロジェクトの中核的なテーマの一つになっている。このような電子顕微鏡やfMRIなどを用いて得られたデータは、神経科学の大規模データとして、誰でもそのデータが利用できるオープンデータとなる<ref><pubmed>24401992</pubmed></ref><ref><pubmed>25349916</pubmed></ref>。コネクトームのデータは生データとしてサーバーに保存されるが、コネクトームの簡便な表現法としては、図７に示したような結合のダイアグラムを示す方法や結合マトリックスを用いた方法がしばしば用いられてきている。 | ||
[[ファイル:Connectome.jpg|サムネイル|右| | [[ファイル:Connectome.jpg|サムネイル|右|図７ コネクトームを簡便に表現する模式的なイメージ図。A, aなどの各要素は、脳の各領域または各神経細胞で、オレンジ色の線や升は結合の強さの情報を示す。（左）結合ダイアグラム。（右）結合マトリックス。 ]] | ||
また、コネクトームに関係したプロジェクトは大きな研究費と多くの研究者の存在が必要となり、そのデータの取得と公開が神経科学者などのコミュニティに広く有用であるため、米国ではNational Brain Observatory（国立脳天文台）設立の提案がなされている<ref><pubmed>26481036</pubmed></ref>。Argonne National Laboratory（イリノイ州）などにそのような組織を作ることが計画され始めている<ref>http://www.sciencemag.org/news/2015/10/neuroscientist-team-calls-national-brain-observatory</ref>。 | また、コネクトームに関係したプロジェクトは大きな研究費と多くの研究者の存在が必要となり、そのデータの取得と公開が神経科学者などのコミュニティに広く有用であるため、米国ではNational Brain Observatory（国立脳天文台）設立の提案がなされている<ref><pubmed>26481036</pubmed></ref>。Argonne National Laboratory（イリノイ州）などにそのような組織を作ることが計画され始めている<ref>http://www.sciencemag.org/news/2015/10/neuroscientist-team-calls-national-brain-observatory</ref>。 | ||