工学研究科 Graduate School of Engineering 医用生体工学専攻 Course of Biomedical Engineering モノアラガイを用いた学習・記憶の神経機構の解析 Analysis of neural mechanisms of learning and memory using a pond snail 教授 堀越 哲郎 Prof. Tetsuro HORIKOSHI ヒトの脳は複雑でとても高度な情報処理を していると考えられます。しかし、その基本は ニューロン(神経細胞)が複数のシナプスで接 続され神経回路を作り、それによる信号の処理 によっています。その細胞レベルでの基本的神 経機構を調べるために、比較的簡単な脳を持っ ている淡水棲の巻貝であるモノアラガイを用 いて実験を行っています。モノアラガイはショ 糖溶液を与えると咀嚼行動を起こすのですが、 その直前に特定の視覚パターンを提示し、この 組合せ刺激を何回か繰り返すと条件づけが成 立します。その結果、視覚パターンを示すだけ で咀嚼行動をするようになります。つまりパブ ロフのイヌと同じように学習が可能です。そし てこの学習は 24 時間以上保持される記憶にな ります。このような行動変化を行動学的に調 べ、その神経機構を電気生理学的手法で調べて います。既に咀嚼を司る神経回路については多 くの研究がされているのですが、それが視覚刺 激とどのように関連するかは明らかにされて おらず、それに関わるニューロンを探して、そ の電気生理学的活動を解析しようとしていま す。 Keyword: ニューロン、シナプス、神経回路 neuron, synapse, neural circuit It is supposed that the human brain has very complex structure then it can process many very complicated tasks. However, basic mechanisms of information processing are based on electrical signaling activities of neurons and their connection via synapses. We use a pond snail, Lymnaea stagnalis, that has relatively simple nervous system consist of only about 25,000 neurons, about 1/600,000 of neurons in the human cerebral cortex, and can learn a relationship between two different stimuli like Pavlov’s dog. When sucrose solution is applied to Lymnae lip, it starts feeding response. Before application of sucrose (used as unconditioned stimulus), we indicated visual pattern panel in front of Lymnaea (used as conditioned stimulus), and this stimulus pair was repeated several times. Afterward Lymnaea could learn the relationship between these two stimuli. When we indicated the visual pattern panel to trained Lymnaea, it started feeding response. This memory maintained more than 24 hr. We are trying to investigate the neural mechanisms of this learning by behavioral and electrophysiological approaches. ヨーロッパモノアラガイ Lymnaea stagnalis ◆リンクページ(Link):http://www.u-tokai.ac.jp/academics/graduate/engineering/ http://www.u-tokai.ac.jp/english/index.html ◆電子メール(address): [email protected]
© Copyright 2024 ExpyDoc