コネクトームの種類 脳ネットワークは、脳画像における空間解像度 のレベルに対応するさまざまなスケールレベルで定義できます。 [ 4 ] [ 5 ] これらのスケールは、大まかにマクロスケール、メソスケール、ミクロスケールに分類できます。最終的には、異なるスケールで得られたコネクトームマップを 、単一ニューロンからニューロン集団、皮質領域のようなより大きなシステムまで、特定の種の神経組織の単一の階層マップに統合できる可能性があります。一次実験データから接続性を推測する際に伴う方法論的な不確実性、および異なる個体のコネクトームに大きな違いがある可能性が高いことを考慮すると、統一マップは接続性データの確率的 表現に依存する可能性が高いです。[ 6 ]
マクロスケール マクロスケール(ミリメートル 解像度)のコネクトームは、解剖学的に区別できるモジュール(領域、区画、またはノード)に分割できる大きな脳システムを捉えようとします。各モジュールは、それぞれ異なる接続パターンを持っています。メソスケールおよびマクロスケールのコネクトームデータベースは、細胞解像度のものよりもはるかにコンパクトになる可能性がありますが、神経ボリュームをネットワークノードに正確に解剖学的または機能的に分割するための効果的な戦略が必要です。[ 7 ]
軸索追跡などの確立された脳研究手法は、コネクトームデータセット構築のための初期の道筋を提供しました。しかし、近年では、拡散強調磁気共鳴画像法 (DW-MRI)や機能的磁気共鳴画像法 (fMRI)といった非侵襲的な画像技術を用いることで、生体における研究が大きく進歩しました。前者はトラクトグラフィーと組み合わせることで、脳内の主要な線維束を再構築できます。後者は、研究者が脳のネットワーク活動(安静時または特定の課題遂行時)を捉えることを可能にし、機能的に接続された構造的・解剖学的に異なる脳領域を特定できるようにします。
特に、 WU-Minnコンソーシアムが主導するヒューマン・コネクトーム・プロジェクト の目標は、複数の画像技術と解像度を組み合わせて、健康な人間の脳の構造的および機能的な地図を マクロスケールで構築することであった。
接続性マッピングの初期試み DTI による神経結合のトラクトグラフィー再構築2000年代を通じて、複数の研究者がヒト大脳皮質の大規模な構造アーキテクチャをマッピングしようと試みてきた。ある試みでは、個人間の皮質厚または体積の相互相関を利用した。 [ 8 ] このような灰白質厚の相関は、構造的接続の存在を示す指標として想定されてきた。このアプローチの欠点は、皮質接続パターンについて非常に間接的な情報しか得られず、被験者グループ全体で単一の接続データセットを導出するために多数の個人からのデータが必要となることである。他の研究者は、DW-MRI画像データから全脳接続マトリックスを構築しようと試みてきた。
ブルーブレインプロジェクトは、原子レベルの刃先まで研ぎ澄まされた ダイヤモンドナイフ と電子顕微鏡を用いて組織切片を画像化し、マウスのコネクトーム全体を再構築しようと試みた。その結果、2018年に脳の737領域における主要な細胞の種類、数、位置に関する情報を提供するアトラスが完成した。[ 9 ]
マクロスケールコネクトミクスの課題 マクロスケールのヒトコネクトミクスの初期の研究は、同じサイズの領域、または脳の基本的な機能的組織との関係が不明確な解剖学的領域(例えば、脳回 と脳溝 に基づく領域)を使用して行われました。これらのアプローチから多くのことを学ぶことができますが、脳を機能的に異なる区画、つまり構造、接続性、機能、および/または地形が異なる脳領域に分割することが非常に望ましいです。[ 10 ] 正確な区画化により、マクロスケールのコネクトームの各ノードを、異なる接続パターンと機能プロファイルに関連付けることで、より多くの情報を得ることができます。皮質の局所領域の区画化は、拡散トラクトグラフィー [ 11 ] と機能的接続性[ 12 ] を使用して、非侵襲的に接続パターンを測定し、異なる接続パターンに基づいて皮質領域を定義することによって達成されています。このような分析は、脳全体スケールで、非侵襲的なモダリティを統合することによって最もよく行うことができます。正確な全脳領域分割は、正常な脳のより正確なマクロスケールコネクトームにつながり、それを疾患状態と比較することが可能になる。
大脳白質を通る経路は、 組織学的 解剖 と染色 、変性法、および軸索追跡 によって図示することができる。軸索追跡法は、灰白質領域間の広範な 種 特異的な解剖学的接続マトリックスへの長距離経路の体系的な図示の主要な基盤を形成する。ランドマーク研究には、マカクザル の視覚皮質 の領域と接続[ 10 ] およびネコの脳の視床皮質系 [ 13 ] が含まれる。解剖学的接続のための神経情報 データベースの開発により、このような解剖学的接続マップの継続的な更新と改良が可能になる。オンラインのマカク皮質接続ツールCoCoMac [ 14 ] およびラットの 側頭葉 コネクトーム[ 15 ] は、このようなデータベースの代表的な例である。
化学的コネクトーム 神経細胞はシナプスやギャップ結合を介して隣接する細胞と通信するだけでなく、組織内を拡散して遠く離れた細胞の受容体を活性化する化学物質(通常は神経ペプチド)を介して遠隔の細胞とも通信します。このような 神経調節物質は 数百種類あり、個々の神経細胞はそのうちのごく少数を放出し、またそれらに反応します。これらの相互作用を記述するグラフは、コネクトームの別の形態です。最大規模(そして2025年現在唯一の) 化学コネクトームが完全に解明されている動物はC. elegans であるが[ 16 ] 、他の動物でも予備的な研究が行われている[ 17 ] [ 18 ] 。
マイクロスケール(神経)コネクトーム「マイクロスケール」(マイクロメートル 解像度)でコネクトームをマッピングするということは、ニューロンごとに神経系の完全なマップを作成することを意味します。これは、線虫やハエなどの小さな動物では(かろうじて)可能ですが(例えば、ショウジョウバエのコネクトームを 参照)、より複雑な生物でこれを行うことの難しさは明らかです。脳を構成するニューロンの数は簡単に数十億に達します。人間の大脳皮質だけでも、 10¹⁴個の シナプス 結合で結ばれた約9×10¹⁰個の ニューロン が含まれています。[ 19 ] 比較すると、ヒトゲノムの塩基 対数は3× 10⁹です。今日、マイクロスケールでヒトのコネクトームを構築する主な課題のいくつかには、現在の技術ではデータ収集に数年かかること、データを注釈するためのマシンビジョンツールはまだ初期段階にあり不十分であること、そして結果として得られる 脳グラフ の分析のための理論やアルゴリズムがすぐに利用できないことなどが挙げられます。データ収集の問題に対処するため、いくつかのグループがハイスループットのシリアル電子顕微鏡を 構築している。[ 20 ] [ 21 ] マシンビジョンと画像処理の問題に対処するため、Open Connectome Project [ 22 ] はこの障害をアルゴリズムアウトソーシング(alg-sourcing )している。最後に、統計的グラフ理論は、 これらの脳グラフを解析するための高度なパターン認識 および推論ツールを開発している新興分野である。
現在の非侵襲的イメージング技術では、光学的に透明な小型動物(ダニオネラ やゼブラフィッシュの幼生など)を除いて、ニューロンごとのレベルで脳の活動を捉えることはできません。大型 脊椎動物 の細胞レベルでのコネクトームのマッピングには、現在、死後(死亡後)の脳組織の限られた部分の顕微鏡分析が必要です。ハイスループットDNAシーケンスに依存する非光学的技術は、 アンソニー・ザドール (CSHL)によって提案されています。[ 23 ]
従来の組織学的回路マッピング手法はイメージングに依存しており、細胞染色のための 光学顕微鏡 技術、経路追跡 のための標識剤の注入、または電子顕微鏡(EM)による連続切片組織ブロックの化学的脳保存、染色 、再構築などが含まれます。これらの古典的な手法はそれぞれ、コネクトミクスへの応用において特有の欠点があります。細胞プロセスと接続性を追跡するための単一細胞の染色(例えばゴルジ染色) は、光学顕微鏡の解像度の限界と長距離投射の捕捉の難しさに悩まされます。脳全体にわたる長距離経路を検出するための神経解剖学の「 ゴールドスタンダード 」とよく言われる経路追跡は、一般的にかなり大きな細胞集団と単一の軸索経路の追跡しかできません。EM再構築はC. elegans のコネクトームの構築に成功裏に使用され[ 24 ] 、最近(2025年現在) )は、時間、資金、人員を相当投入して、ショウジョウバエの神経系全体にまで拡張されてきた。[ 25 ] [ 26 ] しかし、神経系全体のより大きな組織ブロックへの応用では、従来、より長い距離にわたる投射が困難であった。
2011 年 3 月、学術誌Nature はマイクロコネクトームに関する 2 つの論文を発表しました。Bock ら[ 27 ] と Briggman ら[ 28 ] です。どちらの論文でも、著者らはまず少数の細胞の機能特性を特徴付け、次にそれらの細胞から発せられるプロセスのサブセットを手動でトレースして部分的なサブグラフを取得しました。オープンサイエンス の原則に沿って、Bock ら (2011) の著者らはデータを公開しました。Bock らによる 12 テラバイトのフル解像度データセットはNeuroData で入手可能です。[ 22 ] また、数百の細胞間の機能的相互作用の重要なトポロジーも徐々に明らかにされる予定です。[ 29 ]
2016年、米国政府の情報機関先端研究プロジェクト活動(IARPA)は、 BRAINイニシアチブ の一環として、げっ歯類の視覚皮質の1立方ミリメートルをマッピングする5年間の複数機関によるプロジェクトであるMICrONS を開始しました。[ 30 ] [ 31 ] 生物組織のごく少量ではありますが、このプロジェクトは現在存在する中で最大規模のマイクロスケールコネクトミクスデータセットの1つを生み出すでしょう。
詳細なコネクトーム解析のためのEMの代替手法 細胞レベルでの神経接続をマッピングする代替技術は、従来の技術の限界を克服し、細胞コネクトームデータセットをコンパイルするための大きな新たな希望をもたらします。[ 32 ] [ 33 ] [ 34 ] ジェフ・W・リヒトマン らは、複数の蛍光タンパク質の 確率的 発現に基づく組み合わせカラーラベリング法であるBrainbowを 使用して、個々のニューロンを100を超える異なる色のいずれかでマークすることができました。識別可能な色で個々のニューロンをラベル付けすると、組織ブロック内の長い突起を含む細胞構造のトレースと再構築が可能になります。
接続性をマッピングするためのEMの別の代替アプローチは、2012年にZadorと同僚によって提案されました。[ 23 ] ZadorのBOINC(個々のニューロン接続のバーコーディング)と呼ばれる手法は、ハイスループットDNAシーケンスを使用して神経回路をマッピングします。簡単に言うと、このアプローチは、各ニューロンに固有のDNAバーコードをラベル付けし、シナプス結合したニューロン間でバーコードを転送し(たとえば、Suid herpesvirus 1 、SuHV1を使用)、バーコードを融合してシナプスペアを表すことで構成されています。このアプローチは、安価で高速で、非常にハイスループットになる可能性があります。
2022年に、LICONNと呼ばれる新しい技術が、ハイドロゲル膨張 と光学顕微鏡(電子顕微鏡とは対照的に)を組み合わせて、ニューロンレベルのコネクトームを生成するようになりました。[ 35 ] [ 36 ] 主な利点は、装置が安価であること(光学顕微鏡対電子顕微鏡)、データ取得が速いこと、および多色標識であることです。
コネクトームの可塑性 コネクトームプロジェクトの初期には、ニューロン間の接続は一度確立されると変更できず、個々のシナプスのみを変更できると考えられていました。[ 6 ] しかし、証拠は接続性も変化する可能性があり、これを神経可塑性 と呼びます。[ 37 ] 脳が再配線する方法は2つあります。確立された接続におけるシナプスの形成と除去、またはニューロン間の接続全体の形成または除去です。[ 38 ]
モデル生物とデータセット マクロスケールのコネクトームでは、最も一般的な研究対象はヒトです。ミクロスケールのコネクトームでは、最も一般的な対象は線虫 C. elegans [ 49 ] [ 50 ] 、ショウジョウバエ[ 51 ] [ 52 ] [ 25 ] [ 26 ] 、 マウス[ 53 ] 、メンフクロウ [ 54 ] です。
人間 ヒトコネクトームプロジェクト (HCP)は、ヒトの脳機能の根底にある神経経路をマッピングするために、 2009 年に米国国立衛生研究所 (NIH)によって開始されたイニシアチブです。 [ 55 ] 目標は、ヒトの脳内の構造的および機能的な接続に関する情報を取得して配布し、コネクトミクスの領域における解像度と実用性を高めるために、画像化および分析方法を改善することでした。[ 55 ] 研究者は、個人内および個人間の配線パターンを理解することで、私たちの思考、感情、行動を生み出す電気信号を解明することを期待しています。コネクトームイニシアチブ内の他のプログラム、例えばライフスパンコネクトームや疾患コネクトームなどは、異なる年齢層間の脳の接続をマッピングし、特定の臨床診断を受けた個人のコネクトームの変動を研究することに焦点を当てています。[ 55 ] コネクトーム調整施設は、HCP データの中央リポジトリとして機能し、研究者を支援します。[ 55 ] このプロジェクトの成功により、コネクトミクスが神経科学の他の分野にどのように影響を与える可能性があるかを理解するための道が開かれました。最近、「コネクトームII」プロジェクトの可能性が言及されており、これは複数の被験者を含むハイスループット研究用に設計されたスキャナーの開発に焦点を当てるものです。[ 56 ] このプロジェクトは、構造的接続性の画像化における空間解像度を高めるために、最近の視覚化技術の進歩を活用することを目指しています。[ 56 ] この分野の進歩には、スキャナーによって収集された神経画像情報を補完する、さまざまな種類の行動データを取得するためにウェアラブルモバイル技術を組み込むことも含まれる可能性があります。[ 56 ]
小動物 線虫 Caenorhabditis elegans は 、一般的にC. elegans と呼ばれ mm未満の小型の線虫 (または回虫)です。神経系は非常に小さく、ニューロン数は 302 個、シナプス結合数は約 5000 個です(例えば、人間の脳には 1000 億個のニューロンと 100 兆個以上のシナプスがあります)。 [ 57 ] シナプス結合ネットワークが完全に再構築された最初の動物であり、 [ 58 ] 2025 年 現在 既知の化学的(神経ペプチド)コネクトームを持つ唯一の動物である。[ 16 ]
C. elegans の コネクトームの再構築は、1986 年に White、Brenner らによって発表された電子顕微鏡写真の手動注釈から始まった。[ 24 ] この先駆的な研究に基づいて、 C. elegans の最初のコネクトーム (当時は著者らによって「神経回路データベース」と呼ばれていた) が、1992 年に Achacoso と Yamamoto によってフロッピー ディスク付きの書籍として出版された。[ 59 ] [ 60 ] そのコネクトームのコンピュータ表現に関する最初の論文は、3 年前の 1989 年に Achacoso によって医療におけるコンピュータ応用シンポジウム (SCAMC) で発表された。[ 61 ] C. elegans の コネクトームは後に改訂された。[ 62 ] [ 63 ]
C. elegans の神経系の小ささにより、より大きな生物では困難または非現実的な研究が可能になりました。これには、動物の発生中の変化[ 64 ] [ 65 ] 、不変の細胞系統にもかかわらずシナプスと接続の両方のレベルでの個体間の変動[ 66 ] 、および発生と老化中の変化[ 67 ] が含まれます。 研究者らは、年齢による最大の変化は配線回路であり、脳領域間および脳領域内の接続性は年齢とともに増加することを見出しました [ 67 ]。他 の研究では 、 コネクトームを行動、環境影響、およびその他の利用可能な情報と組み合わせて、神経解剖学と行動の関連性を研究し[ 68 ] 、利用可能になったら他の動物のコネクトームと比較することを提案しました [ 67 ] 。
完全なコネクトームを持つ他の2つの小型動物は、ホヤCiona intestinalis の幼生[ 69 ] (177個のCNSニューロン、1772個の神経筋接合部と1206個のギャップ接合部を含む6618個のシナプス)とPlatynereis dumerilii (2728個のニューロン、25,509個のシナプス)である[ 70 ] 。
ショウジョウバエ ショウジョウバエ(Drosophila melanogaster )は、神経系の構造と動作を研究するための魅力的なモデル生物です。その中枢神経系(CNS)は非常にコンパクトで、幼虫では約3,000個のニューロン、成虫では約200,000個のニューロンを収容しており、個体間で神経結合がかなり定型化されています。[ 71 ] このCNSは小さいながらも、複雑でよく研究されている幅広い行動を支えており、CNSに関する実験を可能にする遺伝子ツールも多数存在します。ショウジョウバエのCNSの解剖学的データセットを取得することは、他の生物の神経系に関する洞察を提供する可能性のある重要なステップとなるでしょう。過去10年間、主に電子顕微鏡データ収集と画像処理の技術進歩により、ショウジョウバエの成虫と 幼虫の形態で、シナプス規模のコネクトームデータセットが複数作成されています。
ショウジョウバエのコネクトミクスは、1991年に ラミナ の回路の記述から始まった。[ 72 ] しかし、使用された方法は主に手動であり、さらなる進歩はより自動化された技術を待つ必要があった。2011年には、ハエの脳全体について、脳の区画と相互接続するニューロンの経路のレベルでの高レベルのコネクトームが発表され、[ 73 ] オンラインで入手可能である。[ 74 ] デジタル画像処理などの新しい技術が、詳細な神経再構築に適用され始めた。[ 75 ] その後すぐに、ショウジョウバエの視覚系にある髄質 の柱、[ 76 ] またキノコ体のアルファ葉[ 77 ] など、より大きな領域の再構築が続いた。2020年には、ショウジョウバエ の中枢脳の半分の高密度コネクトームが、このデータのクエリと探索を可能にするウェブサイトとともに公開された。 [ 78 ] [ 79 ] 半脳コネクトームの再構築と初期解析に使用された方法は以下のとおりです。[ 80 ] 2023年から2024年にかけて、VNCを除いた成体雌D. melanogasterの 中枢脳にある139,255個のニューロンのコネクトームが取得、再構築され、公開されました。[ 81 ] [ 82 ] [ 83 ]
現在、成虫のハエの腹側神経索 (VNC)の公開データセットが2つあります。雌成虫神経索(FANC)は、ハーバード大学医学部 のWei-Chung Allen Lee研究室がハイスループットssTEMを使用して収集しました。[ 84 ] さらに2024年に再構築されました。 [ 85 ] 雄成虫神経索(MANC)はその後すぐに再構築されました。[ 86 ] さらに、 1齢幼虫の完全な 中枢神経系 (脳とVNCが接続)のコネクトームが、3016個の ニューロン の単一データセットとして再構築されています。[ 87 ] [ 88 ] [ 89 ]
進歩はまだ続いており、2025年現在、2つのチームが、雄と雌のハエの両方で脳とVNCの両方を含む完全な成体CNSコネクトームを報告している。[ 25 ] [ 26 ]
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