[10: 昆虫の脳の光学計測]

■昆虫の脳を、感覚入力があってその処理があって、出力があるという形で捉えると、いま話していたのは脳からの最終情報を出力する前運動中枢の話です。当然ここには他の匂い情報であるとか、他の感覚情報（モダリティ）とか、記憶とかの影響もあるわけです。
　今までは、匂いによって解発される典型的な固定化された本能行動を取り上げてきました。この固定的な行動を、他のモダリティや、記憶・学習によって、ある程度の柔軟性を持たせること、つまり固定化したネットワークを修飾し、行動パターンを変容させることが可能であると考えています。

○行動パターンを変容させる、昆虫が。　それは面白い。

■ええ、それでね、われわれは今昆虫の感覚中枢における情報処理についても再検討を始めたんです。この研究のために新しい計測システムを改良・開発しています。光学的計測法は知ってますよね。

○はい。昆虫でもやってるんですか？

■膜電位感受性色素をつかった、本格的な研究というのでは僕らが世界で初めてです。ドイツのグループも計測を試みたんですが、結局うまくいかず、Caイメージングしかできませんでした。時間分解能がよくないと膜電位感受性色素をつかった実験は意味がないですから。これは昆虫ではけっこう難しいです。というのは神経細胞数が少ないというのは、single cellのレベルでネットワークを追うぶんには凄くいいわけなんだけど、数が少ないと光学計測では逆にネックになってしまいます。

○そうでしょうね。

■神経の膜電位変化を膜電位感受性色素の蛍光変化として表してあげるわけです。そして触角神経への電気刺激に対する嗅覚系１次中枢の嗅葉での時空間応答パターンの記録に成功したんです。
　この嗅葉というのは脊椎動物の嗅覚系１次中枢の嗅球と同じような匂い情報処理機構があることが、最近注目されてます。とくにオッシレーションとかシンクロニゼーションなどのセルアセンブリーに代表されるダイナミックコーディングと匂いの識別機構が議論の的になってるんです。

○どんな風に…。

■嗅葉では、嗅覚受容細胞と２次ニューロンがシナプスを形成するんですが、Caフリーのコンディションでは、化学シナプスの伝達がブロックされるのはご存知でしょう。コントロール下では嗅覚受容細胞も２次ニューロン以下の応答も含まれるので、両者の応答の差分を求めることによって、嗅覚受容細胞の応答と２次ニューロン以下の応答を時空間的に分離することができるんです。

○なるほど。

■しかも２次ニューロン以降の応答パターンが嗅葉で空間的にどのように分布しているかが分かります。あるところでは抑制が強かったり、興奮が強かったりするのを空間的に捉えることができるんです。そすうると、触角からの情報がどういうふうに処理されているか、 つまりこの辺では興奮性が強いよとか、抑制性だよといったことが分かるわけですよ。

○なるほどなるほど。

■その手法を使うと、何ができるか。僕らは多種感覚情報処理とか記憶学習というところに興味があるわけで。シナプスのdensity、流れやすさというか、流れる状態が多種感覚情報や記憶・学習によってどう変化するかということがこの手法を使って何か分からないかな、ということを考えているんです。つまりある領域のニューロン群のアクティビティが、たとえば学習前にはこういうふうに空間的に分布していたのが、学習後にはこんな風に変わりましたとか、こういう風に活動パターンが変わってこう出力が変わりましたよということを、計測できないかということを期待してるわけ です。

○ほう。それもまた面白そうですね。

■また、例えば伝達物質の機能をブロッカーで阻害してやるとか、さっき抑制性の伝達物質（GABA）のアクティビティがあるといったけど、GABA作動性ニューロンの興奮を阻害したときに生じた時空間的な応答とコントロール下での応答を比較することで、抑制性の応答だけをちゃんと空間マッピングできるんです。もちろん、興奮性応答のマッピングもできちゃうんです。 僕らはこれってけっこうスゴイと思ってます。

○いや確かに。

■匂いの識別の神経機構とかね、こういう手法を使って、時空間マッピングからなんとかならないかと研究を進めています。こういう研究から、ダイナミックなレベルで、多数のニューロンの活動の相互作用でいったいどんなことが起こるんだろうかという話ができる。
　実際やってみると、同時にいろんなニューロンが多数発火することによって、振動現象がみられることがわかってきたんです。

○振動現象？

■ある領域の活動をFFT、フーリエ解析すると、 匂い刺激をしている間、ある周波数のところにパワーのピークが立ったりするんです。同じ事がね、脊椎動物の嗅覚系１次中枢の嗅球でも、電気生理学的実験から報告されているんです。僕らの結果では、ある匂い刺激で20数Hzにパワーのピークが立つのを確認してます。それに、光学的計測法をつかっているので、２０Hzの振動をもつ空間マッピングにも成功しました。匂いの刺激を変えてやるとね、振動のピークはどうなるかとか、空間マップはどうなるかということを調べれることができる。匂いの識別についてどういう処理、コーディングが行われているか、ということの分析への一つ有効なアプローチと考えているんです。

○なるほど。そんなことができるんですね。

■そういうレベルまで踏み込んで、さらに嗅覚中枢で識別された刺激が最終的にジグザグプログラムを引き起こすところまでを完璧に掴むというところまで計画しています。

○ふーむ。
　…実は率直な感想なんですが、脊椎動物でやっている光学計測って、でも、最初のふれ込みほどの成果は上がってないですよね。ああ、こうなってるんだなあ、ここが働いているんだなあということは分かっても、そこから先に今ひとつ進んでないというか…。

■ああ（笑）。でもね、昆虫の場合はね、single cellでネッ トワークがある程度きっちり追えるわけですよね。それとの併用ができることが大きいんですよう。逆にいうと、脊椎動物を扱ってる彼らは、single cellで分からないから光学計測でやっているわけでしょ。

○ああ、なるほど…。

■single cellでできるんなら、そのほうが良いに決まってるもの。S/Nも高いしね。情報としてはかなり質がたかいでしょ。僕らはsingle cellのレベルでも分かるんだけど、全体的にそれがどう関わってくるかを知りたいんでやってる。そのあたりがだいぶ脊椎動物と違う感じがする。

○そこが違うと。