我々の使命は、高いプロフェッショナリズムを保持した研究者として後世に残る知的財産を作ることです。とりわけ脳高次機能疾患である精神疾患の原因解明および根治的治療薬の開発に挑戦しています。医学の進歩した現代において謎のまま残されている疾患はもはや多くありませんが、その中で未だに解明されておらず、謎に包まれている疾患の代表が精神疾患です。うつ症状・不安・妄想・幻聴などの精神症状を呈する精神疾患は、診察室での対話による病歴聴取・症状評価により主観的に診断され、治療に関して言えば、ほとんどの精神疾患には向精神薬による対症治療が行われていますが、これらの薬はいずれも偶然発見された薬とその改良版であり、病態機序に立脚して設計された薬とは言い難いのが現状です。精神疾患の原因解明がこれほどまでに困難なのは、ヒトを対象とした精神疾患研究では、患者サンプルを用いたナノスケールのゲノム解析と、これとは全く対極のマクロスケールであるfMRIなどの脳画像研究が二極化した状態で進行していること、さらに倫理的な制約から脳組織を生検などで直接検証することが不可能だからです【図1】。 したがって病態生理や治療標的の中核となりうるマイクロメートルスケール、すなわちシナプス・細胞レベルの病態を解明する手法が極めて限られていました。様々な疾患関連遺伝子や死後脳所見など報告されていますが、これら知見はまだ観察レベルの記述的記載と言わざるを得ません。そのため、これらのナノ・マイクロレベルの階層が、より上位のマクロレベルの階層へ、如何なる相互作用を惹起しながら最終的に行動変容を引き起こすのか不明です。スケールが大きく異なる複数の相互作用が本質的に重要な役割を果たすことを「マルチスケール現象」と物理学では定義しますが、高次脳機能はまさに本質的にマルチスケール現象であり、ナノスケールからマクロスケールまでの各階層が原因であり結果でもある複合相関システムとして高次脳機能を実証しなければ真の理解に到達することはできないと考えました【図2】。

【Aim 1】次世代の神経解剖技術、マルチスケール・コネクトミクス法の創出

我々の研究目標の第一は、シナプス可塑性（ミクロ）および脳領域間の活動（マクロ）を同時に検出するマルチスケール・コネクトミクス法を創出することです【図3】。一般的なコネクトミクスは、神経系内の神経細胞間の詳細な接続状態を表した地図、つまりシナプスを接続部とした詳細な神経回路地図のことであり、電子顕微鏡の3D再構築画像を用いたコネクトミクスが欧米で精力的に推進されています。一方で、如何に詳細な地図を作ろうとも、どの神経回路が実際に使用され、強化もしくは減弱されたかを示すことはできません。そこで、我々はシナプスの可塑性の情報を含めた「機能的」なマルチスケール・コネクトミクスは次世代の神経解剖技術として必要な技術と考えました。そのような技術の一例として、神経活動依存性に増大もしくは新生した興奮性シナプスのシナプス後部（樹状突起スパイン）を特異的に標識・操作するAS-PaRac1を作成し、スパインの形態可塑性を大規模に標識する技術開発に従事してきました（Hayashi-Takagi et al, 2015, Nature, Article）。この手法ではシナプス後部だけが標識されるのですが、神経回路における主要な可塑性がシナプスの前部と後部の同調した活動（Fire together, wire together）が必要であること考えれば、シナプス前部と後部を活動を同時に標識することで、精度の高い「機能的」コネクトミクスが達成できると考えました【図3】。具体的には、AS-PaRac1とともにシナプス前部マーカー（mTurquoise fused VAMP2, mTq-VAMP2）、神経形態マーカー（Filler）を活動依存的に発現させる技術基盤の開発に取り組んでいます。本手法は、他に類を見ない独自性の高い手法であり、このような手法を開発している他の研究室は寡聞にて知りません。さらに光刺激により標識シナプスを光操作することで病態生理に寄与する神経回路を同定できることも我々の研究室独自の大きな強みです。多くの精神神経疾患がシナプス原性の病態生理を呈する中、シナプス形態可塑性の異常を大規模に可視化し、さらには病態生理への責任回路方法は現時点ではなく、多くの精神疾患モデルが作成されている中で、病因と表現型の因果関係まで踏み込んだ研究は非常に少ないと思います。それゆえに、上に述べた方法論で同定できる精神疾患神経回路は真の治療戦略になる可能性を秘めると考えます。さらに、明らかに病態生理に直結する神経回路が同定されれば、その回路を標的にしたDeep Brain Stimulation（DBS）などへ展開できる可能性があります。Lüscherらは光遺伝学で得られた知見を従来のDBSプロトコールと詳細に比較することにより、DBSプロトコールを大幅に改良できることを報告しています（Creed et al, 2015, Science）。このように、我々の研究方針が達成された暁には"Circuit-Centricな"治療戦略を大きく推進させる可能性があります。

【Aim 2】マルチスケール・シナプス解析技術の創出

さまざまな精神疾患の病因論に大脳皮質の興奮性シナプスが関与すると考えられている一方で、ヒトにおけるシナプス形態の病理的意義や因果関係は手付かずであり、シナプス階層が行動という上位階層を制御する責任病態生理なのか、それとも付随する現象に過ぎないのかは未解明の問題です。そこで、シナプス形態と疾患病態生理の因果関係をより直接的に解明するために、マルチスケール・シナプス解析技術を確立しました【図4】。具体的には、最先端in vivoイメージング・レコーディング・光操作、iPS技術を結集し、異常行動前後や病態進行の過程でのシナプス形態や神経発火を定量的に記述し【図4A-C】、各階層において病態生理の候補となりうる要素をin vivo光操作し、その摂動の結果を観察します【図4D】。これらのウエットデータから特徴的な要素を抽出し、この要素をin silico操作することで膨大な仮想実験を試行し、ウエットの実験系だけでは困難な仮説検証を行います【上智大学、田中昌司先生との共同研究】。さらにはモデリングで得られた主要ファクターを分子操作するための光プローブを作成し、主要ファクターを分子操作し、シナプス・細胞データや課題遂行パフォーマンスなどの行動階層の表現型が実際にどのように変化するかを再検証し、階層を跨いだ因果関係を探索する実験系も立ち上げました。またげっ歯類モデルで得られた所見が患者由来iPS細胞でどのように再現するか、さらに、分子・シナプス介入操作に伴う生理的な応答をiPS由来神経細胞で検証します。このようにin vitro/in vivo光操作（分子操作、シナプス操作、回路操作）とモデリング（in silico病態モデリング）を相互にフィードバックすることにより、統合失調症モデルマウスの病態生理をシナプスレベルからシステムレベルまでマルチスケールに理解することや、iPS細胞を用いることにより、これらの所見の種間横断性について検証を行い、病態生理を担う要素を抽出することに挑戦します。

【Aim 3】多臓器円環より捉えた精神疾患の発症・重篤化メカニズムの解明

脳機能は脳単独で動作原理が制御されているわけではなく、全身性の細胞応答が大きくかかわるという、いわゆる“臓器連関”もしくは“病態連関”という概念が提唱され始めています。メタアナリシス解析によれば、2型糖尿病患者が後にうつ病を発症するオッズ比、うつ病患者が後に糖尿病を発症するオッズ比は、どちらも有意に高く（Mezuk et al, 2008, Diabetes Care）、精神疾患と糖尿病の併存症（以後、併存症）は、双方向性に両疾患を増悪させることも良く知られています。このように併存症は包括的医療において重要な問題でありますが、この問題に取り組む基礎研究者は非常に少ないことも問題です。我々が現在所属する群馬大学・生体調節研究所は内分泌・代謝に特化した国内唯一の附置研であるため、研究所内に数多くある糖尿病研究室と共同で、このアンメット・メディカル・ニーズを解明したいと考えました。すなわち、多臓器円環の観点より、体内環境が中枢神経系の機能に如何に影響を及ぼし合い個体全体としての機能低下を惹起するかを検証を試みております。使用する動物モデルは、病態生理を惹起するメカニズムが比較的シンプルかつ、その構成性・表現的妥当性が確立されているものを選択しました【図5A】。全身性の細胞応答を仮説フリーな網羅的アプローチで計測するために、体重、摂食量、血糖、縦断的in vivo 2光子励起シナプス、縦断的行動量測定【図5B】、各タイムポイントでのMultiplex cytokine assay測定、ストレスレベルの客観的指標の一つであるコルチコステロン測定、同一個体を解剖し前頭野RNAseqを行っています【図5C】。図5Bに持続的に9週間活動量を測定した4匹の例を示します。マウスは12時間ごとの明暗サイクルで飼育され、対照マウスでは明期に活動量が低下し、暗期には上昇するという夜行性動物の典型的な概日リズムが観察されます【図5B、最上段、対照マウス】。一方で、慢性ストレス下では、活動期である暗期の活動量が低下し【図5B、2段目、うつ病モデル】、糖尿病モデルでは、高血糖誘導とともに概日リズムが障害される個体も観察されました【図5B、3段目、DMモデル】。 このように縦断的に同一個体を観察することで、代謝異常や慢性ストレスなどの摂動の前後での活動量を観察する実験系が可能になっています。うつ病モデルに糖尿病モデルが併存すると、慢性ストレス解除後にも抑うつ状態が遷延し、このようなレジリエンスの障害はうつ病や糖尿病の単独モデルでは観察されないことが確認できており、併存症モデルのレジリエンスを定量的・客観的俎上で解析できる状態です。ここで見出された病態責任因子の候補に関しては、その因果性を検証するための操作実験も計画しています。例えば、特定の代謝物を変動させるための化合物を脳微小循環デバイス【図6】を用いて大脳皮質へ直接投与したり、予後マーカー候補として見出されたサイトカインの中和抗体や遺伝子改変マウスなどを併用し、2光子スパインイメージングや行動解析の結果がどのように変化するかを操作的に検証を重ねていきます。

【Aim 4】Cell-basedハイコンテントイメージングとAIの融合による創薬基盤の創出

上記のような手法を併用したとしても、精神疾患の病態生理の全貌を掴み、創薬標的を分子レベルで同定することは長い道のりと思われます。そこで、細胞の表現型に着目したドラッグスクリーニングの技術開発にも挑戦しています。ストレス細胞応答とシナプトパチーに着目し、疾患代謝関連産物とシナプトパチーを軽減する化合物を見出すことは、さまざまな精神疾患に対する新規の治療薬として有用と考えています。なぜならば、シナプト障害の原因は単一因子に起因するものではないですし、また患者由来サンプルや疾患動物モデルで蓄積する酸化ストレス産物や終末糖化産物（AGE）などの疾患関連産物も、複雑な機構により酵素的・非酵素的に複雑な制御を受けます。つまり、単一の分子に着目したスクリーニングには限界があり、細胞全体の表現型に着目した化合物スクリーニングが今後必要となってくると考えました。しかし細胞の形態や、有害なAGEがどのような細胞内局在で蓄積するかなどの複雑な画像情報を手動の画像解析で定量することは困難です。そこで、教師ありのDeep learning手法を用いて、上記の複雑な細胞全体の表現系を自動定量するための、AI創薬手法の確立を試みております【図7】。本法で同定された“ヒット化合物”をin vivoイメージングと行動実験系で使用し、個体レベルでの効果を検証する予定です。ヒット化合物の脳血管関門の通過が良い場合は腹腔投与で、そうではない場合は脳内微小循環デバイスを用いて、生体大脳皮質へ安定投与できる実験系を確立しています【図6】。使用するライブラリーは承認薬などを含む既知活性化合物ライブラリーであるため、このようなヒット化合物の個体レベルでの有効性があったとしたら、DR（Drug repositioning）へ展開する可能性、また共同研究のもとで、ヒット化合物を基にした新規の“リード化合物”の創出に挑戦する2つの展開がありえます。以上の4つの研究戦略を相補的に組み合わせることにより、統合失調症などの精神疾患のモデルマウスの病態生理をシナプスレベルから行動レベルまで因果律に迫るデザインで理解すること、これらげっ歯類所見のヒト病態生理への外挿の妥当性を検証し、真に病態生理を担うだろう要素を抽出すること、それに立脚した創薬へ挑戦します。