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12月14日 匂いのアナログ性のメカニズム(12月7日 Cell オンライン掲載論文)

2021年12月14日
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デジタルコンピュータと違って、私たちの神経はずっとアナログなことがわかっている。しかし脳とコンピュータのイメージが重なってしまうため、刺激をどうしてもオンオフで考えてしまう。例えば、私は自分の家を始め、複雑な匂いの組み合わせを認識することが出来るが、匂いの入り口の1000個近くある嗅覚ニューロンのオンオフパターンが中枢で統合されているからだと考えてきた。

今日紹介するハーバード大学からの論文は、匂いのアナログ性は、匂い分子に反応する一個一個の嗅覚ニューロンの発現する70種類程度の分子の発現パターンで表象されていることを示した研究で、匂い受容についての私の理解を完全に変えてくれた。タイトルは「A transcriptional rheostat couples past activity to future sensory responses(過去の活動を将来の感覚反応にリンクさせる転写レベルの可変抵抗器)」で、12月7日Cellにオンライン掲載された。塚原さんという日本人が筆頭著者になっている。

このHPで、何度もsingle cell RNA sequencing (scRNAseq)のパワーを紹介してきたが、この論文を読んで、匂い受容体の解析ほどこのテクノロジーが有用な領域はないのではと思った。

研究の基本は、scRNAseqを用いて様々な臭い環境を経験したマウスの嗅覚ニューロン(OCN)を解析している。OCNは1000個程度存在する臭い受容体(OR)の中の一つだけを発現しており、また神経投射も発現しているORにより誘導されるので、ORごとに遺伝子発現が変化すると考えられる。これにより、臭いを嗅いだとき、どの神経が興奮したのかなど、詳細に調べることができる。例えば単純な化学物質に対する臭いでも、異なるORを持つOCNセットが反応しているのがわかる。

ただ予想したとおり、それぞれのOCNのオンオフによるデジタルパターンではなく、それぞれのOCNレベルで70種類程度の遺伝子発現パターンで多様性が存在し、このパターンはORの種類や刺激の有無だけでなく、OCNの組織学的位置などによって変化する。

次に、100万近い様々な条件の神経細胞の遺伝子発現パターンの解析から、マウスが経験した臭い環境を推定できる指標の開発を試みている。実際この指標を使うと、複雑な環境からの臭も、scRNAseqの発現解析で特定のパターンを安定に示すことがわかる。すなわち同じ臭いを経験したかどうかを予測することができる。

個人的な意見だが、この時、臭い刺激による変化だけでなく、鼻にプラグを入れて、匂わない環境での変化も調べ、その差をもとに臭い環境スコア(ES)を開発したことがこの研究のハイライトだと思う。神経研究はどうしても刺激したときの変化だけに注目しがちだが、私たちの認識は、「有る」という認識と「無い」という認識のセットで出来ている。この、「無い」認識も含めることで、個々のOCNの状態を定義できるようになった。

膨大な実験が行われており、一つ一つ創意工夫に満ちた面白い研究だが、それを全て割愛して結論だけをまとめておく。

  1. 個々のOCNは、70種類の異なる遺伝子の発現パターンで定義できる状態の連続的変化に基づいて活動が規定されている。可変抵抗器のポジションの違いに近いという意味で、可変抵抗器というタイトルをつけている。
  2. このポジションは、一種の細胞レベルの記憶と考えられるが、環境を経験した後すぐに起こってくる変化と、4時間ぐらい後でも残っている変化に分けられる。これが、個々のOCNに起こるが、その全体のパターンが統合され、匂いのアナログ的記憶を支えている。
  3. これまで、個々のOCNを刺激したときの変化として特定されていた遺伝子発現変化ではこの状態を定義できない。(おそらくこれまでは刺激への反応だけが注目されていたが、この研究では臭わない時の反応まで組み入れている)。

これまで、OCN刺激実験は、できるだけ単純な刺激を強く与えるという形で行われていた。この研究では、わざわざ食べ物や床敷きを混ぜて新しい環境を形成し、これがにOCNのESスコアとして表現できることを示しており、匂いのアナログ性が見えるようにした優れたアイデアだと思う。

神経認識についていろいろ学ぶところの多い論文だった。

  1. okazaki yoshihisa より:

    1:脳とコンピュータのイメージが重なってしまい、刺激をオンオフで考えてしまう。
    2:食べ物や床敷きを混ぜて新しい環境を形成し、これがOCNのESスコアとして表現できる。
    3:匂いのアナログ性が見えるようになる。
    Imp:
    “神経系の計算過程”と“電子計算機の計算過程”の相違点・類似点を比較するのは興味深いです。

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