yrammuS 要概中根 大介33Daisuke NAKANE山本 英明34Hideaki YAMAMOTO先端計測技術と病原細菌学の融合によって展開するシャクトリムシのように動くバクテリアの運動メカニズム(2014年採択)Mechanism of inchworm motility in pathogenic bacteria revealed by advanced microscopy(Project 2014)表面工学と脳神経科学の融合によるネットワーク構造を規定した神経細胞回路の作製とその構造-機能相関の解明(2014年採択)Integration of surface science and neurobiology for designing neuronal networks and investigating their structure-function relationships(Project 2014)41ここ数年，世界中で流行しているヒトマイコプラズマ肺炎は，Mycoplasma pnuemoniaeという病原細菌によって引き起こされる．この小さなバクテリアは約2 μmの大きさで，気管上皮をシアル酸オリゴ糖（インフルエンザウイスルの結合対象としても知られる）を介して結合・滑走することでヒトに感染する．マイコプラズマの滑走運動メカニズムは，バクテリアべん毛や真核生物のモータータンパク質といった他の良く調べられた運動システムのいずれとも全く異なるものである．本研究では，私たちは接着器官の内部構造を単離し，新規の構成タンパク質を見つけた．この器官の構成タンパク質に注目し，蛍光顕微鏡及び電子顕微鏡下でシステマティックに解析することで，起こり得る滑走運動メカニズムについて提案した．Human mycoplasma pneumonia, an epidemic of which occurred around the world a few years ago, is caused by a pathogenic bacterium, Mycoplasma pneumoniae. This tiny bacterium, about 2 μm long, infects humans by gliding on the surface of the trachea through binding to sialylated oligosaccharides, which are also the bind-ing targets of influenza viruses. The mechanism underlying Mycoplasma "gliding motility" is not related to any other well-studied motility systems, such as bacterial flagella and eukaryotic motor proteins. Here, we isolated the internal structure of "attachment organelle", a cellular architecture, and suggested novel compo-nent proteins. The organelle was analyzed systematically by focusing on the protein components under fluo-rescence and electron microscopy, and a possible gliding mechanism was suggested.DNAの二重らせん構造が転写や複製などの機能と密接に関係しているように，生物の脳を構成する神経回路も，その構造と機能（ダイナミクス）とは強く結びついている．従って，神経回路の接続構造とダイナミクスとの関係を明らかにすることは脳機能の神経基盤を解くことに直結する．本研究では，ネットワーク構造を規定した神経回路を生きた細胞を用いて作製する表面加工技術を確立した上で，自発的な神経活動とその同期現象に着目しながら，回路の構造と機能との関係をボトムアップに調べた．この新しい実験系は，神経科学において実験研究と理論モデルとを橋渡しする新しい実験系となるポテンシャルを有している．Structure and function are tightly linked in biological systems, e.g., the DNA. The neuronal circuit of the brain is no exception, and hence deciphering its structure-function relationship is one of the most fundamen-tal question yet to be solved in neuroscience. In the current project, we developed a series of surface engi-neering technology trying that enables us to fabricate living neuronal networks with predefined structure. Us-ing this system, we studied how the dynamics of neuronal networks depend on its structure. Our system provides a new tool in neuroscience that bridges the gap between in vivo experiments and computational models.
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