カデンスの紹介：監督されたカルシウムイベント検出のための神経情報学ツール
神経情報学分野における新たな突破口：Cadenceツールを用いたカルシウムイベント検出に関する研究報告
背景紹介
カルシウムイメージング技術は、神経細胞集団の研究に革命をもたらし、研究者に多数の神経細胞の活動を同時に可視化および監視する強力なツールを提供しています。カルシウムイメージングは蛍光カルシウム指示薬を利用し、これらの指示薬は細胞内カルシウムレベルの変化に伴い発光し、そのカルシウムレベルは神経細胞の活動と密接に関連しています。これらの蛍光変化をイメージングすることにより、研究者は神経細胞集団の動態をリアルタイムで取得し、複雑な神経回路やネットワークを研究することができます。
カルシウムイメージングは相対的な蛍光変化δf/f曲線を生成することができますが、神経細胞集団を研究する科学者は通常、これらの連続的なδf/f曲線からカルシウムイベントを推定し、カルシウムイベントのラスタ表現（raster representation）を作成する必要があります。そのため、科学者たちはこれらの曲線からカルシウムイベントを推定できるツールが必要です。本論文では、研究チームはCadenceという名前のオープンソースツールを紹介しており、このツールは半自動的にカルシウムイメージングデータからカルシウムイベントを検出できます。
論文の著者と出典
本論文はニコライ・アセイエフ、アナスタシア・ボロディノワ、スベトラーナ・パブロワ、マリーナ・ロシチナ、マトベイ・ロシチン、エフゲニー・ニキティン、パベル・バラバンによって執筆され、全ての著者はロシア科学アカデミー（ロシア高等神経活動および神経生理学研究所、モスクワ）に所属しています。本論文は2024年6月22日に受理され、『Neuroinformatics』誌に掲載されました。
研究プロセス
実験デザインと方法
研究チームの実験目標は、Cadenceというツールの性能を開発および検証することです。そのプロセスは以下のステップを含みます：
動物実験と細胞培養：
- 初代神経細胞培養：実験は新生のウィスターラットで行い、ラットの新生幼獣の全皮質から神経細胞を抽出して培養を行いました。
- ウイルス生産と精製：蛍光カルシウムセンサーGCamp6sを発現させるために、重組アデノ随伴ウイルス（AAV2）を使用して初代神経細胞を感染させました。
カルシウムイメージング実験：
- ラット初代神経細胞培養、離体脳スライス、および生体マウスの海馬神経細胞など、さまざまな実験条件下でカルシウムイメージング実験を行いました。
Cadenceツールの開発とテスト：
- Python3を用いてCadenceツールを開発し、PySide6のQt6フレームワークを使用してグラフィカルユーザーインターフェースを設計しました。
- ラット初代神経細胞培養、生体マウスの海馬領域、ラット脳スライス実験の3つの異なる実験のδf/f曲線からカルシウムイベントを検出しました。
実験結果
本研究はCadenceツールを用いてカルシウムイベントの検出を行い、それをCascadeアルゴリズムと比較しました。研究結果は以下の通りです：
初代神経細胞培養とカルシウムイメージング：
- Celena X高内容イメージングシステムを用いてカルシウムイメージングを行い、MP4ビデオファイルを生成して解析しました。
- Cadenceを使用してカルシウムイベントを検出し、Cascadeアルゴリズムと比較した結果、Cadenceは低振幅イベントの検出で優れた性能を示しました。
離体脳スライス実験：
- LSM 5 Live共焦点顕微鏡を使用してイメージングを行い、相対的な蛍光変化を計算してカルシウムイベントを解析しました。
- Cadenceツールは低時間分解能の実験データの検出で良好な結果を示しました。
生体マウスの海馬領域実験：
- マウスをオープンフィールドに配置し、行動実験を行ってカルシウムイメージングデータを記録しました。
- Cadenceツールは複数のチャンネルのカルシウムイベントを効率的に検出しつつ、高い精度を保ちました。
データ処理と出力
Cadencツールは、signalsモジュールのsignal.argrelextrema関数を利用して局所的な極大値を検出し、δf/f曲線に閾値とウィンドウパラメータを設定することで検出の質を調整します。研究結果は、完全自動化されたCascadeアルゴリズムと比較して、Cadencは低品質のチャンネルで役に立たない信号を識別し、誤検出を回避できることを示しました。
研究結論および価値
研究結果は、Cadenceがシンプルで迅速かつ無料のオープンソースツールであり、カルシウムイメージング実験におけるイベント推定において重要な価値を持つことを明確に示しています。その半自動化アルゴリズムは主観的なバイアスを効果的に回避し、分析プロセスに盲検法を取り入れることで結果の正確性を向上させます。Cadenceは低振幅イベントや有効な信号のないチャンネルに対して、複雑な全自動プログラムよりも良好な結果を示しています。
研究のハイライト
革新点：
- シンプルでありながら高効率な半自動化カルシウムイベント検出ツールを開発し、低振幅イベントに対して優れた性能を持ちます。
- ノイズデータ中で閾値調整を通じて検出品質を向上させる方法を提案しました。
応用価値：
- Cadenceツールは神経細胞の電気生理学的活動を迅速かつ正確に推定する方法を提供しており、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えています。
- オープンソースかつ無料であるため、学術界で広く応用される可能性があります。
その他の価値のある情報
研究チームはCadenceデータの出力に使用する一連のコードも開発し、高度な神経アルゴリズム環境（例えばElephant）でのさらなる分析が可能です。さらに研究結果は、Celena X、Miniscope、LSM 5 Live共焦点顕微鏡実験データなどの実際のデータセットにおいてCadenceツールが優れた性能を発揮したことも示しています。
このように、詳細な実験設計、検証、結果分析を通じて、本研究は神経情報学分野でCadenceツールが持つ重要な応用価値を示し、神経細胞カルシウムイメージングデータのさらなる研究に強力なサポートを提供します。