The fruit fly Drosophila melanogaster has been adopted as a model animal, not only in genetics and developmental biology but also in neurobiological science. It is estimated that there are as many as 100,000 neurons in a fly brain. Information on numerous types of neurons of Drosophila central and sensory nervous systems has been accumulated during its history of research over the past 100 years. In spite of this, however, databases that comprehensively collect information of all the identified neurons have never been released.

Moreover, molecular genetical methods such as the enhancer-trap technique are used frequently in recent researches to identify, visualize, or manipulate specific neurons. As each enhancer-trap strain drives gene expression in different subsets of neurons specifically, consolidating information of useful strains and the neurons labeled by them is highly demanded. This kind of database has never been established, either. In this research, I constructed an online neuron database called Flybrain Neuron Database, which provides information of neurons and enhancer-trap strains to label them. The database aims to archive information of as many neurons as have ever been identified.

To construct the database system, commercial database software FileMaker Pro 8.5 (FileMaker Inc.) was adopted as the platform. It was chosen because of its versatility in dealing with various types of data fields including text, figures and movies using graphic user interface, so that data can be added to the database easily and intuitively. Also, the software supports flexible relational database function, which enables to correlate multiple sub-databases in the system.

The database is composed of four major sub-databases. The first part - Neuron database - contains information of each identified neuron type, including systematic fields for neuron names, number of the cells, projection sites and distribution of pre- and postsynaptic, and free-text fields for morphological and functional descriptions. Figures or movies were provided whenever possible to present morphologies of the neurons. Information was collected mainly from original publications of various research groups including ours, as well as some unpublished data annotated by us and collaborators. Neuron types described in the database are visualized mostly with enhancer-trap strains or immunostaining. These markers, on the other hand, often label not only one neuron type but rather several or many of them. To present these labeling patterns systematically, I set up the second sub-database - the Strain/Antibody database. Each record of this sub-database contains information about specific strain or antibody, which is mutually hyperlinked with the Neuron database data of the neurons labeled by the strain/antibody.

Projection sites and positions of the cell bodies are described based on the strictly defined brain regions. The third sub-database - Brain Region database - provides detailed explanation and definition of these areas, which are based on the controlled nomenclature system established newly by the consortium of insect neurobiologists, for which I made substantial contribution by making draft proposal and the final plan accommodating suggestions by other members. Therefore this study of establishment of the new nomenclature of neuropils occupies a significant part of this work to construct the neuron database.

Collaborating with informatics researchers in the National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, I also incorporated a novel interactive three-dimensional online browser - the Brain Explorer. It enables users to view the stacks of serial optical brain slices from any desired viewing angle with any cutting plane. Each record of the Brain Explorer is hyperlinked with relevant records of the Neuron database and/or the Strain/Antibody database.

The database also offers active links to external databases such as PubMed, FlyBase or Drosophila Stock Center so that users can easily obtain detailed publication data or request specific fly strains.

More than 400 different types of neurons have been registered in the Neuron database, covering most of the neurons identified in the fly brain. The so far unprecedented comprehensive and interactive lists of all the known neurons will serve as a useful daily tool for fly neuroscientists. The comprehensive information of neuronal projection will also be utilized to estimate connectivity between certain areas of the brain. Variety of connectivity strengths within the optic lobe layers have successfully been evaluated using the datasets. Connectivity strengths between higher-order neuropils will be calculated as well after enough amount of information of higher-order interneurons is accumulated.

ショウジョウバエは神経生物学のモデル動物として広く利用されており、その脳はおよそ10万個の神経細胞から構成されている。過去100年以上にわたる研究により、ショウジョウバエの脳において多くの神経細胞が同定されているが、これらの情報を網羅的に収集した媒体は存在しなかった。本論文は、これまでに報告されているショウジョウバエ脳の神経細胞を網羅的に収集したオンラインデータベースを構築することを目的としている。本論文は、データベース作成の前提となるショウジョウバエ脳地図の作成、データベース本体の構築、データベースに収集されたデータの利用の3つの部分から構成されている。

1.ショウジョウバエ脳領域地図の作成

ショウジョウバエでは、これまで研究者間で広く共通して使われる脳領域地図は存在しなかった。このため、さまざまな人物により多様な文献に記載された神経の投射先は、そのままの状態ではデータベースに収録することが困難であった。これを解決し、多くの神経を統一した用語を用いてデータベースに収録するため、新規に脳領域地図を作成した。手法としては、ショウジョウバエの脳を複数の手法で染色し、共焦点レーザー顕微鏡で撮影することにより脳内の領域や神経線維束を詳細に可視化・同定した。染色方法として用いられたのは、抗体染色法、GAL4/UASエンハンサートラップ法、銀染色である。この結果、脳全体が解剖学的・機能的特徴に従って数十の小領域に分割された。

2.データベースシステムの構築

データベースシステムは大きく5つのモジュールに分割される。うち4つは文字情報を中心としたデータを提供するデータベースであり、Neuron Database、Strain/Antibody Database、Brain Region Database、Publication Databaseとよばれる。このうちNeuron DatabaseとStrain/Antibody Databaseは本データベースシステムの核をなすものであり、Neuron Databaseは個別の神経細胞の名称、投射先、細胞体の位置、神経細胞数などを、Strain/Antibody Databaseは神経細胞を可視化することに用いられるエンハンサートラップ系統や抗体の情報をそれぞれ提供する。論文執筆時点でNeuron Databaseには366、Strain/Antibody Databaseには427のレコードが存在する。データの収集は、主にこれまでに出版された原著論文からの抜粋・編集という形により、必要に応じてこれ以外の未発表データも使用されている。投射領域などの用語は各論文により使用している用語が異なるため、前項で定義した新しい脳領域を用いて規定しなおし、データベースに記載した。5つめのモジュールはBrain Explorerとよばれる顕微鏡画像や脳領域のオンライン3次元可視化ツールであり、立体的形状をウェブブラウザ上でインタラクティブに観察することができる。

3.データベースに収集されたデータの利用

前項に挙げたデータベースに収録されている神経投射の網羅的データを用い、脳領域間の情報伝達・処理様式をモデル化することが可能である。このことを示すため、視覚情報を処理する視葉、嗅覚情報の高次中枢である側角について、これらの領域に投射する神経の投射パターンの解析と考察を行った。この結果、視葉を構成する層の相互間で情報の伝達強度や方向に差異があること、側角内部に設定した領域間において、入力する匂い情報に差異があることなどが明らかにされ、体系的に収集された網羅的データを用いて脳の各領域の機能的解析が可能であることが証明された。

なお、本論文は松田圭司氏、大石高生氏、大綱英生氏、伊藤啓氏との共同研究であるが、論文提出者が主体となって研究を立案・実行したもので、論文提出者の寄与が十分であると判断する。したがって、博士(科学)の学位を授与できると認める。