Project/Area Number |
18K16839
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 56050:Otorhinolaryngology-related
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Research Institution | Mie University |
Principal Investigator |
玉利 健悟 三重大学, 高等教育デザイン・推進機構, 特任講師(教育担当) (90585176)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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Keywords | 嗅覚 / におい / 電気生理 / 電気生理学 / イモリ / グルコース / 嗅細胞 / ホールセルパッチクランプ / 嗅粘膜 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究の実験では、昨年度より電気生理学実験とにおい識別装置の実験を同時並行で進ませている。内容として、電気生理実験では、嗅細胞のSGLT(sodium glucose transporter)の機能が糖代謝の異常により、障害あるいは過剰になり、嗅覚の異常を生じさせていると考え、in vitoroでの再現を目指している。実際には動物の嗅細胞を用いて電気生理学的データを解析するため、ホールセルパッチクランプ法による実験を、既に実験系が確立したイモリを用いて行った。SGLTはナトリウムイオンの移動が見られるため、神経細胞である嗅細胞で生じた場合、早い一過性のナトリウム電流が生じることが考えられ、その解析により異常の程度が解明されると考えていたが、グルコース投与による応答は、濃度依存性も認められず、現時点で明確な反応をを得られていない。実験環境の調整を行っているが、一部機材が故障したこともあり、現状予算ではアーチファクトと判別が難航している。そのため、マウスを含め、ヒト嗅細胞への実験が難しく、未達となっている。 もう一つのアプローチとして、におい識別装置を用いて、糖尿病性の嗅覚障害の病態を解明できるのではないかと考え、嗅細胞とSGLTに関係するにおい成分の解析を行っている。いくつかのにおい物質に関するデータを取得したが論文や発表に至っていない。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
所属組織の度重なる改組による備品の移転や、一部機器の故障もあり、実験環境が悪化している。特に電気生理実験における機器の故障は重大な問題となっており、DIGIDATA11322Aの修理は厳しく、別の研究室から現状貸与を受けられるか交渉している。 また、におい識別装置に関しては、コロナ禍とウクライナ紛争のため、データ取得に必要な基準ガスの注文から到着に大幅な遅れが生じ、当初の計画より遅延が生じた。
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Strategy for Future Research Activity |
DIGIDATA11322Aの修理は現状予算では厳しいため、他施設のものを貸与できるように手配している。貸与されれば、イモリの嗅細胞のグルコースによる反応について、詳細な解析を行う。イモリの嗅粘膜の取り出しを行ったが、形状を維持できていないため、組織切片での観察よりも、他の方法で嗅細胞発現SGLTの同定を行う予定である。 電気生理学実験と同時に、におい識別装置を用いて糖質とにおいの関連について、操作方法と基礎データを取得したため、候補となっている成分について更に分析する。
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