| Project/Area Number |
21K17088
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
Seki Soju 大阪大学, 大学院歯学研究科, 助教 (60755081)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | ALS / 筋萎縮性側索硬化症 / 三叉神経中脳路核 / 一次感覚神経 / 咀嚼障害 / 電気生理学 / AI / 人工知能 / バイオマーカー / 電気生理 / パッチクランプ |
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| Outline of Research at the Start |
筋委縮性側索硬化症 (ALS) は病気の進行に伴い咀嚼障害が生じ、栄養状態が悪化し死に至る。有効な治療薬がないALS患者にとって咀嚼障害を治療することは、ALS患者の生命予後に直接影響する。
本研究では、申請者らが開発した人工知能(AI)による咀嚼障害鑑別モデルを用いて、ALSモデルマウスで咀嚼障害を検出し、同時に三叉神経系ニューロンの発火異常を神経生理学的手法により確認、ALS咀嚼障害の原因を解明し、脳内生理活性物質による治療法を考案する。さらに、ALS患者の咀嚼運動を観察し、咀嚼障害鑑別AIを発展させ、現在早期発見が困難なALS診断バイオマーカーの開発を行うことを目的とする。
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| Outline of Final Research Achievements |
In amyotrophic lateral sclerosis (ALS), we examined (1) how mastication disorder manifests itself, and (2) mastication behavior using artificial intelligence (AI). In addition, we investigated how the primary sensory neurons that control mastication are affected by the disease by electrophysiological studies. In (1), we used a video camera to capture the mastication behavior of ALS model mice and automatically detected the mastication cycle using AI, and found that the mastication cycle was significantly prolonged in ALS model mice from around 12 weeks of age compared to wild-type mice. In (2), we are currently conducting electrophysiological investigations of the primary sensory nerves that control mastication, and found abnormal firing activity and modulation of basic membrane properties in ALS model mice at maturity.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で開発した人工知能 (Artificial Intelligence; AI) による咀嚼障害鑑別モデルを用いて、ALSモデルマウスで咀嚼障害を検出することができた。同時に三叉神経系ニューロンの発火異常を神経生理学的手法により確認、ALS咀嚼障害の原因を解明し、今後脳内生理活性物質によるALS治療法の考案につながる可能性がある。さらに、ALS患者の咀嚼運動を観察し、咀嚼障害鑑別AIを発展させ、現在早期発見が困難なALS診断バイオマーカーの開発を行うことを目的としている。
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