| Project/Area Number |
22K09970
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 57030:Conservative dentistry-related
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| Research Institution | Kyushu Dental College |
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Principal Investigator |
臼井 通彦 九州歯科大学, 歯学部, 准教授 (10453630)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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)
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| Keywords | スフェロイド / 歯根膜幹細胞 / 歯根膜細胞 / 骨分化 / 幹細胞性 |
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| Outline of Research at the Start |
間葉系幹細胞をスフェロイドの状態で培養することにより、その生理機能が向上することが知られている。歯根膜幹細胞を用いて、スフェロイド培養を行うと、幹細胞性が向上する一方で、骨分化能も上昇する。この一見、相反する事象のメカニズムについては、不明である。我々は、スフェロイド内部の存在する位置で細胞の特性が異なるのではないかという仮説を立てた。本研究の目的は、歯根膜幹細胞スフェロイドにおいて、幹細胞性の上昇と骨分化能が上昇するメカニズムをレーザーマイクロダイセクション法、次世代シーケンサーによるトランスクリプトーム解析などの手法を駆使して、明らかにすることである
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| Outline of Annual Research Achievements |
歯根膜幹細胞スフェロイドでは、単層培養した歯根膜幹細胞に比較して、幹細胞性まーかーであるOCT4、NANOGの遺伝子発現が有意に上昇する特徴を持つ。その一方で、歯根膜幹細胞スフェロイドを骨分化誘導条件で培養すると、単層培養した歯根膜幹細胞より形成される石灰化結節量が増加する。「幹細胞性（未分化性）」と「骨分化」という一見、相反する事象が歯根膜幹細胞スフェロイドで亢進することが示唆されるが、このメカニズムについては不明である。スフェロイドは細胞の内部と外部では、細胞の代謝が異なる。我々は「スフェロイド内部の存在する部位によって、歯根膜幹細胞の特性が変化する」という仮説をたてた。通常、スフェロイドチップで作成されるスフェロイドの直径は200umであるが、レーザーマイクロダイセクションを行うには小さすぎる。そこで、形成されたスフェロイドをモールドにいれて直径3ミリ程度の歯根膜細胞スフェロイドを作製することに成功した。作製したすスフェロイドの表層部分と中央部分とを区別して、レーザーマイクロダイセクションによりRNAを抽出した。単層培養歯根膜細胞、スフェロイド表層部分、スフェロイド中央部分におけるNanog, Oct4のｍRNA発現を比較した結果、中央部分のこれら幹細胞性マーカー発現は単層培養、スフェロイド表層に比較して、有意に上昇していた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定していた通常より大きいスフェロイドの作製、並びにレーザーマイクロダイセクションによるRNAの抽出を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
レーザーマイクロダイセクションにより抽出した、スフェロイド表層部分と中央部分のRNAを用いて、次世代シーケンサーによるトランスクリプトーム解析を行う。また、同定した同定したDEGを対象に、機能解析としてGO（Gene Ontology）term 解析や、近似した発現パターンを認める遺伝子クラスターを含んだネットワーク解析を実施する。
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