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非酵素的翻訳後修飾の可視化から骨格筋の老化を「見る」

Research Project

Project/Area Number 22K18413
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 59:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

江川 達郎  京都大学, 人間・環境学研究科, 准教授 (00722331)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 岩田 浩明  京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40613328)
後藤 勝正 (山下勝正)  豊橋創造大学, 保健医療学部, 教授 (70239961)
横川 拓海  京都大学, 農学研究科, 助教 (80844323)
Project Period (FY) 2022-06-30 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥26,000,000 (Direct Cost: ¥20,000,000、Indirect Cost: ¥6,000,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2023: ¥10,790,000 (Direct Cost: ¥8,300,000、Indirect Cost: ¥2,490,000)
Fiscal Year 2022: ¥10,010,000 (Direct Cost: ¥7,700,000、Indirect Cost: ¥2,310,000)
Keywords糖化ストレス / イメージング・マスサイトメトリー / 骨格筋 / 老化 / 糖化 / イメージング / IMC / 非酵素的翻訳後修飾
Outline of Research at the Start

要支援・要介護状態に至る三大要因は運動器疾患・認知症・脳血管疾患である。特に、加齢に伴う骨格筋機能低下は免疫系や血管系、脳・神経系を含む各臓器の機能低下に直結して個体老化を招く。このため、加齢による骨格筋機能の低下、つまり骨格筋老化がいかにして起こるのか、その分子背景を明らかにすることが健康維持・増進の観点から欠かせない。本研究では、多重メージング技術および人工知能による画像解析技術の2つの先駆的技術を活用して骨格筋老化の特徴を抽出することにより、骨格筋老化の新たな分子プロセスの発見を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、イメージング・マス・サイトメトリー手法による多重メージング技術および人工知能による画像解析技術の2つの先駆的技術を活用して骨格筋老化を「見る」(骨格筋老化の特徴を抽出する)ことにより、骨格筋老化の新たな分子プロセスの発見を目指している。
3年計画の初年度は、老化骨格筋の標本作成ならびに免疫組織化学染色の基礎検討を進めた。その結果、イメージングマスサイトメトリーに用いることができる抗体の一部選定を終
えたほか、実験条件の絞り込みを終えた。
2年目にあたる今期は、引き続き、イメージング・マスサイトメトリーの実施に向けて、抗体の選定を進め、全16種類(MyHC Ila、p-4E-BP1、CD31、MyHC I、RAGE、p-stat3、AGEs、TNFα、p-H2AX、IL-6、Ki-67、Methylglyoxal、Histone H3、COX4、p-S6、Laminin)の抗体の選定を完了した。また抗体の金属同位体標識を行うために、抗体の力価や特異性などを考慮してパネルデザインを行った。また研究実施者であるポスドク研究員の分析装置のトレーニングも終え、解析可能な段階まで準備を終えることができた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

2年目は研究員を雇用することができ、順調に本解析の準備を整えることができた。しかしながら、1年目の遅れが大きかったため、全体の計画は当初の見込みまで進んでいない。

Strategy for Future Research Activity

解析の準備が完了したため、次年度に入り次第、本解析を実施していく。イメージング後の解析は、主に人工知能を用いて行うため、人工知能分析の専門家である共同研究者と綿密な打ち合わせを進めている。あとは、解析結果をもとに、実験条件などに微調整を加えながら進めていくことで、当初予定通りの結果を得られると考えている。

Report

(3 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Comments on the Screening Results   Research-status Report
  • Research Products

    (1 results)

All Other

All Remarks (1 results)

  • [Remarks] 京都大学大学院人間・環境学研究科健康運動学研究室ホームページ

    • URL

      https://sites.google.com/site/tatsuroegawa/

    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-07-05   Modified: 2024-12-25  

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