| Project/Area Number |
22K19403
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 48:Biomedical structure and function and related fields
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | マイクロCT / 脳組織 / 形態解析 / ニューロン / FIB-SEM / 非破壊撮像 / 高分解能 / 三次元構造データ |
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| Outline of Research at the Start |
マイクロCTはX線顕微鏡とも呼ばれ、CT(Computed Tomography)と同様の原理を用いて、さらに分解能を大きく高めることにより、サンプル内の微小構造を非破壊にて観察するシステムである。光学顕微鏡より高い分解能で三次元的データを得られる点が特長である。本研究課題では、マイクロCTの技術を主軸として、光学顕微鏡と電子顕微鏡との橋渡しをする解析対象サイズと分解能において三次元構造データを取得する方法を開発する。
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| Outline of Final Research Achievements |
This project is an experiment aimed at imaging and analyzing the structure of brain tissue by applying micro-CT technology. In the first year, we focused on establishing a system for analyzing micro-CT data and examining sample processing protocols. In the second year, we worked on developing an improved protocol for osmium staining. In the third year, based on the optimized sample processing methods developed thus far, we mounted the samples on the thinnest possible platforms and trimmed them down in size, which led to improved data quality in micro-CT imaging. For samples trimmed to the appropriate size, the imaging conditions adopted in this study enabled the acquisition of structural data with extremely high resolution.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究課題では、マイクロCTを用いることにより、脳組織の構造解析において、高い分解能を実現しつつ、大きなボリュームのデータを少労力で取得できることができた。さらに、この成果が他の多様な分野に応用可能であることが期待される。マイクロCTは元々汎用性が高い解析技術であり、柔らかいものから硬いものまで、生物試料から金属試料まで、様々なサンプルに対応できる。実験条件を適切に最適化すれば、神経組織にとどまらず、培養細胞からあらゆる臓器、ときには金属が混合したサンプルでも、目的の微小領域をターゲットできる可能性を示した。
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