| Project/Area Number |
22K19590
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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 56:Surgery related to the biological and sensory functions and related fields
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| Research Institution | Aichi Medical University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柳原 大 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (90252725)
瀬尾 憲司 新潟大学, 医歯学系, 教授 (40242440)
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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 |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 再生医療 / 脊髄損傷 / リハビリテーション / 神経再生 / AI定量解析 / リハビリテーションモデル / 神経回路 / 神経再生治療 / シナプス / 細胞外環境 |
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| Outline of Research at the Start |
中枢神経・脊髄損傷の治療応用において、モデル動物脊髄損傷での運動機能評価や痛み評価を正確に定量化しヒト運動機能改善に外挿できる系として、我々はAI機械学習から詳細な機能回復パラメータを抽出しヒトの機能改善に外挿可能な解析系を目標とする。特に、我々は人工シナプスコネクターの合成に成功、モデル動物の急速な生理機能回復を報告した (Science 2020)。また、神経再生の阻害因子であるコンドロイチン硫酸の発現抑制が、劇的回復を示すことを報告し(Nature Commun.2014)創薬展開に繋げている。本研究では従来とは全く異なる2つのこの新しいコンセプトを融合した超回復系を駆使し、上記の課題に挑む。
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| Outline of Final Research Achievements |
Although numerous basic studies have aimed to promote functional recovery after spinal cord injury, few systems allow for reliable extrapolation of recovery outcomes to humans. We have reported that the use of synthetic-synaptic connectors, combined with suppression of chondroitin sulfate leads to rapid physiological recovery in animal models and enables potential therapeutic applications. Utilizing these highly effective recovery systems, we integrated AI-based machine learning with the development of analytical devices to quantitatively evaluate motor function in SCI models and, notably, to accurately assess pain, an area previously lacking detailed analysis. This approach enabled us to establish a platform that bridges model animal data with human motor function recovery. By extracting detailed functional recovery parameters, we successfully presented an analytical framework that allows translational application to human rehabilitation and drug discovery.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、脊髄損傷による深刻な運動障害や痛みに対し、回復困難とされてきた現状を打破する革新的アプローチとなる。とくに人工シナプスコネクターと抑制因子制御による神経回復に加え、AI解析を融合することで、動物実験からヒトへの外挿性を飛躍的に高めることに成功した。再生医療や創薬、リハビリ評価の次世代標準となる可能性を秘めており、超高齢社会におけるQOL改善と医療負担軽減に貢献する社会的意義は極めて大きいと言える。
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