非破壊情報を用いたオルガノイドの最終品質予測

• Project/Area Number: 23K11820
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: 神田 元紀 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 上級研究員 (70755115)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: ラボラトリーオートメーション / ロボット生物学 / 再生医療 / iPS細胞 / 網膜色素上皮細胞

Outline of Research at the Start

組織やオルガノイドの分化誘導は培養難度が高く、かつ分化誘導に長時間（月単位）を要することから、効率的な製造や条件検討が難しい。特に、最終的な産物が出来上がる前の途中状態で良し悪しを判定する技術体系がないため、条件検討にはより長い時間を要する。本研究では、情報技術とロボット技術を組み合わせることで、培養途中時点の細胞状態から最終的な細胞の良し悪しを推定する仕組みを開発する。

Outline of Annual Research Achievements

網膜色素上皮細胞の分化誘導をモデルとして、情報技術とロボット技術を組み合わせることで、培養途中時点の細胞状態から最終的な細胞の良し悪しを推定する仕組みを開発することを目指しており、2023年度は実験系の構築を行った。
(1) 分化誘導プロトコルのロボットへの実装：大量並列実験のために、iPS細胞から網膜色素上皮細胞を分化誘導するためのプロトコルを新規に設置されたヒューマノイドロボットに実装し、正しく分化誘導された細胞が得られることを確認した。本プロトコルにおいては、非破壊データとして毎日のロボット動作時に培養プレートの全ウェル全視野の位相差顕微鏡画像を取得する過程が組み込まれている。
(2) 品質管理プロトコルのロボットへの実装：破壊サンプリングとして、遺伝子発現状態をより高精度かつ安定して取得するために必要な定量PCRおよびRNA-seqについて自動分注機ならびにヒューマノイドロボットへの実装を行った。定量PCRについては384ウェルプレートに対応させており、人間はプライマーとサンプル情報の入力と試薬配置のみを実施し、それ以外の工程（プレート内の配置決定、希釈を含む分注、定量PCR用のインプットファイルの生成）は自動で実施可能とした。
これらの成果により、40日間程度の網膜色素上皮細胞の分化誘導培養において指定したパラメータでの培養の実行、経時的な非破壊サンプリング、多種類並列な破壊サンプリングが実現可能な実験系を構築することができた。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初計画では、1年目に実験系を準備し、2年目に破壊データ、3年目に非破壊データからの最終品質予測を目指していた。1年目の本年度において実験系の準備が完了していることから、おおむね順調に進展していると判断している。

Strategy for Future Research Activity

当初計画では、1年目に実験系を準備し、2年目に破壊データ、3年目に非破壊データからの最終品質予測を目指していた。1年目の実装が予定通りの進展であるため、2年目・3年目についても計画通りに進めることが可能であると考えている。