Creation of innovative technology platform for single-cell glycomics
| Project/Area Number |
23K26872
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| Project/Area Number (Other) |
23H02179 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 38060:Applied molecular and cellular biology-related
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
舘野 浩章 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究グループ付 (30450670)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木下 聖子 創価大学, 糖鎖生命システム融合研究所, 教授 (50440235)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000)
Fiscal Year 2026: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
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| Keywords | シングルセル / グライコミクス / 糖鎖 / 次世代シーケンサー / RNA / レクチン / シーケンシング |
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| Outline of Research at the Start |
これまでの研究において１細胞糖鎖・RNAシーケンシング法（scGR-seq）の開発に至っている。本研究ではまずscGR-seq法を高スループット化する。次に糖鎖発現の空間情報を取得するために、組織微小領域の糖鎖発現と遺伝子発現を同時解析する技術を開発する。そして細胞ごとの糖鎖がどのような糖鎖受容体と相互作用するのかを調べる技術を開発する。開発した技術を用いて各種細胞・組織を解析し、アトラス化する。さらにAIによるデータ解析技術を構築する。最終的には「シングルセルグライコミクス」を実現するための技術基盤を構築することを目標とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
全ての生物の基本単位である細胞の最表層は糖鎖で覆われている。糖鎖は細胞の種類（cell type）や状態（cell state）で変化し、多細胞間相互作用を媒介することで多様な生命現象に関与している。また糖鎖は各種疾病のバイオマーカーや創薬標的として重要である。個々の細胞にはどのような糖鎖が発現し、細胞機能や運命決定に関与しているのか？最近、研究代表者（舘野）は世界で初めて、１細胞ごとに発現する糖鎖と遺伝子を次世代シーケンサーで同時解析する技術（scGR-seq）の開発に成功した。本研究ではscGR-seqを基盤として、１細胞ごとに発現する糖鎖の構造と機能を解明、応用するための新たな技術を開発することを目的とし、本年度は(I)scGR-seqの高スループット化、(III)糖鎖受容体スクリーニング技術の開発、（IV） 各種細胞・組織の解析、（V）AIによるデータ解析技術の構築、（VI）scGlycoAtlasの構築を行った。ドロップレット技術を導入することでドロップレット型scGR-seqを開発した。プレート型では１回の実験で100個程度の細胞の解析が可能であったが、ドロップレット型のscGR-seqでは１回の実験で１万個の細胞の解析が可能となり、約100倍のスループットの向上を実現した。さらにドロップレット型scGR-seqを用いて各種細胞、組織の解析を行った。さらにドロップレット型scGR-seqを用いてヒト糖鎖受容体をスクリーニングする技術を開発した。さらにscGlycoAtlasの開発も進めた。
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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
順調に計画通り研究が進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
(I)scGR-seqの高スループット化についてはこれまでの研究で達成することができた。今後は(II)空間scGR-seqの開発、(III)糖鎖受容体スクリーニング技術の開発、（IV） 各種細胞・組織の解析、（V）AIによるデータ解析技術の構築、（VI）scGlycoAtlasの構築の５つの項目について研究開発を進める。
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Report
(1 results)
Research Products
(6 results)
