Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
本研究は、炎症の進行過程で生体内の細胞集団で生じる遺伝子発現の変化を1細胞トランスクリプトームのデータを取得して解析し、細胞集団内の多様性や炎症進行過程での方向性を統合的に解析する手法を開発することで、炎症等の疾患の進行過程についての知見を得ることを目的とする。具体的には、炎症の開始からの経過時刻の異なる生体組織中の細胞の1細胞発現プロファイルを基に、各細胞の炎症進行過程の時系列上で占める位置を推定して配置する細胞系譜推定手法を確立する。細胞の状態変化が複数の系列で進むことで、分岐を含む複雑な構造を取ることがあるため、このような場合でも細胞系譜を推定できる手法の確立を目指す。
本研究は、炎症等の疾患の進展過程で生体内の細胞集団で生じる遺伝子発現の変化を1細胞トランスクリプトームにより解析し、細胞集団の多様性や状態変化の方向性を統合的に解析する手法を開発することで、炎症等の疾患の発症・進展についての知見を得ることを目的とした。炎症刺激を受けた細胞集団が刺激の時間経過とともにどのように状態が変化していくかを、刺激後の時間経過に応じて細胞を整列させた疑似時系列上で各遺伝子の発現変動を遺伝子間で比較解析する手法を開発した。実際に、本手法で、TNF（腫瘍壊死因子）で刺激した培養がん細胞内部の遺伝子の発現が、刺激時間の経過に応じてどのように変化するかを推定したところ、TNF刺激で特異的に発現変動するマーカー的な遺伝子を複数検出することができた。また、マウス皮膚組織において炎症刺激をかけた時に遊走する好中球を二光子励起顕微鏡で経時的に観察し、細胞動態を解析する手法を開発した。経時観察により得られる時系列動画像のフレーム中から、好中球の領域を検出し、各時刻のフレーム間で同一の好中球を追跡する。多数の好中球の画像を教師データとして深層学習により学習することで同一の好中球を識別して追跡できることを示した。れにより、観察した全時刻フレームのうちの80%以上のフレーム中から約90 %の好中球を追跡できるという良好な精度を達成できた。このように、本研究では、生体イメージングと１細胞トランスクリプトームのデータを解析することで、炎症刺激により生じる細胞動態と遺伝子発現の変動を解析できる手法を開発した。現状では、生体イメージングと１細胞トランスクリプトーム解析で、各細胞を１対１で対応付けることはまだできていないが、細胞集団を時系列上で整列することで、細胞集団レベルでの対応付けが可能な段階まで到達できていると考える。
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
All 2022 2021 2020 Other
All Int'l Joint Research (2 results) Journal Article (5 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results, Peer Reviewed: 4 results, Open Access: 4 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)
Proceedings of 12th International Conference on Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics
Volume: － Pages: 57-62
10.1145/3510427.3510436
Frontiers in Bioscience-Landmark
Volume: 27 Issue: 4 Pages: 127-127
10.31083/j.fbl2704127
International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics
Volume: 11 Issue: 3 Pages: 50-57
10.17706/ijbbb.2021.11.3.50-57
Proceedings of the 12th ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology, and Health Informatics
Volume: 35 Pages: 1-7
10.1145/3459930.3469559
医学のあゆみ
Volume: 275 Pages: 1085-1091
