2021 Fiscal Year Final Research Report
Cancer metastasis research that makes full use of innovative imaging technology and medaka as a model of cancer
| Project Area | Resonance Biology for Innovative Bioimaging |
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| Project/Area Number |
15H05952
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Biological Sciences
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
出口 友則 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (30415715)
川上 良介 愛媛大学, 医学系研究科, 准教授 (40508818)
齋藤 卓 愛媛大学, 医学系研究科, 講師 (60588705)
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| Project Period (FY) |
2015-06-29 – 2020-03-31
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| Keywords | バイオテクノロジー / 癌 / 遺伝子 / タンパク質 / 細胞・組織 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We have developed an innovative bioimaging technology and cancer model medaka for analysis of cancer metastasis mechanism and drug discovery. As an instrument development, we succeeded in developing a new two-photon excitation optical sheet microscope with a uniform wide field of view using a bessel beam illumination. In fact, we succeeded in high-resolution imaging of the whole body of medaka fry and long-term ecological observation. For image analysis, we succeeded in quantitative morphology measurement using texture image information and 3D imaging with improved control software. Furthermore, for deep observation of the living body, we succeeded in improving the mismatch of the refractive index difference at the interface by applying nanosheets. In addition, we were able to analyze the dynamics of cells and the cancer microenvironment of human cancer cells transplanted into immunodeficient medaka.
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| Free Research Field |
バイオイメージング
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
生体イメージング法は未だ開発途上の研究手法で、さまざまな問題点が蓄積している。本研究では、新規光源を用いて革新的蛍光イメージングシステムを開発し、さらにイメージング用メダカがんモデルを樹立し、両者を融合して生きているメダカの中でがん細胞の動態と機能をイメージングすることに成功した。当該技術は、これまでの蛍光顕微鏡システムでは観察が困難であった生体全体の深部で起こるさまざまな生命現象を外部から細胞または分子レベルで捉えて画像化して解析することを可能にする手法であり、生命現象を時空間的に理解するために大きく貢献することが期待され、がんの骨転移研究のみならず広く生命科学研究分野に応用可能である。
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