2019 Fiscal Year Annual Research Report
Elucidation of mechanosensor function acquisition process of osteocytes using 3D-volumetric image data
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19H03859
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Research Institution | Okayama University |
Principal Investigator |
上岡 寛 岡山大学, 医歯薬学総合研究科, 教授 (80253219)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
植田 紘貴 岡山大学, 医歯薬学総合研究科, 助教 (10583445)
早野 暁 岡山大学, 大学病院, 講師 (20633712)
亀尾 佳貴 京都大学, ウイルス・再生医科学研究所, 助教 (60611431)
原 徹 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 構造材料研究拠点, プラットフォーム長 (70238161)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 骨細管 / 流体解析 / FIB-SEM |
Outline of Annual Research Achievements |
骨細胞がメカノセンサーとして機能するとき、細胞突起と骨細管の間にある体液の流れが細胞突起の応力を引き起こす要因となる。そこで、FIB-SEMを用いて生体ボリュームイメージ解析を行った。対象領域を1辺4マイクロメートル、解像度2ナノメートル/voxel の解像度で2000枚の連続断層画像を取得した。しかしながら、この2000枚の連続断層画像から輪郭線を抽出する手作業で行える範囲を超えているので、機械学習による輪郭抽出をFiji Image Jの機械学習を用いて教師データに基づくルールで自動抽出を行い、2値化データを作成した。その後、Amira softwareを用いた立体構築とDragonflyソフトウェアから骨細管と細胞突起の形態計測を行い、得られた3次元立体構築像の精度の検証を行うことにした。結果として、骨細管と細胞突起はお互い接することなく,その間隔は最小16ナノメートル、最大88.4ナノメートルを示し、平均値は51.2+/-12.9 ナノメートルであった。こららにより、機械学習を用いた今後の生体ボリュームイメージ解析が可能と考えられ、これまで本研究のボトルネックとなっていた輪郭抽出の時間を大幅に縮小できることが確認でした。また、本研究に平行して行っている機械的刺激に応じる線維細胞の影響因子の解析では、細胞間コミュニケーションを止めると機械的応答能が著しく阻害されることを見いだした(FASEB J,2020)。この結果は、今後、我々が観察していく骨形成過程での細胞間ネットワーク形成の成熟とメカニカルストレス感受能に何らかの可能性があることを示唆しているものと考える。
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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
ここまでは、前研究の延長もありおおむね順調に進んでいる。ただ、年始からの新型コロナウイルス感染拡大の影響により、NIMS(つくば市)での解析が進んでいないことから、2020年度の研究の進展に関しては未定である。また、研究打合せをスエーデンのリンショーピング大学と行う予定であったが、この情報交換、人的交換については進んでいない。
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Strategy for Future Research Activity |
まずは、基質の成熟にともなう細胞突起のネットワーク形成ならびに骨細管微細構造の形成の時間的経緯を追っていきたい。そのためには、荷重、非荷重の部位におけるこれらの部位の形成の経時的な変化を生体ボリュームイメージ解析で追っていくである。また、同時に京都大学ウイルス再生医科学研究所の亀尾博士との共同研究で流体解析を行うための準備をしていく。現在、その解析にむけてZoom会議を検討している。また、スエーデンのリンショーピング大学とも常時コンタクトを取り、テレ会議ができるように準備をしている。また、骨コラーゲンの形成阻害剤を用いた骨形成への影響を検討していく。これは、本学内で可能な実験であるので、新型コロナウイルス感染の影響は少なく進めることができると考えている。
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