Elucidation of mechanosensor function acquisition process of osteocytes using 3D-volumetric image data

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H03859
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57070:Developmental dentistry-related
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: Kamioka Hiroshi 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (80253219)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 植田 紘貴 岡山大学, 医歯薬学域, 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, 医生物学研究所, 助教 (60611431) ; 原 徹 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 技術開発・共用部門, ステーション長 (70238161)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 生体ボリュームイメージ解析 / 骨細胞 / メカノセンサー / 骨細管

Outline of Final Research Achievements

We considered bone as a continuum of matrix structure and cell structure, and thought that the construction of the two would allow osteocytes to mature as mechanosensors. In this study, we found that it is important for osteocyte processes to form a certain structure with the surrounding osteocyte processes in order for osteocytes to function as mechanosensors, and the key is the formation of a tethering element between them. Furthermore, in the future, in order to examine the effects of osteocyte canaliculi formation on mechanical stress response for bone disease, automatic extraction of cell processes and bone tubules will be essential. It became clear that machine learning can be applied to the analysis of FIB-SEM data.

Free Research Field

骨組織学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

これまで、どのような力が骨細胞を刺激して、メカニカルストレス応答を生じているか明かでなかったが、骨細管内の構造解析から得られた流体-構造連成解析を進めて流体応力が骨細胞突起の膜表面を局所的に大きく変形させることがメカノセンサーとしてのトリガーになっている可能性を示せた。
また、大量の連続画像を有する生体ボリュームイメージ解析に機械学習を取り入れることによって、境界のはっきりしない電子顕微鏡画像からも目的の部位を自動抽出できることが明らかになった。これにより、今後、より多くのデータを扱うことが可能となり、生体ボリュームイメージ解析が幅広く行われることになったことは社会的意義も高いと思われる。