2023 Fiscal Year Final Research Report
Development of a microscope/cell sorter to identify killer T cells that attack cancer simply by observing them
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22K19285
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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Medium-sized Section 43:Biology at molecular to cellular levels, and related fields
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| Research Institution | Kindai University (2023)
The University of Tokyo (2022) |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 由香利 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (40866919)
長岡 孝治 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (80649799)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Keywords | GMI / CTL / キラーT細胞 / AI / 機械学習 / T細胞活性化 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We utilized GMI (Ghost Motion Imaging) technology to develop a novel cell analyzing and sorting system capable of identifying killer T cells that attack cancer simply by observing them. The GMI method utilizes measured cell image data directly without reconstructing images, enabling rapid identification of cell characteristics through machine learning. Using GMI technology, we established a method to differentiate T cells with different functions and differentiation states, which acquire various functions upon antigen stimulation, solely based on image information rather than conventional identification via fluorescent antibodies targeting cell surface markers.
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| Free Research Field |
腫瘍免疫
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
CAR-T細胞治療に加えて、腫瘍浸潤リンパ球（TIL）治療がFDAの承認を受けた。これらのT細胞治療は、体外で培養増殖させたがん特異的T細胞を用いる治療であるため、T細胞の機能と増殖をバランスよく保持した細胞を安全に効率よく培養する必要がある。そのためには、閉鎖系の自動培養装置の開発が求められており、培養中のT細胞の状態、機能を把握する必要がある。我々の研究成果は、蛍光抗体などを用いることなく、細胞を観察しその画像情報のみでT細胞の分化度や機能を識別できることから、閉鎖培養装置に組み込み、T細胞のモニタリングを可能にし、CAR-TやTIL治療に最適な培養細胞の調製に貢献できる。
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