2020 Fiscal Year Annual Research Report
ヒト幹細胞培養系に出現する異質細胞の非侵襲的検出法の開発とその出現機構の解明
Publicly Offered Research
| Project Area | Singularity biology |
|---|
| Project/Area Number |
19H05418
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
|---|
Principal Investigator |
難波 大輔 東京医科歯科大学, 難治疾患研究所, 准教授 (10380255)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 表皮幹細胞 / 機械学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
重度熱傷などへの再生医療に用いられている培養ヒト表皮幹細胞は、自己複製を繰り返しながら、幹細胞コロニーを形成する。しかしながら、突如として幹細胞コロニー内に自己複製能を消失した異質な細胞が生まれる。このような異質細胞が出現した幹細胞コロニーでは、連鎖的に他の多くの幹細胞が分裂停止し、分化した分裂停止コロニーへと形質転換する。すなわち、均一な幹細胞集団内に生まれた一つの異質な細胞＝シンギュラリティ細胞が、幹細胞集団そのものを消失させる。この異質細胞の出現は、再生医療の大きなリスクとなっている。異質細胞出現の機構は不明であるが、申請者らの研究から、異質細胞は細胞運動能が低下していることが明らかとなっている（Nanba et al., EMBO Mol. Med. 2013: Nanba et al., J. Cell Biol. 2015など）。
本研究では、深層学習による画像認識と、状態空間モデルによる物体追跡を組み合わせた新しい自動細胞追跡システム (Deep learning-based automated cell tracking: DeepACT)を開発することに成功した。このDeepACTを用いて、ヒト表皮細胞コロニーの個々の細胞の運動解析から、幹細胞コロニーに特徴的な細胞の運動パターンを同定した。さらに、速度の低下した異質細胞を非侵襲的に識別し、分裂停止に至るコロニーを事前に予測することに成功した。以上の成果を応用することで、異質細胞＝シンギュラリティ細胞の出現機構の解明が期待される。
|
| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
