Project/Area Number |
19K17657
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 53030:Respiratory medicine-related
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Research Institution | Department of Clinical Research, National Hospital Organization Kyoto Medical Center |
Principal Investigator |
山本 佑樹 独立行政法人国立病院機構(京都医療センター臨床研究センター), 展開医療研究部, 研究員 (10812133)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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Keywords | 幹細胞 / 肺胞 / 肺癌 / シングルセル / 空間オミクス / 組織幹細胞 / 肺線維症 / 肺気腫 |
Outline of Research at the Start |
肺気腫・肺線維症・肺癌といった難治性呼吸器疾患において、呼吸を行う場である肺胞の「幹細胞」とされるⅡ型肺胞上皮細胞の異常が病態形成において重要な役割を果たすことが分かってきた。しかし、それらの研究はマウス疾患モデルを中心に行われており、実際のヒトの細胞ではどうかは不明な点が多い。本研究では、実際の臨床検体の解析を行うことで、「幹細胞」の異常がこれら難治性疾患とどのような関連があるのかを解明し、今まで知られていなかった新たな病因やバイオマーカーを探索する。
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Outline of Annual Research Achievements |
多彩な病態を呈する呼吸器疾患の分類は、主に病理・生理学的知見をもとに行われてきた。一方で、近年の幹細胞生物学の進歩により、肺においても組織幹細胞が疾患の病態形成などに大きな役割を持つことが分かってきた。特に肺胞幹細胞であるⅡ型肺胞上皮細胞の機能異常は、肺癌、肺気腫、肺線維症などの呼吸器領域において致死性の高い疾患との関連性が、動物モデルにおいて指摘されている。しかし、初代細胞の単離や培養維持の難しさから、実際のヒト疾患における肺胞幹細胞の動態は未知の部分が多かった。本研究では、肺癌,肺気腫、肺線維症などの疾患横断的な患者臨床検体の解析と、ヒト iPS 細胞由来肺胞幹細胞モデルから得られた知見を融合することで、これら病態を「肺胞幹細胞機能異常」関連マーカーを用いた新たな分類軸で層別化すること目指している。特に肺癌等の難治性呼吸器疾患と幹細胞機能異常を軸とした疾患再評価を進めるにあたって、同一組織内に存在する腫瘍内あるいは正常部位との不均一性および構成細胞の周囲組織との連関などが、特定の幹細胞あるいは分化マーカーに着目した解析を進めるうえで極めて重要であり、これを実現するためのツールとして有力なのが空間オミックス解析であると考えた。本年度は、従来行ってきた免染での評価に加えて、肺癌等の組織切片を用いた、空間トランスクリプトーム解析に着手することが出来た。組織を必要なスライドに貼付し、かつ解析に必要なクオリティであることを確認した。今後結果について、特に組織内の不均一性と幹細胞ポピュレーションに注目した解析を行い、新規マーカーの同定を目指す。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症パンデミックのために、臨床検体の収集や解析に影響が出たため。
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Strategy for Future Research Activity |
今後も、組織切片の特徴を生かして、空間情報を意識した解析を追加していきたい。 こうした複数の解析を組み合わせることで、新規バイオマーカーの同定や疾患理解につなげていく。
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