| 研究課題/領域番号 |
18K17193
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
五十嵐 正樹 東京大学, 医学部附属病院, 登録研究員 (40769577)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 幹細胞 / フローサイトメーター / セルソーター / 脂肪組織由来間葉系幹細胞 / AI / 脂肪幹細胞 / 記憶学習型セルソーター / 再生医療 |
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| 研究成果の概要 |
初めに、ASCでの評価をおこなう前に、小耳症患者の余剰耳介組織を採取し、細胞単離し培養を行い、ヒト耳介組織由来の軟骨細胞を調整した。次に、脂肪組織由来間葉系幹細胞（ASC）でも分離可能かを検証するため、マウス脂肪組織よりASCを単離し、代表的なASCマーカーであるCD44, CD73, CD90, CD105陽性、CD14, CD31, CD45陰性の発現を確認した。ヒト耳介軟骨細胞は、細胞形態のみで軟骨特性の異なる集団を分離することが可能となり、そのアルゴリズムデータをもとにASCの分離や他の幹細胞との比較を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
顎顔面領域における骨欠損に対して、自己細胞や組織を用いた移植医療などの再生医療が臨床応用されつつある。しかし、外科的侵襲や感染などのリスク、培養による細胞脱分化による品質の低下、移植後の免疫応答などの問題がある。最近開発された無染色で光学的な分析により目的細胞を分離可能とする機械学習駆動型フローサイトメーターに着眼し、多分化能が高い間葉系間質細胞（ASC）を分離することや軟骨特性の高い培養軟骨細胞の分離など、分離操作が複雑な細胞を簡便に分離が可能となる。この技術が実現すれば、今後、従来装置では検出不可能とされてきた特異細胞などが検出、分取可能にり、さらなる再生医療研究の発展が見込まれる。
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