| 研究課題/領域番号 |
21K09943
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分57040:口腔再生医学および歯科医用工学関連
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| 研究機関 | 日本歯科大学 |
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研究代表者 |
鳥居 大祐 日本歯科大学, 生命歯学部, 講師 (10548259)
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| 研究分担者 |
菊池 憲一郎 日本歯科大学, 生命歯学部, 教授 (80267260)
筒井 健夫 日本歯科大学, 生命歯学部, 教授 (70366764)
平島 寛司 日本歯科大学, 生命歯学部, 助教 (50824661)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | Crouzon症候群 / 頭蓋縫合早期癒合症候群 / FGFR2 / ゲノム編集 / 一塩基置換 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、遺伝性頭蓋縫合早期癒合症候群であるCrouzon症候群の形態形成異常につながる分子メカニズムの解明から、発症や症状進行に対し抑制可能な治療薬の選出を目的とする。Crouzon症候群では上顎骨低形成や歯の形態異常が報告されているため、ヒトの骨髄由来間葉系幹細胞と歯髄幹細胞に、発症の原因となるFGFR2の複数箇所の点変異を、ゲノム編集による一塩基置換で導入し、硬組織形成に関連するBMP2刺激に対する分子メカニズム解明を行う。遺伝子発現変動等をクラウド型ナレッジベースへ反映し、Crouzon症候群のFGFR2の各バリアントで正常と異なる分子動態に対する治療薬候補を選出する。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では、頭蓋縫合早期癒合症候群の1つであるCrouzon症候群の形態異常に関連する分子メカニズムの解明を行い、発症や症状進行に対し抑制可能な治療薬の選出を目指し研究を行っている。
Crouzon症候群は上顎骨や歯など硬組織の形成異常が見られることから、硬組織形成能を有するヒト歯髄幹細胞から不死化細胞を作製し分化能の解析を行った。現在、この不死化歯髄幹細胞をベースにCrouzon症候群モデル細胞作製を進めている。
また、Crouzon症候群の原因であるFGFR2（Fibroblast growth factor receptor 2）の点変異で最も報告の多いCys342Tyrと、我々が先行研究で報告したGly338Argの変異について、それぞれ変異型FGFR2発現ベクターを作製し歯髄幹細胞に導入後、FGFR2下流のリン酸化経路の伝達分子であるprotein kinase C（PKC）の刺激剤のphorbol 12-myristate 13-acetate（PMA）を作用させ、硬組織関連遺伝子の1つであるbone gamma-carboxyglutamate protein（BGLAP）の発現を解析した。その結果、変異型FGFR2発現ベクターを導入した歯髄幹細胞は野生型FGFR2発現ベクターを導入した歯髄幹細胞と比較しBGLAP発現が高い傾向が見られ、PMA作用でBGLAP発現は上昇したが、野生型FGFR2発現ベクターを導入した歯髄幹細胞と比較しCys342Tyr変異型FGFR2発現ベクターを導入した歯髄幹細胞ではPMA作用によるBGLAP発現上昇率がやや低い傾向が見られた。したがって、BGLAP発現はPKC活性化によって上昇し、Crouzon症候群の変異型FGFR2を発現させた歯髄幹細胞の硬組織形成においてPKCを介するリン酸化シグナル伝達系に異常のあることが示唆された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
今年度は、不死化細胞作製後にFGFR2の変異に関してゲノム編集を用いた一塩基置換を行いCrouzon症候群モデル細胞を作製し、Crouzon症候群の分子メカニズムを解析する予定であったが、前年度までのCOVID-19の影響による物流遅滞等が重なり、進捗状況は予定よりやや遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
Crouzon症候群のFGFR2変異に関してCRISPR/Cas9システムによる一塩基置換を行いFGFR2Cys342Tyr変異細胞を作製し、硬組織形成関連遺伝子の発現および細胞内情報伝達の変化を正常細胞と比較解析する。また、その解析結果をクラウド型ナレッジベースへアップロードすることで、治療薬候補の選出を行う。
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