| 研究課題/領域番号 |
22K15214
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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46020:神経形態学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
濱崎 英臣 九州大学, 医学研究院, 助教 (80843771)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | タウオパチー / アルツハイマー病 / 神経変性疾患 / 画像解析 / 神経病理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
アルツハイマー病の脳内には2つのたんぱく質、アミロイドベータとタウタンパクが異常な形で蓄積します。
本研究は、解剖に協力いただいた方の脳を対象に、タウタンパク病変をの分布を詳細に検討することを目的としています。その解析のために、新たなプログラムを作製し、タンパク質の沈着と生前のライフスタイルや臨床的にみられた症状との関連を明らかにすることで、病変の危険因子や細かい認知症の亜型の存在を明らかにすることを目的としています。
また、脳内にみられる変生産物はタウタンパク以外にもあり、多様な形態をしています。それらの変生産物についても、解析を行い、危険因子の発見を行うことを目的としています。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、Tauタンパク異常蓄積が神経細の細胞体にみられる神経原線維変化（Neurofibrillary tangle; NFT）と様々な細胞突起内に沈着が見られる神経突起網病変を区分して定量的に解析することで、量的な変化や沈着パターンを明らかにし、Tauタンパクによって引き起こされる疾患のサブタイプを明確にすることである。
2022年度は、Tauタンパク異常蓄積解析のための撮像条件の決定と解析プログラムの作製を予定しており、研究計画通りに行った。症例として、①大脳皮質のNFTを主病変とする症例、②神経突起網病変が顕著である症例、③病変が軽度であり、ごく少数のNFTが観察される症例、④病変が軽度であり、ごく少数の神経突起網病変のみ観察される症例、の4パターンに分け各3症例を代表例として選択し、撮像条件の決定とプログラムの開発を行った。
広範囲の撮像はKEYENCE BZ-X700を用いてタイルスキャンを行い、撮像の倍率や範囲などの条件を検討した。200倍以上の倍率で異常構造物の形態学的な解析が可能であったことから、撮像200倍以上の倍率で複数の条件設定を行った。解析範囲と所要時間を考慮し倍率は200倍とした。
現行のプログラムを拡張し、広範囲を対象とした解析を行った。陽性構造物の抽出は、これまで教師なしの機械学習を用いて標本間の染色性の違いを補正しつつ、陽性構造物を抽出してきた。病変が明瞭である症例①、②、③の群は従来の抽出方法をベースとした解析でも対応が可能であった。一方、④の突起網病変がごく少数出現する症例群は偽陽性の抽出が多いことから、対応したプログラムを開発中である。より広い症例に対応するため、検討症例を追加し、現在40症例ほどの撮像を終え解析中である。
また現行のプログラムを用いてMyotonic dystrophy症例のtau病変の解析を行いJNEN誌に掲載した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初予定していた撮像条件の決定が完了した。プログラム開発に関しては現在調整中で予定よりも遅れている。一方で、今後予定していた通常加齢とアルツハイマー病病変以外の他疾患の検討にも有用であることがMyotonic dystrophyの病変を解析した結果で示されたこと(doi: 10.1093/jnen/nlac097.)、並びに当初よりも撮像症例を増やしており、こちらは予定よりも進んでいることから、総合しておおむね順調と判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
代表例12例と少数の検討であり、かつ少数の神経突起網病変のみの症例では偽陽性が多いことから、現時点では変生産物の量と臨床的な項目で相関関係が明確ではない。
プログラムを改良し解析の精度を上げるとともに、現在解析中の症例を加え症例数を増やすことで変生産物の形態別の量と臨床像との関連を明確にする。また、解析対象として他疾患、他の変生産物を対象とし、それぞれの形態学的な特徴を参照した解析プログラムを開発し、それぞれの疾患の中の亜群やその病変ごとの組織反応性を明らかにし、より細胞障害性の高い病変の発見につなげることを目標とする。
さらに、これまでは研究のベースとなるプログラム開発をMATLABのみで開発し解析してきたが、今後、Image-Pro等他の解析ソフトと組み合わせ、解析の幅を広げることで、多様な組織像に対応していく予定である。
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