| 研究課題/領域番号 |
22K15344
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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47060:医療薬学関連
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| 研究機関 | 東北工業大学 |
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研究代表者 |
柴田 実可子 東北工業大学, 工学部, 研究員 (40887056)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 末梢神経障害 / MEA / 感覚ニューロン / 薬剤性ミエリン障害 / 抗がん剤 / ミエリン障害 / AI / 末梢神経毒性 / 軸索伝導速度計測 / CMOS-MEA / 創薬スクリーニング / 軸索電動速度 / ミエリン機能障害 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
薬剤性のミエリン障害は、末梢神経でミエリンを形成するシュワン細胞の障害により引き
起こされる化学療法誘発性末梢神経障害 (CIPN)であり、末梢神経でミエリンを形成するシュワン細胞の障害により引き起こされる。末梢神経組織はターンオーバーが遅く、発症が遅れるために毒性予測ができず、神経毒性に対する投与量の基準は確立されていないことから、評価法の構築が求められている。本研究では、CMOS多電極アレイ(CMOS-MEA)による軸索伝導速度計測および機械学習による画像解析により、医薬品による末梢神経のミエリン障害検出法および評価法の開発を行う。
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| 研究成果の概要 |
MEA上に培養した感覚ニューロンに陰性化合物と抗がん剤を暴露した後の免疫染色画像、インピーダンス値の変化を計測した。本成果より、インピーダンス値の変化に着目することで形態学的変化が起きる濃度より低濃度で末梢神経障害を検出可能であった。次に添加24時間後の染色画像の機械学習を用いて、より低用量での差異が検出可能なAIを作成した。作成したAIは未学習データにおいても、陰性化合物を陰性と判定し、Vincristineを陽性と判定した。さらに、ミエリン障害陽性化合物であるSuraminの毒性を10μMから検出した。作成したAIはこれまで検出が出来なかった用量での薬剤性ミエリン障害の予測が可能であった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したMEAを用いたインピーダンス計測による末梢神経障害の検出法および、染色画像の機械学習を用いた薬剤性ミエリン障害の予測法は、いずれも先行研究で報告されている毒性濃度や形態変化が認められる濃度と比較して、低濃度で早期に障害を予測できる評価系であり、創薬開発の探索段階におけるスクリーニングにおいて有効なin vitro試験として期待できる。
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