| 研究課題/領域番号 |
22K19285
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分43:分子レベルから細胞レベルの生物学およびその関連分野
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| 研究機関 | 近畿大学 (2023)
東京大学 (2022) |
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研究代表者 |
垣見 和宏 近畿大学, 医学部, 教授 (80273358)
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| 研究分担者 |
小林 由香利 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (40866919)
長岡 孝治 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (80649799)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 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 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | GMI / CTL / キラーT細胞 / AI / 機械学習 / T細胞活性化 / セルソーター / T細胞 / 画像処理 / Ghost Cytometry / Ghost Motion Imaging / がん免疫 / 腫瘍特異的T細胞 / イメージング / ゴーストサイトメトリー / フローサイトメトリー / 画像情報 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、「見るだけでがんを攻撃するキラーT細胞を判別する顕微鏡・セルソーターを開発すること」である。動的ゴーストイメージング (GMI: Ghost Motion Imaging) 法によって計測された細胞画像情報を、画像に再構成せずにデータのまま活用し、機械学習によりその細胞特性を捉えて高速判別する新手法である。詳細なT細胞の機能分類を教師としてイメージング情報による識別の機械学習を行い、連続的に変化するT細胞をイメージ情報によってのみ識別可能にする技術を開発する。これにより、ヘテロな腫瘍浸潤リンパ球の中から、がんを攻撃するヒトキラーT細胞の判別を可能にする。
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| 研究成果の概要 |
「見るだけでがんを攻撃するキラーT細胞を判別する顕微鏡・セルソーターを開発すること」をテーマに機能や分化が異なるT細胞の識別法を検討した。動的ゴーストイメージング (GMI: Ghost Motion Imaging) 法は、計測された細胞画像情報を、画像に再構成せずにデータのままで活用し、機械学習によりその細胞特性を捉えて高速判別する手法である。GMI技術を用いて、抗原刺激を受けて様々な機能を獲得し変化するT細胞の分化を、従来の細胞表面マーカーに対する蛍光抗体による識別ではなく、イメージ情報によってのみ識別する手法を確立した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
CAR-T細胞治療に加えて、腫瘍浸潤リンパ球（TIL）治療がFDAの承認を受けた。これらのT細胞治療は、体外で培養増殖させたがん特異的T細胞を用いる治療であるため、T細胞の機能と増殖をバランスよく保持した細胞を安全に効率よく培養する必要がある。そのためには、閉鎖系の自動培養装置の開発が求められており、培養中のT細胞の状態、機能を把握する必要がある。我々の研究成果は、蛍光抗体などを用いることなく、細胞を観察しその画像情報のみでT細胞の分化度や機能を識別できることから、閉鎖培養装置に組み込み、T細胞のモニタリングを可能にし、CAR-TやTIL治療に最適な培養細胞の調製に貢献できる。
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