| 研究課題/領域番号 |
22KJ1177
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| 補助金の研究課題番号 |
22J23532 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分47010:薬系化学および創薬科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
南條 愛華 東京大学, 薬学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 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 |
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
2024年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 蛍光プローブ / 薬剤感受性予測 / 機械学習 / がん / バイオマーカー / 酵素活性 / アッセイ系 / 個別化医療 / ケモインフォマティクス / バイオインフォマティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、個人個人に最適な治療を選択する個別化医療が進んでいるが、生体内の化学反応を触媒するタンパク質群である酵素の活性は、がんに関連する重要な因子であるにも関わらず、個人個人のデータの解析・活用の研究は進んでいない。そこで本研究では、標的物質を高い時空間分解能で、特異的、非侵襲的、簡便に可視化する機能性分子である蛍光プローブを用い、蛍光プローブ群への応答パターンを網羅的に測定・解析して、がん細胞における酵素の活性の定量的な情報を得る。酵素活性の情報と薬剤の物理化学的情報から、がん細胞に薬剤を投与した際の治療効果を予測する数理モデルを構築し、個々の患者に最も有効な抗がん剤を選択する手法を開発する。
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| 研究実績の概要 |
前年度は、がん細胞1細胞あたりの酵素活性（蛍光プローブを代謝する活性）を測定するために、ハイコンテントイメージングシステムで顕微鏡画像を取得し、ROIの蛍光強度を算出する手法を用いていたが、実験結果が安定しないことが明らかになった。当初の想定以上に、視野内の細胞数のばらつきが大きいこと、蛍光プローブが代謝されて生じる蛍光分子HMRGの細胞外漏出の影響が大きいことが原因と考えられた。
本年度は、これらの測定上の問題点を解決するべく、まず、マイクロプレートリーダーを用いて細胞懸濁液のバルクの蛍光値を測定することで、細胞外に漏出したHMRG由来の蛍光を捕捉することを狙った。さらに、蛍光測定直後に発光法による細胞数定量のアッセイを行い、細胞数で補正することで、各ウェルの細胞数のばらつきの影響を低減させることを試みた。プロトコルの修正・検討を重ね、改良した実験系で、ヒトがん細胞パネル（JFCR39）の細胞株に蛍光プローブライブラリーを添加し、各がん細胞株における各プローブ由来の蛍光の上昇率（蛍光プローブライブラリーへの応答パターン）を測定した。相関分析・主成分分析の結果から、がん細胞株の種類ごとに特徴的な応答パターン（酵素活性パターン）が見られることが明らかになった。JFCR39はがん細胞株の種類ごとに多様な薬剤感受性パターンを示すことが知られており、この薬剤感受性パターンと今回新たに得られた蛍光プローブライブラリーへの応答パターンとの関連の解析を進めた。
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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
本研究は「多対多」の関係（多数のがん細胞株の、多数の蛍光プローブへの応答パターン）に焦点を当てているため、もともと実験結果が安定しにくいことが予想されていた。これまでに安定しない要因の洗い出し、対策、検証の繰り返しにより着実に改善は見られるものの、当初の想定以上に、実験系の構築・改良に時間がかかっているため、上記の評価とした。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度に行ったヒトがん細胞パネル（JFCR39）に対する網羅的実験を来年度に再び行い、再現性の検証を行う。並行して、蛍光プローブライブラリーへの応答パターン（酵素活性パターン）および薬剤の物理化学的・機能的性質を表した記述子から、薬剤感受性パターンを予測する数理モデルを構築する。
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