| 研究課題/領域番号 |
23K24231
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| 補助金の研究課題番号 |
22H02970 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52010:内科学一般関連
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
立川 正憲 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(薬学域), 教授 (00401810)
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| 研究分担者 |
船本 健一 東北大学, 流体科学研究所, 准教授 (70451630)
吉田 あつ子 徳島大学, 病院, 講師 (70793181)
福田 達也 和歌山県立医科大学, 薬学部, 講師 (90805160)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2025年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2024年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2023年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2022年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | 血液脳関門 / 輸送系 / 胎盤 / 細胞外小胞 / 脳血管-神経ユニット |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、独自に構築するヒト脳血管-神経ユニット（Neurovascular Unit）モデルを用いて、胎盤合胞体性栄養膜細胞が分泌する細胞外小胞（Placenta-derived Exosomes, pExo）輸送系を軸とした「胎盤-脳連関」の分子機構を解明することを目標とする。さらに、本研究で得られる脳血管-神経ユニット・pExo輸送機構に関する知見に基づき、血液脳関門透過性と脳細胞への送達性を備えた人工pExoの創製を目指す。
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| 研究実績の概要 |
ヒト脳血管―神経ユニットを三次元で再構築し、ヒト血液脳関門(BBB)の輸送機能を再現する評価系の確立は、脳-末梢臓器間のシグナル伝達を担うと考えられる細胞外小胞のBBB透過性及び神経細胞やグリア細胞への分布を明らかにする上で重要である。本研究では、マイクロ流体デバイス上にヒト脳血管-グリアユニットを構築し、BBB輸送機能を再現するとともに、ヒト胎盤細胞が分泌する細胞外小胞のBBB透過過程を可視化することを目的とした。これまでに構築したヒト三次元脳血管モデルについて、脳血管の構造的特徴の観点からin vivo BBB模倣性の向上を目指し、培養方法の最適化を行った。マイクロ流体デバイス上の内皮細胞以外の細胞の割合を変化させることによって、in vivo脳微小血管の直径に近づけることができた。三次元脳血管の細胞局在を解析した結果、脳血管内皮細胞の外側を沿うようにペリサイトが配置し、その周りを囲むようにアストロサイトが局在していることを明らかにし、三次元構築した脳微小血管網は、in vivo脳微小血管構造を反映することが示唆された。さらに構築した脳微小血管において、BBBにおける主要な輸送機構としてグルコース輸送を担うグルコーストランスポーター（GLUT1）の局在が認められ、D-グルコースの蛍光アナログである2-NBDGの輸送解析から、GLUT1が機能していることが示された。胎盤細胞由来の細胞外小胞の血管透過性を評価するために、ヒト脳血管-グリアユニットモデルにPKH67によって蛍光標識した細胞外小胞を灌流させた結果、細胞外小胞のBBB透過及び脳実質内への輸送をリアルタイムで可視化することができた。以上の結果から、三次元で再構築したヒト脳血管―グリアユニットモデルを用いて、細胞外小胞のBBB輸送及び脳実質細胞への取り込み輸送の評価を可能とするシステムが構築された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初計画の通り、マイクロ流体デバイスを用いてヒトin vivo BBBを模倣した三次元脳微小血管網を構築した。さらにD-グルコースとヒト胎盤細胞由来細胞外小胞をモデル化合物として、ヒトin vivo BBBの輸送機能を再現するヒト脳血管-グリアユニットモデルの構築に至った。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度に確立した3次元脳微小血管網構築のノウハウを応用し、脳実質細胞を導入したヒト脳血管-神経ユニットの構築を目指す。神経科学及び脳外科学の専門家との共同研究を推進することで、マイクロ流体デバイスへの各種脳実質細胞の導入方法の確立及び細胞の培養条件の最適化を目指す。
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