| 研究課題/領域番号 |
24K02804
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分59010:リハビリテーション科学関連
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| 研究機関 | 愛知医科大学 |
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研究代表者 |
武内 恒成 愛知医科大学, 医学部, 教授 (90206946)
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| 研究分担者 |
尾川 貴洋 愛知医科大学, 医学部, 教授 (50549764)
柳原 大 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (90252725)
牛田 享宏 愛知医科大学, 医学部, 教授 (60304680)
瀬尾 憲司 新潟大学, 医歯学系, 教授 (40242440)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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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 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2027年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2026年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2025年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
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| キーワード | 神経再生 / 脊髄損傷 / リハビリテーションモデル / 神経回路 / シナプス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脊髄損傷には根本治療法はなく、治療法研究とリハビリテーション介入を繋ぐ解析も少ない。本研究では、動物研究/創薬からリハビリへ、動物回復行動からヒト機能回復の情報を、それぞれAIで統合/抽出することを究極の目的とする。
申請者らは新しいコンセプトの人工シナプスコネクターを合成し、狙った神経回路を接続することで脊髄損傷モデルの行動機能回復に劇的な効果を示した（Science）。さらに、神経再生を阻害するコンドロイチン硫酸(グリア性瘢痕)の発現を抑える核酸医薬を作出し、応用展開を進めている。これらを統合して、回復過程での生理機能回復と分子発現変化の差分を見出し、今後の人為的介入のありかたを研究する。
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| 研究実績の概要 |
脊髄損傷には未だ根本治療法はない。現状この基礎研究とリハビリテーション研究を繋ぐ解析も少ない。しかしリハビリは機能を回復させるためにも極めて重要である。脊損慢性期の回復に向けては双方を結ぶ視点が必要である。本研究では、動物研究/創薬からリハビリへ、動物回復行動情報をAIにより統合することを目的とする。我々は、この解析に向けて、特に、全く新しいコンセプトによる人工シナプスコネクターCPTXを合成し人為的な神経回路接続を可能としている（Science2021）。これは脊髄損傷マウスの行動機能の回復にこれまでにない劇的な効果を示しており、この急激な回復性を利用した解析を進めている。
本年度は、CPTX投与による急激な回復過程と、とくに損傷後慢性期での効果についての詳細な検討を行った。脊髄損傷においてはiPS細胞投与などの研究が応用に向けて盛んに進められているが、慢性期回復においてはなおさらのこと良好な手段は存在していない。我々は本年度、iPS細胞応用の最先端にある慶應・医・生理学・岡野グループと整形外科・中村グループとの共同でCPTX分子を発現するiPS細胞移植による回復に関する論文を報告した。しかしここでも効果は道半ばとなった。そこで、CPTXタンパク質直接投与の有効性を活かして、マウスモデルでの慢性期投与を継続し、リハビリとの併用での回復能の高さを証明することが出来た。このマウスの回復性を解析する過程で、CPTXは痛みの受容をあげることはないが（創薬としては有効）、足底の感覚の回復はみとめられることがAI運動解析から明らかになった。これを証明するために三叉神経（末梢神経）切断モデルでのCPTX投与回復によって、マウスオトガイ部位の感覚受容の回復が認められることも証明し報告した。感覚受容とリハビリ効果の相乗効果についても重要な情報が得られ、さらに推進することとしている。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
これまで様々なマウスでの各種リハビリシステムを網羅的にすべて試行してきた。CPTXを導入した慢性期投与回復では、予備的なAI解析から足底部背屈へのリハビリ介入が有用と考えられた。そこで体幹前脚をハーネスで釣り、後脚利用で歩行・給餌をする自立リハビリモデルを提案し研究を遂行してきた。ところが、AI運動解析からマウス回し車（ランニングホイール）によるリハビリ運動がさらに効果的であることを見出した。このリハビリを中心に各種リハビリを網羅的に遂行できる環境を整えたため、各種コネクターでの回復モデル/慢性期回復モデルの運動行動を強化AIで抽出しながらリハビリモデルに導入するフィードバック系を構築した。幾つかのタイムポイントでキネマトレースとAI機械学習での回復度パラメータ解析と足裏感覚受容の定量とともに要素抽出と最適行動予測を行う体制を整えた。この解析結果をAIによる要素抽出とヒト抽出データとの照合を筋骨格モデルでシミュレーションして、AI要素解析を行う。ただし、我々の大学の異動が次年度にあるため、ヒトモデルの集積は一旦停止して、新体制でのヒトモデルとの統合を進める。これらを想定してマウスでの解析とくに痛み解析においては注力して大きな進展をみた。全体的には純情に推移しており、次年度の解析に臨む。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究を進めるなかで、脊髄損傷からの回復過程での感覚受容の重要性とリハビリ医療との関連性について、マウスモデルであっても極めて重要であることが明確となった。AI利用による機能回復実験のトレースにおいても、感覚受容の要素抽出の重要性が示された。我々のシステムでの感覚重要の客観的なデータ抽出が可能であるとも考え、研究を推進する。さらに当該研究においてヒトモデルとの統合を進める解析を進めていたが、研究室の異動も伴うため 新体制でのヒトリハビリモデルとの統合を図っている。移転先は国内でもリハビリ医学講座を最初に立上げており体制も万全であるので研究の推進を願っている。
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