生成AIモデルを用いた広域質量分析イメージングで伝播病態を捉える

• 研究課題/領域番号: 24K09982
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分48010:解剖学関連
• 研究機関: 浜松医科大学
• 研究代表者: 華表 友暁 浜松医科大学, 医学部, 准教授 (40416665)
• 研究分担者: 金田 大太 医療法人さわらび会福祉村病院長寿医学研究所, 神経病理研究所, 副所長 (40564795) ; 矢尾 育子 関西学院大学, 生命環境学部, 教授 (60399681)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 神経変性疾患 / イメージング / 生成AI / 空間オミクス

研究開始時の研究の概要

神経変性疾患であるパーキンソン病は、神経変性による運動機能障害を特徴とするが、分子レベルで病態進行を改善する治療薬はまだなく、原因の一つとされる異常α-シヌクレインの伝播機構を理解することを目的に、広域分子イメージングに対する重要性が高まっている。質量分析イメージング（MSI）は、質量分析に基づく網羅性の高い分子同定と空間位置情報の取得を同時に計測できる技術であり、α-シヌクレインの伝播を制御する分子の同定に向け有力なツールになり得る。本研究では、生成AI技術を広域MSI解析に導入して計測時間の大幅な短縮を実現し、生体試料の保存性向上と機器への負荷軽減の点で、MSI技術の向上を目指す。