免疫細胞カルシウムシグナリング病態の高次スペクトルによる定量

研究課題

研究課題/領域番号	24K15700
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90110:生体医工学関連
研究機関	山口大学
研究代表者	安部武志山口大学, 大学院医学系研究科, 助教 (10819402)
研究分担者	安達貴弘東京科学大学, 新産業創成研究院, ジョイントリサーチ講座准教授 (50222625)
研究期間 (年度)	2024-04-01 – 2027-03-31
研究課題ステータス	交付 (2024年度)
配分額 *注記	4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円) 2026年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円) 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円) 2024年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
キーワード	カルシウムイメージング / 細胞間相互作用 / B細胞 / カルシウムシグナリング
研究開始時の研究の概要	本研究の目的は、細胞質内カルシウムイオン（Ca2+）濃度に反映される動態から免疫組織を構成する細胞の間の相互作用を特定し、疾患・未病状態での免疫細胞の振舞いの特徴を見出すことである。細胞間相互作用をpolyspectrumから定量する時系列解析手法を確立するため、組合せ論的研究に基づく数値計算手法を開発する。この手法をCa2+バイオセンサー遺伝子組み換えマウスで計測した細胞質内Ca2+濃度の時系列に適用し、健康な個体と疾患モデルの個体との差異を明らかにする。
研究実績の概要	2024年度には、疾患モデルでない遺伝子組み換えマウスの生体イメージング実験により、リンパ組織である脾臓内に散在するB細胞、特にIgA産生細胞のカルシウムイメージング動画を収集した。イメージング動画は1秒ないし2秒間隔のフレームレートで撮影し、同時に数十個程度のB細胞について自発的な細胞質内カルシウムイオン濃度の動態を記録した。イメージング動画から細胞毎にカルシウムシグナルの時系列データを抽出するため、機械学習モデルSegment Anything Model 2による自動セグメンテーションを用いて各細胞の領域を追跡する処理を導入した。非疾患モデルについての予備解析として、抽出した多変量時系列データに対し、各細胞のシグナル同士にある非線形な依存性を定量する情報理論上の統計量を算出した。その結果、細胞同士が非接触であってもより近傍にある細胞のシグナル同士が相互作用している傾向があることが明らかになった。この成果により、本研究の目的である疾患・未病状態特有の免疫細胞間相互作用の特徴を特定する上で有望な定量化が示唆された。さらに、本研究実施計画で提案していた高次スペクトル解析手法の計算を困難にしていた組合せ爆発がこの定量化では生じないことも分かり、計画段階には無かった知見が得られたという点で意義があった。また、2025年度以降に行う疾患モデルを用いた比較実験の条件を決定するために必要な情報が得られた点にも意義があった。
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 2024年度は、本研究実施計画で実施する予定にしていた生体イメージング実験のうち、非疾患モデルについての実験の一部を実施した。一方、免疫細胞間相互作用解析手法として実施計画で提案していた高次スペクトル解析について細胞数が増えた場合に計算される項の組み合わせの数が爆発するという問題があったが、この問題を生じない情報理論上の統計量を応用できることが分かった。このため、実施計画に含まれていた解析手法の改良を待たずに解析を進めることが可能になった。なお、非疾患モデルについての予備解析の研究成果について2025年に学会発表を行う予定が決まっている。以上のことから、3年間の本研究実施計画における1年目の2024年度における進捗状況としては、おおむね順調に進展していると自己評価している。
今後の研究の推進方策	2025年度には、本研究実施計画で実施する予定にしていた生体イメージング実験のうち、疾患モデルについての実験を行うことで、免疫における疾患・未病状態と正常状態を比較するためのデータを収集する。並行して、機械学習モデルを含めた解析用のパイプラインを極力自動化し、客観性と再現性のある免疫細胞間相互作用の定量化に向けた技術の開発を推進する。また、カルシウムシグナルの上流にある細胞内シグナル伝達経路の同定や、カルシウムシグナルを伴う細胞間相互作用を媒介するパラクリン因子を同定する等の発展につなげるために、関連する学会での情報収集や関連分野の研究者との交流を積極的に行う。