| 研究領域 | 神経回路センサスに基づく適応機能の構築と遷移バイオメカニズム |
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| 研究課題/領域番号 |
24H01253
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅲ)
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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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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2025年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 神経再生 / 損傷修復 / シングルセル解析 / 脊髄損傷 / シナプス / 再生医療 / 神経回路再編 / 神経回路 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脊髄損傷回復時の生理運動機能をAI機械学習で解析し、さらに人為的介入を行った脊髄におけるsn(nuclea)-RNAseqを展開し、損傷で失われる神経にかわって遷移する回路を見出すことを目的とする。比較的シンプルな脊髄回路において、生理機能回復のための適応回路の構築・遷移を、適応回路の遷移機構への全く新しい直接介入として神経(興奮性)シナプスを人為的に結合する人工シナプスコネクターCPTXを利用することで推進する。神経疾患および脊髄損傷マウスの劇的な行動機能回復を示しており、これを武器として解析を進める。新規次世代シナプスコネクターでの人為的な適応回路構築の可能性と技術開発も目的とする。
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| 研究実績の概要 |
適応回路の遷移機構への全く新しい直接介入として、神経(興奮性)シナプスを人為的に結合する人工シナプスコネクターCPTXの合成に成功し、神経疾患および脊髄損傷マウスの劇的な行動機能回復を示した。新規コンセプトでの人工キメラ分子で、時間・領域特異的に、狙った回路の人為的構築を可能とする。最近、CPTXで従来困難とされた脊髄損傷/慢性期の回復に対しても成功しつつある。
さらに脊髄損傷回復時のsn(nuclea)-RNAseqを展開し、損傷で失われる神経にかわって遷移する回路を見出せるようになった(同論文)。比較的シンプルな”脊髄”回路において、生理機能回復のための適応回路の構築・遷移を、RNAseqプロファイリングとともに、逆行性順行性回路トレースによって、どの回路がどの順序で形成されることがいかに機能回復に重要か？を解明する。さらには、新規次世代シナプスコネクターでの人為的な適応回路構築の可能性と技術開発も目的とする。特に2024年度は下記の2点について重点的に解析を進めて、いくつかの成果を得た。
１）CPTXが脊損の初期あるいは慢性期でどの回路を繋ぐことが重要か、回路遷移と重要性をsnRNA-Seqによる神経細胞とウイルスベクターを駆使した回路センサスの探索から明らかにした。
２）抑制性シナプスや他のシナプスを接続できる次世代シナプスコネクターの構築を国際共同研究にて進めている。これを脊損モデルに投与し、回復に適応する新たな回路の遷移形成を試みることに成功した。
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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
再生過程での回路再編を的確に見るためにとくにRNA-Seq解析を積極的に進めている。特に、脊損での解析では損傷/炎症により死滅にむかう細胞とともに免疫系細胞の侵入などが激しく、シングルcell(sc-RNA)では困難で、シングルNuclea(sn-RNAseq)解析を必要とする。シナプスコネクターCPTX投与初期のsn-RNAseqは順調に推移している。時系列と損傷部遠位および、 (1):次世代コネクターでの解析を展開した。CPTX投与によって一体どの回路が繋がることが圧倒的な回復に反映しているのか、CPTXで誘導される局所シナプス増強を発端として、一体どの回路が強化されたのかはまだ解らない点が多い。具体的には、時空間各所でのRNA-seqと逆行性ウイルスベクターを用いての組織解析を推進している。これらをさらに展開して25年には次世代コネクターで効果的なものをここにも導入し解析する。
１）これまで見てきた脊髄損傷部でのsn-RNAseqを、典型的な数点での時系列解析と遠位・近位脊髄部域を分けての解析を行った。細胞マトリックスだけではなく、近位遠位でのシナプスマーカの変動から、損傷回復時の適応回路形成でCPTXに誘導される重要な分子の同定も同時に進めている。CPTXによる適応回路が形成されるためには、遠位・赤核路上行など上位においても脳内での適応も起きる可能性も示唆された。そこで生理機能回復を示す個体での脳での遺伝子発現解析も計画し、適応回路を明確にする。
２）またRNAseqによる回路センサスとともに、ウイルスベクターを用いた回路再編を解析した。これらを更に解析の時期を変えて行きながら詳細な回路を検証を進めている。
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| 今後の研究の推進方策 |
自由歩行4Ch画像データをDeepLabCut(汎用深層学習)にて計測したものをDipp-Motionを用いて3次元計測し運動変化パラメータを抽出するシステム構築を行っている。さまざまな角度/周期/ベクトル情報とともに体幹の微妙な変化データも抽出可能である(右:CPTX有無での比較データ例)。回復モデル歩行運動のパラメータを多数抽出して機械学習で解析し、ここから主因子や従属変数の関連性を見出す解析を進めている。
CPTXおよびアデノ発現CPTX、さらには次世代コネクターでの回復能をAIで定量化し、上記で見出されたRNAseq/回路トレースとの相関を解析し、適応回路と適応機能の融合を図る。
さらには、近位遠位でのシナプスマーカの変動から、シナプスコネクターCPTXによる適応回路が形成されるためには、より上位の脳内での神経回路適応も起きる可能性も示唆されるという極めて興味深い示唆を得ることが出来た。そこで生理機能回復を示す個体での脳での遺伝子発現解析も計画し、適応回路を明確にする。
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