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2022 年度 実施状況報告書

単一細胞の多重イメージング解析による薬剤耐性細胞の発現予測

研究課題

研究課題/領域番号 22K06602
研究機関東京女子医科大学

研究代表者

田邊 賢司  東京女子医科大学, 医学部, 准教授 (80423341)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワード一細胞解析 / イメージング解析 / 薬剤耐性細胞
研究実績の概要

細胞の薬剤耐性獲得はがんの完全寛解に向けて大きな障壁となっているが、これまで多くの耐性機構が報告されており、その解明が急務である。耐性獲得の仕組みとしては主に標的分子などの二次変異や薬物代謝経路の増強などが知られている。さらに細胞が静止状態に入ることで薬物の影響を免れるケースもあり、この場合には多剤耐性となることも報告されている。その一例としてがん幹細胞があるが、均質な細胞集団においても同様の現象が報告されている。このように均質な細胞集団に見られる異質な細胞応答は古くから知られているが、その分子機構は明らかにされていない。本研究では、代表者がこれまで確立したイメージング解析を用いて均質な細胞集団を一細胞レベルで特徴づけ、抗がん剤耐性獲得時にみられる異質性の機構解明に取り組む。細胞の特徴付けとして、一般的な細胞画像から得られる細胞の形態や集団環境情報に加え、細胞内分子の発現レベルや局在情報を定量化する。得られた膨大な測定値からデータベースを作成し、順次解析に用いる。これまでに細胞内分子の染色に用いる抗体およそ100種類の条件検討を終えており、同一細胞での繰り返し染色と画像取得、解析を進めている。取得した情報同士の関連性を統計的に解析することで、特徴づけに有効な分子の絞り込みを進める。並行して、クローン化した肺がん細胞株が薬剤耐性を獲得するまでをライブイメージングで観察する系を確立しており、その画像解析も進めている。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

繰り返し染色に用いる条件にあう抗体が限られており、その条件検討に時間を費やしている。既に一定数以上の抗体が使用可能であることを確認しており、今後は順次解析を進められる状態にある。

今後の研究の推進方策

均質な細胞集団における細胞の特徴づけを順次進める。今後は得られた定量値を統計的に解析することで細胞内分子を複数のグループに分類する。並行して薬剤耐性細胞の出現をリアルタイムで解析する系を確立しており、細胞内分子の分布との関係を探る。

次年度使用額が生じた理由

今年度は主に解析系の確立に注力しており、既に所有する試薬等で必要な実験系を進められたために次年度使用額が発生した。翌年度は確立された系を用いて新規抗体を追加していくため、合算した予算額を使用する予定である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2022

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Image-based phenotypic profiling of a chemogenomic screening library identifies novel druggable targets in the EGFR-pathway2022

    • 著者名/発表者名
      Kenji Tanabe
    • 学会等名
      Cell Bio 2022
    • 国際学会

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公開日: 2023-12-25  

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