| 研究領域 | シンギュラリティ生物学 |
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| 研究課題/領域番号 |
21H00418
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
難波 大輔 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (10380255)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 表皮幹細胞 / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
重度熱傷などへの再生医療に用いられている培養ヒト表皮幹細胞は、自己複製を繰り返しながら、幹細胞コロニーを形成する。しかしながら、突如として幹細胞コロニー内に自己複製能を消失した異質な細胞が生まれる。このような異質細胞が出現した幹細胞コロニーでは、連鎖的に他の多くの幹細胞が分裂停止し、分化した分裂停止コロニーへと形質転換する。すなわち、均一な幹細胞集団内に生まれた一つの異質な細胞＝シンギュラリティ細胞が、幹細胞集団そのものを消失させる。この異質細胞の出現は、再生医療の大きなリスクとなっている。
異質細胞出現の機構は不明であるが、申請者らは、前回の本領域公募研究の支援を受け、機械学習と物体追跡の手法を組み合わせ独自に開発した自動細胞追跡システムDeepACTによって、細胞運動能を指標にヒト表皮幹細胞コロニーに出現するシンギュラリティ細胞を非侵襲的に同定することに成功した。本研究では、ヒト表皮幹細胞コロニーに突如現れるシンギュラリティ細胞をDeepACTによって探知追跡しつつ、その出現機構や周辺細胞への影響を、新規に開発する細胞系譜解析システムと単一コロニーを構成する100個以下の細胞群からのシングルセル解析を組み合わせることによって明らかにする。シンギュラリティ細胞の出現機構と幹細胞コロニー全体への影響の解明は、幹細胞を用いた再生医療の進展に大きく貢献する。
本年度は、我々の開発したDeepACTを超広視野イメージングシステムであるAMATERASで得られた画像に応用すべく研究を行い、細胞の輸送方法や、現地での培養について確立することができた。今後は実際にデータを取得し、解析を行う予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
深層学習と物体追跡アルゴリズムを組み合わせた自動細胞追跡システムの確立に成功し、ヒト表皮幹細胞培養系に応用することができた。また、本研究を超広視野イメージングシステムであるAMATERASで得られた画像に応用すべく、細胞の輸送方法や、現地での培養について検討を行い、実施が可能であることが確認できた。
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| 今後の研究の推進方策 |
AMATERAを用いてヒト表皮幹細胞培養系の超広視野イメージングを行い、培養表皮シートが形成される過程での個々の細胞の動きをDeepACTにて解析する。得られた結果から、その過程で出現するシンギュラリティ細胞の動態を明らかにする。
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