単一軸索伝導速度計測と軸索形態の機械学習に基づいたミエリン機能障害評価法の開発

基于单轴突传导速度测量和轴突形态机器学习的髓磷脂功能障碍评估方法的发展

基本信息

批准号：
22K15344
负责人：
柴田実可子
金额：
$ 3万
依托单位：
Tohoku Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

薬剤性のミエリン障害は、末梢神経でミエリンを形成するシュワン細胞の障害により引き起こされる。末梢神経におけるミエリン化形成メカニズムは古くから同定されているが、薬剤性のミエリン障害のメカニズムは未解明である。また、末梢神経はターンオーバーが遅く、化学療法の神経毒性の影響は予測できない。このことから、ミエリン障害を早期に予測できれば、創薬開発の探索段階における化合物の選別、薬剤の有効性、副作用の評価や作用機序、リード化合物におけるリスクの順位付け、リスクを回避する為の化合物の修飾等が可能となり、創薬開発におけるコストと時間の大幅な削減につながる。本研究では、CMOS多電極アレイ(CMOS-MEA)による軸索伝導速度計測および、機械学習による画像解析により、ミエリン障害を低濃度で予測できるAIの開発を行った。ミエリン形成と非ミエリン形成の軸索伝導速度を検出するために、ミエリン形成率を上げる培養条件および薬剤応答に適した培養時期を検討した。分散培養下でのミエリン分化法を適用し、ラット背側後根神経節(DRG)の培養を行った。培養、固定後にミエリン塩基性タンパク(MBP)を蛍光ラベルして光計測で観察した所、ガングリオンからミエリンの形成を確認できた。また、CMOS-MEAチップ上でラットDRGを播種し、細胞の電気活動および軸索伝播が観察できた。しかしながら、チップ上で培養した未固定の細胞で、ミエリン化を確認するのは困難であった。このことから、シュワン細胞と軸索の形態に着目し、ミエリン障害を及ぼす陽性化合物と非陽性化合物を添加し、応答の差が取れるのかを検討することとした。

药物诱导的髓磷脂疾病是由形成周围神经髓磷脂的雪旺细胞损伤引起的。长期以来已经确定了周围神经中髓鞘形成的机制，但是药物诱导的髓磷脂疾病的机制仍然未知。此外，周围神经的周转速度缓慢，无法预测化学疗法神经毒性的影响。因此，如果可以及早预测髓磷脂疾病，则可以在药物发现开发的搜索阶段选择化合物，评估药物的有效性，评估副作用并对作用机理进行作用，对铅化合物的风险进行排名，修改化合物以避免风险，并导致降低成本和发现药物发现的降低。在这项研究中，我们开发了一种AI，可以使用CMOS多电极阵列（CMOS-MEA）（CMOS-MEA）测量轴突传导速度，并使用机器学习来预测低浓度的髓磷脂损伤。为了检测髓磷脂形成和非髓鞘形成的轴突传导率，我们研究了培养条件以增加髓磷脂形成率和适合药物反应的培养时间。在分散培养物下，将髓磷脂分化方法应用于大鼠背侧根神经节（DRG）。培养和固定后，通过光度测量值对荧光标记并观察到髓磷脂碱性蛋白（MBP），并从神经节中证实了髓磷脂的形成。另外，将大鼠DRG接种在CMOS-MEA芯片上，并观察到细胞的电活动和轴突传播。但是，很难在芯片上培养的未结合细胞中确认髓鞘化。因此，我们专注于雪旺细胞和轴突的形态，并决定添加阳性和非阳性化合物，从而导致髓磷脂损伤，以确定反应是否会不同。