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。

药物引起的髓磷脂病是由在周围神经中形成髓磷脂的雪旺细胞受损引起的。尽管周围神经髓鞘形成的机制已被明确很长时间，但药物引起的髓鞘损伤的机制仍不清楚。此外，周围神经周转缓慢，化疗的神经毒性作用无法预测。基于此，如果能够及早预测髓磷脂紊乱，将有可能在药物发现和开发的探索阶段选择化合物，评估药物的疗效和副作用、作用机制，对先导化合物的风险进行排序，提高风险修饰化合物成为可能，从而显着减少药物发现和开发的成本和时间。在这项研究中，我们开发了一种人工智能，可以通过使用 CMOS 多电极阵列 (CMOS-MEA) 测量轴突传导速度并使用机器学习进行图像分析来预测低浓度的髓鞘质疾病。为了检测有髓鞘和非有髓鞘轴突传导速度，我们研究了提高髓鞘化率的培养条件和适合药物反应的培养时间。采用分散培养下髓鞘分化法培养大鼠背根神经节（DRG）。培养和固定后，对髓磷脂碱性蛋白（MBP）进行荧光标记并通过光学测量进行观察，确认神经节髓磷脂的形成。我们还将大鼠 DRG 接种到 CMOS-MEA 芯片上，并能够观察细胞电活动和轴突传播。然而，很难确认芯片上培养的未固定细胞的髓鞘形成。基于此，我们决定重点关注雪旺细胞和轴突的形态，添加引起髓磷脂损伤的阳性和非阳性化合物，并检查反应是否会有差异。