バイオイメージングで解き明かす人獣共通感染症細菌の宿主依存的病原性発現機構

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前年度に開発した無標識細菌トラッキングシステムを用いて，培養細胞シート上における様々な細菌株の動態解析を行った．培養細胞上にある細菌のイメージングにおいては，従来，細菌を蛍光蛋白質（または蛍光色素）で標識する手法が一般的であった．本課題では，機械学習を利用した背景差分法を導入することにより，動物細胞上に接着している細菌を蛍光標識せずに検出することが可能となった．そのため，本課題で使用するレプトスピラ属細菌のように，遺伝子操作技術が十分に確立していない種でも，細胞上での運動解析を行うことができるようになった．この利点を生かし，本年度は，重症化した動物や，無症状保菌動物から分離された数種類の病原性株を使用し，これらをイヌまたはラットの腎臓細胞シートに感染させるin vitro感染実験を行った．動物細胞上における個々の細菌の運動を無標識細菌トラッキングシステムで解析した結果，各細菌株の腎臓細胞に対する接着性と運動の速さの相関関係を見出した．また，宿主細胞への結合親和性が知られている外膜蛋白質の遺伝子欠損株は，野生株に比べて接着性が低下した一方で，運動速度が増加することが分かった．以上の結果から，接着性外膜分子を介した宿主細胞への接着が運動に関わること，接着が強すぎると宿主側受容体からの接着分子の解離が遅くなり，運動速度を低下させることが示唆された．実験結果は，接着分子（細菌）と受容体（宿主）間の結合と解離を速度論的にモデル化した理論計算によって定性的に再現された．接着とク運動速度の反相関関係は，一部，症状の重症度との関連も示唆した．多くのデータを蓄積することにより，病原体の運動特性が重症度を予測する指標となる可能性も期待できる．