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

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。

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。