iPS細胞由来心臓オルガノイドを用いた拡張型心筋症の新規治療ターゲット探索

使用 iPS 细胞衍生的心脏类器官寻找扩张型心肌病的新治疗靶点

• 批准号: 22K16072
• 负责人: 舟越 俊介
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kyoto University
• 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 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K16072/
• 关键词: 心臓オルガノイド; 拡張型心筋症; 心臓トロポニンT変異; ドキソルビシン心筋症; iPS細胞

TNNT2ホモ、ヘテロ変異iPS細胞を樹立し、心筋細胞への分化誘導法を確立した。その後、iPS細胞由来心外膜細胞と混ぜ合わせることにより心臓オルガノイドを作製した。また、収縮拡張機能評価のため、engineered heart tissue(EHT)も同様の細胞を用いて作製した。ホモ変異株ではサルコメア不整などの表現系が認められたが、ヘテロ変異株では未成熟、成熟状態でも明らかな疾患表現系は見られず、更なる刺激が必要と考えられ、現在心不全刺激などの様々な外的刺激を加えた際のサルコメア異常や、収縮拡張障害の有無を観察中である。サルコメア変異に伴う心筋症の比較対象として、抗がん剤であるドキソルビシン投与に伴う心筋症モデルを確立した。濃度依存的にサルコメア障害、収縮障害を認め、心臓オルガノイドを用いて、心筋細胞、心臓線維芽細胞におけるドキソルビシンの影響をRNAシークエンスにて観察した。また、サルコメア障害を機械学習にて判定する実験系を確立した。まずはサルコメア障害が明らかに認められるドキソルビシン心筋障害モデルを用いて条件検討を行った。心筋細胞をフローサイトメーターを用いてsorting後、384wellプレートに播種し、成熟化を促した後にドキソルビシンを添加した。添加群をコントロール群を教師データとして機械学習にかけ、サルコメア構造をスコア化した。学習後に、様々な濃度でのサルコメア構造を機械に判定させたところ、濃度依存的にサルコメアスコアを算出することが確認できた。このように、機械学習を用いたhigh throughput screening(HTS)系を構築し、現在化合物ライブラリーを用いたHTSを進めている。

建立了TNNT2同型IPS细胞，以诱导心肌细胞分化。之后，通过将它们与源自IPS细胞的心外膜细胞混合来制备心脏器官。此外，为了评估收缩扩张功能，还使用相似的细胞制备了工程性的心脏组织（EHT）。尽管同性恋菌株在异性突变菌株中表现出肉瘤不一致和其他肌肉瘤，但即使在未成熟或成熟的状态中，也没有看到明显的疾病表达，并且认为进一步的刺激被认为是必要的，我们目前正在观察到肉瘤异常或收缩性疾病是否在使用各种外部刺激时发生了各种心脏故障刺激。与抗癌药物阿霉素的给药相关的心肌病模型已建立，以比较与肌节突变相关的心肌病。以浓度依赖性的方式观察到肉瘤疾病和收缩障碍，并使用RNA测序观察到阿霉素对心肌细胞和心脏成纤维细胞的影响。此外，已经建立了一个实验系统，该系统使用机器学习确定了肌节障碍。首先，使用阿霉素心肌疾病的模型检查了疾病，该模型清楚地表明了肌节疾病。使用流式细胞仪对心肌细胞进行排序，然后播种到384个井板中，然后在促进成熟后加入阿霉素。使用对照组作为教师数据，对加法组进行了机器学习，并对肌节结构进行了评分。学习后，当要求机器以各种浓度确定肌节结构时，可以证实肌节评分是以浓度依赖性方式计算的。这样，已经构建了使用机器学习的高吞吐量筛选（HTS）系统，目前正在使用复合库在HTS上工作。