細胞内分子の状態分布に基づく細胞応答多様性の理解とメカニズム解明手法の開拓

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本研究では細胞応答の多様性の起源を明らかにするため、シグナル伝達経路で機能している分子個々の状態とその分布を解析することで明らかにする。さらに、分子の状態解析から細胞の応答を予測する新しい研究領域の開拓につなげる。この従来にないアプローチを実現するため、蛍光1分子イメージングの大規模計測から広範な情報を読み取る手法を確立する。また、同一細胞で1分子レベルでの動態計測とオミックス解析が可能な系を開発し、分子状態に現れる多様性と発現遺伝子との関連を見いだす。一方、現在実証中の1分子動態に基づく新規薬剤スクリーニングに、上記の解析を基に決定した分子の多様性を評価する指標を取り入れ、細胞の多様性も考慮した治療薬が選択される手法に発展させる。また、治療薬の効果に影響を与える細胞老化に着目し、分子状態の多様性がどのように変化しているか、老化を誘導した細胞で明らかにする。2022年度は、全自動細胞内1分子イメージングシステム（AiSIS）による大規模計測から得られた上皮成長因子受容体（EGFR）のデータから分子状態を推定するプログラムを改変し、従来運動のみだった解析を多量体サイズの推定にまで拡張した。その結果、EGFR分子の運動に反映される分子構造と細胞膜環境の情報に加え、多量体形成に反映される下流のシグナル伝達効率に関する情報をも取得できるようになった。以前は分子運動の距離や1分子蛍光輝点の輝度を基に作成したヒートマップデータをクラスタリングして細胞状態を決定していたため、状態と実際の現象との対応が明確でなく、データサイズも大きくなるという欠点があったが、この手法の拡張により細胞状態を規定する要素の理解も容易となり、解析の効率も大幅に改善することができた。また、細胞を人為的に老化させる手法にセルソーターを導入し、確実に変化した細胞が得られるよう最適化を進めた。