非接着性細胞と接着性細胞の細胞周期解析のための機械学習アプローチを用いた自動化ワークフロー

Core Concepts

本研究では、非接着性細胞と接着性細胞の細胞周期を自動的に解析する包括的な手法を提示する。この手法は、特殊な表面、遺伝子組み換えFUCCI(CA)2センサー、自動画像処理・解析パイプライン、カスタムの機械学習アルゴリズムを組み合わせたものである。この統合アプローチにより、非接着性細胞および接着性細胞の各細胞周期フェーズの持続時間を正確に測定することができた。

Abstract

本研究では、非接着性細胞と接着性細胞の細胞周期を自動的に解析する包括的な手法を開発した。
まず、非接着性細胞を長時間にわたって固定するために、ナノ構造化されたチタン酸化物コーティングの多ウェルプレートと、メチルセルロースの部分的な固定効果を組み合わせた。これにより、急性骨髄性白血病(AML)細胞株NB4とKasumi-1の細胞周期を72時間にわたって追跡することができた。
次に、画像処理パイプラインを構築し、TrackMateを用いた細胞追跡と、機械学習アルゴリズムによる不適切な追跡の除去を行った。これにより、細胞周期フェーズの自動的な同定と定量化が可能となった。
この手法を用いて、NB4細胞とKasumi-1細胞の細胞周期の違いを定量化した。さらに、CDK阻害剤の投与によるNB4細胞の細胞周期への影響を解析した。CDK阻害剤は主にG1/S移行を調節するため、低濃度の投与によってG1期の延長が観察された。
また、この実験プロトコルが細胞の遺伝子発現プロファイルに大きな影響を与えないことを確認した。
本研究で開発した包括的な手法は、接着性細胞と非接着性細胞の細胞周期解析に適用可能であり、細胞生物学、がん研究、創薬開発の分野で有用なツールとなる。

Stats

NB4 DMSO条件の細胞周期持続時間:
G1期 9.1 ± 5.1時間
S期 6.5 ± 2.5時間
G2/M期 5.9 ± 2.9時間
NB4 Palbociclib 50 nM条件の細胞周期持続時間:
G1期 14.2 ± 5.7時間
S期 4.6 ± 2.4時間
G2/M期 5.7 ± 2.9時間
Kasumi-1 無処理条件の細胞周期持続時間:
G1期 11.1 ± 5.4時間
S期 7.1 ± 3.1時間
G2/M期 5.8 ± 3.3時間

Quotes

"本研究では、非接着性細胞と接着性細胞の細胞周期を自動的に解析する包括的な手法を開発した。"
"この統合アプローチにより、非接着性細胞および接着性細胞の各細胞周期フェーズの持続時間を正確に測定することができた。"
"本研究で開発した包括的な手法は、接着性細胞と非接着性細胞の細胞周期解析に適用可能であり、細胞生物学、がん研究、創薬開発の分野で有用なツールとなる。"

Key Insights Distilled From

Automated workflow for the cell cycle analysis of non-adherent and adherent cells using a machine learning approach

by Hayatigolkha... at www.biorxiv.org 12-21-2023

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.12.21.572803v1

Deeper Inquiries

非接着性細胞の長期培養における課題と解決策はさらに探索できるか?

非接着性細胞の長期培養における課題は、細胞の移動性や集団内での位置の変化による追跡の困難さ、細胞の生存率や健康状態の維持、および細胞間の相互作用の影響などが挙げられます。これらの課題に対処するために、本研究ではSBSコーティングされたガラス底マルチウェルプレートとメチルセルロース（MC）の組み合わせを使用して、非接着性細胞を72時間にわたって追跡する方法を提案しています。さらなる探索の余地としては、さらなる表面処理や培地の最適化、細胞の固定方法の改良、細胞間相互作用の解析手法の導入などが考えられます。また、細胞の長期培養における細胞死や変異の影響を評価するための新たなバイオマーカーの開発や、細胞の機能や代謝活性の評価を行うための新しい解析手法の導入も有益である可能性があります。

本手法の適用範囲は細胞生物学以外にどのような分野に広げられるか

本手法の適用範囲は細胞生物学以外にどのような分野に広げられるか?
本手法は、細胞周期の分析における画像処理、細胞追跡、データ解析の自動化に焦点を当てていますが、その応用範囲は細胞生物学以外の分野にも広がります。例えば、薬物開発における細胞毒性評価や薬物効果のスクリーニング、がん研究における細胞挙動の解析、再生医療における細胞の増殖や分化の解明など、さまざまな分野で本手法が活用される可能性があります。また、細胞の動態解析や細胞間相互作用の研究において、本手法を応用することで新たな知見や発見が期待されます。

細胞周期の制御メカニズムと細胞の分化・増殖との関係について、どのような新しい知見が得られる可能性があるか

細胞周期の制御メカニズムと細胞の分化・増殖との関係について、どのような新しい知見が得られる可能性があるか?
本手法を用いた細胞周期の解析により、細胞の分化や増殖との関係について新たな知見が得られる可能性があります。例えば、特定の薬剤や環境条件が細胞周期の特定の段階に与える影響を詳細に解明することで、細胞の分化や増殖における制御メカニズムを理解することができます。また、異なる細胞株や疾患モデルにおける細胞周期の変動や特性の比較を通じて、細胞の挙動や疾患の病態生理に関する新たな知見を得ることができるでしょう。さらに、細胞周期の解析を通じて、がん細胞や幹細胞などの特定の細胞タイプにおける細胞分化や増殖の制御メカニズムについて詳細に理解することが可能となります。