自然な脊髄再生の単一細胞解析ゼブラフィッシュの切断モデルを用いた研究

Single-cell analysis of innate spinal cord regeneration identifies intersecting modes of neuronal repair

タイトル (Title):
Single-cell analysis of innate spinal cord regeneration identifies intersecting modes of neuronal repair
自然な脊髄再生の単一細胞解析が交差する神経修復モードを特定

ジャーナル名 & 発行年 (Journal Name & Publication Year):
Nature Communications, 2024年

最初と最後の著者 (First and Last Authors):
Vishnu Muraleedharan Saraswathy, Mayssa H. Mokalled

最初の所属機関 (First Affiliations):
Department of Developmental Biology, Washington University School of Medicine, St. Louis, MO, USA

概要 (Abstract):
本研究では、成魚ゼブラフィッシュの脊髄再生の過程を6週間にわたって単一核RNAシーケンスにより詳細に解析し、神経新生と神経可塑性が協力して脊髄修復を促進することを明らかにしました。興奮性と抑制性の神経の新生が損傷後の興奮/抑制バランスを回復させ、損傷に応答する一過性の神経群（iNeurons）が1週間後に可塑性を示すことを発見しました。iNeuronsは損傷生存神経であり、損傷後に神経芽細胞様の遺伝子発現を示し、機能回復には不可欠であることが示されました。本研究は、脊髄再生を指導する細胞とメカニズムの包括的リソースを提供し、ゼブラフィッシュが可塑性駆動の神経修復モデルとしての地位を確立するものです。

背景 (Background):
哺乳類の脊髄損傷（SCI）は、再生を妨げる複雑な多細胞応答を引き起こし、永久的な機能障害をもたらします。哺乳類と異なり、成魚ゼブラフィッシュは重度のSCIから自然に回復する能力を持っています。本研究は、SCI後の細胞間相互作用を理解し、操作するために、神経および非神経細胞の包括的かつ同時的な解析の重要性を提案しています。

方法 (Methods):
ゼブラフィッシュ成魚の脊髄損傷後、0、1、3、6週間にわたり、核を分離し、10x Genomicsプラットフォームを使用して単一核RNAシーケンスを実施しました。ゼブラフィッシュゲノムに対してアライメントを行い、Seuratパッケージを用いてデータ解析を行いました。

結果 (Results):
脊髄再生の異なる段階での神経細胞の再生と可塑性が明らかになり、興奮性/抑制性バランスの回復、損傷応答神経（iNeurons）の発見、そしてこれらが機能的な脊髄修復に不可欠であることが確認されました。

考察 (Discussion):
本研究は、ゼブラフィッシュが再生駆動の神経修復におけるモデルとして重要であることを示し、再生と可塑性のメカニズムを包括的に理解するための基盤を提供するものです。

従来の研究との新規性 (Novelty compared to previous studies):
従来のゼブラフィッシュの研究は免疫細胞や運動神経細胞に限定されていましたが、本研究では成魚の再生能力を網羅的に解析し、神経新生と可塑性が協力して脊髄修復を促進する新しいメカニズムを解明しました。

限界事項 (Limitations):
本研究のデータは空間情報を欠いており、また哺乳類への応用にはさらなる研究が必要です。

応用可能性 (Potential Applications):
再生医療や神経修復において、ゼブラフィッシュモデルの知見が哺乳類に応用される可能性があります。

マイクログリアなどの変化 (Changes in Microglia, etc.):
本研究では、SCI（脊髄損傷）後のゼブラフィッシュにおけるマイクログリアやその他の免疫細胞の役割と変化が解析されています。以下に主要なポイントをまとめます。

マイクログリアの応答:
マイクログリアは、脊髄損傷後の初期段階で活性化され、損傷部位での炎症応答に寄与します。マイクログリアの割合は、1週目で急激に増加し、その後6週目までに徐々に減少します。
免疫細胞の多様性:
単核RNAシーケンスの結果、脊髄損傷後に多様な免疫細胞集団が特定され、その中にはマイクログリア、マクロファージ、T細胞、B細胞、そしてニュートロフィルが含まれます。特にマイクログリアとマクロファージの相互作用が、再生の過程で重要な役割を果たすことが示唆されています。
マイクログリアの機能:
マイクログリアは、損傷部位でのデブリの除去や、神経細胞の再生に必要な環境の維持に寄与します。また、CRISPR/Cas9技術を用いた解析で、マイクログリアが神経可塑性の調節にも関与していることが示されました。
遺伝子発現の変化:
マイクログリアの遺伝子発現解析により、損傷応答や再生に関連する特定の遺伝子が損傷後に上昇することが確認されました。これには、炎症関連の遺伝子や神経保護に関与する遺伝子が含まれます。

これらの結果は、マイクログリアが脊髄再生の初期段階で重要な役割を果たし、損傷後の免疫環境を調整することを示しています。

CRISPR/Cas9技術を用いた解析で、マイクログリアが神経可塑性の調節に関与していることの示し方について:

この研究では、CRISPR/Cas9技術を使用して、特定の遺伝子をゼブラフィッシュのマイクログリアからノックアウトすることにより、その遺伝子が神経可塑性や脊髄再生にどのような役割を果たしているかを検証しました。以下にその手法と結果を詳述します。

ターゲット遺伝子の選定:

研究者たちは、マイクログリアで発現している遺伝子の中から、神経可塑性に関与する可能性が高いと考えられる遺伝子を選定しました。この選定には、単一細胞RNAシーケンスデータを利用しました。

CRISPR/Cas9によるノックアウト:

選定された遺伝子に対して、CRISPR/Cas9システムを使用してゼブラフィッシュ胚に導入し、特定の遺伝子をノックアウトしました。これにより、該当遺伝子が機能しない状態のゼブラフィッシュが作製されました。

神経再生と可塑性の評価:

ノックアウトされたゼブラフィッシュは脊髄損傷を受けた後、その再生能力と神経可塑性が評価されました。これには、再生過程における神経新生の進行や、損傷部位での神経細胞の再構築、シナプスの形成が含まれます。

結果の観察:

研究者たちは、マイクログリア特異的な遺伝子をノックアウトした場合、神経可塑性が低下し、脊髄再生が正常に進行しないことを発見しました。具体的には、神経細胞の軸索再生が抑制され、シナプス形成が遅れることが確認されました。
さらに、ノックアウトにより、損傷部位での炎症反応が異常に

長引き、神経保護機能が損なわれることも観察されました。

結論:

これらの結果から、マイクログリアは単に損傷部位の炎症反応を調整するだけでなく、神経可塑性の調節においても重要な役割を果たしていることが示されました。マイクログリアがシナプス再形成や軸索再生を促進するために必須の分子を提供している可能性が示唆されました。

神経可塑性に関与する可能性が高いと考えられる遺伝子について:

本研究では、ゼブラフィッシュにおける脊髄再生や神経可塑性に関与する遺伝子を特定するため、単一細胞RNAシーケンスデータを解析し、特にマイクログリアで発現している遺伝子に注目しました。その中でも、以下の遺伝子が神経可塑性に関与する可能性が高いと考えられました。

gap43 (Growth Associated Protein 43):

機能: gap43は、軸索再生や神経成長に重要な役割を果たすタンパク質をコードしています。この遺伝子は神経細胞の成長円錐に豊富に存在し、神経再生やシナプス可塑性に関連しています。

atf3 (Activating Transcription Factor 3):

機能: atf3はストレス応答遺伝子で、神経損傷後に発現が上昇します。この遺伝子は、神経細胞の生存や再生に関与し、損傷部位での修復プロセスをサポートする役割があります。

nrg1 (Neuregulin 1):

機能: nrg1は、神経細胞間のシグナル伝達を媒介する成長因子であり、軸索再生やシナプス形成を促進します。また、オリゴデンドロサイト前駆細胞の分化を誘導し、神経再生をサポートする役割もあります。

vamp4 (Vesicle-associated membrane protein 4):

機能: vamp4はシナプス小胞の膜融合に関与し、神経伝達物質の放出を調節します。これにより、シナプス可塑性や神経細胞の再接続が可能になります。

syt11 (Synaptotagmin 11):

機能: syt11はシナプス小胞のエキソサイトーシスに関与し、神経細胞間のシグナル伝達において重要な役割を果たします。これにより、神経可塑性が調節されます。

これらの遺伝子は、マイクログリアや他の神経細胞において神経可塑性に寄与していると考えられ、本研究においても、特にgap43やatf3が脊髄損傷後の神経再生において重要な役割を果たすことが確認されました。

単一核RNAシーケンス (Single-Nuclear RNA Sequencing) の手法について:

本研究では、ゼブラフィッシュの脊髄損傷後の再生過程を解析するため、単一核RNAシーケンスが以下の手順で行われました。

サンプル準備 (Sample Preparation):

脊髄損傷: 成魚ゼブラフィッシュに脊髄損傷を行い、その後1週目（1 wpi）、3週目（3 wpi）、6週目（6 wpi）の時点で損傷部位周辺の脊髄組織（約3mmのセクション）を採取しました。
核の分離 (Nuclear Isolation): 損傷部位から得られた脊髄組織を処理し、細胞核を分離しました。核の分離には、細胞膜を破壊する溶解プロセスが含まれます。

シーケンシングライブラリの作成 (Library Preparation):

分離された核からRNAを抽出し、10x Genomicsのプラットフォームを使用してシーケンシングライブラリを作成しました。このプラットフォームは、個々の核から得られたRNAをバーコード化して、後の解析で個別の細胞核のRNAプロファイルを特定できるようにします。

シーケンス (Sequencing):

作成したシーケンシングライブラリを、10x Genomicsの3′ v3.1ケミストリを用いてシーケンスしました。これにより、各核から発現する遺伝子のRNA配列が取得されました。

データのアライメントと解析 (Data Alignment and Analysis):

得られたRNAシーケンスデータを、ゼブラフィッシュのゲノム（GRCz11）にアライメントしました。アライメントされたデータは、Seuratパッケージを使用して解析され、細胞のクラスタリングや発現プロファイルの特定が行われました。
データのフィルタリング: さらに、DecontxやDoubletFinderパッケージを用いて、二重核を含むドロップレットや、周囲のmRNAが多く含まれるサンプルを除去しました。

クラスタリングと細胞タイプの同定 (Clustering and Cell Type Identification):

得られたシーケンスデータを基に、24の細胞クラスタが特定され、それぞれのクラスタが持つ遺伝子発現プロファイルに基づいて細胞の種類が同定されました。これには、マイクログリア、オリゴデンドロサイト、ニューロンなどの主要な脊髄細胞が含まれます。

この一連の手法により、ゼブラフィッシュの脊髄損傷後の再生に関与する細胞とその動態が詳細に解析されました。

核の分離 (Nuclear Isolation) プロセスの詳細:

本研究で行われた核の分離は、ゼブラフィッシュの脊髄損傷後に得られた脊髄組織から細胞核を分離するために行われました。以下は、このプロセスの詳細な手順です。

組織の解離 (Tissue Dissociation):

組織の収集: 損傷後に回収された脊髄組織は、まず氷冷PBS（リン酸緩衝生理食塩水）で洗浄され、不純物や血液を除去します。
解離: 次に、組織をメカニカルに細かく刻んだ後、酵素を用いた解離が行われます。一般的に使用される酵素には、コラゲナーゼやプロテアーゼが含まれ、これにより細胞外マトリックスが分解され、細胞が個別に分離されます。

核の抽出 (Nuclear Extraction):

細胞膜の破壊: 解離された細胞から核を分離するため、細胞膜を破壊します。このステップでは、界面活性剤（例えば、トリトンX-100やNP-40など）が用いられ、細胞膜が破壊されて細胞核が露出します。この過程は、通常、低温（4°C以下）で行われ、核の構造が保たれるように注意が払われます。
核の沈殿: 細胞膜が破壊された後、サンプルは遠心分離され、核を含むペレットが得られます。ペレットには、核とともに、細胞の他の大型オルガネラも含まれることがありますが、核が主成分です。

核の精製 (Nuclear Purification):

フィルタリング: 得られた核のペレットは、さらに純化するためにフィルタリングされます。一般的には、濾紙や細孔フィルターを使用して、細胞の残骸やオルガネラを除

去します。

追加の洗浄: 必要に応じて、核はさらに洗浄され、純度を高めます。この洗浄プロセスでは、PBSや特別な核保存バッファーが使用されることがあります。

品質管理 (Quality Control):

核の評価: 分離された核は、顕微鏡下で評価され、純度や完全性を確認します。核の損傷がないか、十分な量が確保されているかを確認するために、染色法（例: DAPI染色）を使用することがあります。

シーケンシングへの準備 (Preparation for Sequencing):

分離された核は、次にRNA抽出やシーケンシングライブラリの作成のために使用されます。この段階では、核が再度遠心分離され、シーケンシングに適した形で保存されます。

この核の分離プロセスにより、脊髄組織から得られた核は、高い純度と完全性を保った状態でRNAシーケンスに供されることが可能になります。これにより、脊髄損傷後の細胞の遺伝子発現プロファイルが詳細に解析されます。

使用された核の分離キットについて:

この研究で使用された具体的な核分離キットの名前は、論文内に記載されていないため、正確には不明です。ただし、一般的に核分離に使用されるキットには以下のものがあります。

Nuclei EZ Prep Nuclei Isolation Kit (Sigma-Aldrich):

細胞から核を効率的に分離するために使用されるキットで、核の純度と回収率を高く保つことができます。

10x Genomics Chromium Single Cell 3′ Kit:

単一核や単一細胞RNAシーケンス用のライブラリ作成時に使用されるキットで、核分離プロトコルに対応する補助試薬も含まれています。

NEBNext Nuclei Isolation Kit (New England Biolabs):

主に哺乳類細胞からの核分離に使用されますが、他の生物種にも応用可能です。

研究で実際に使用されたキット名を確認するには、文献や研究者に直接問い合わせることが必要です。

解析に使用された核の数:

この研究では、解析に使用された核の総数は58,973個です。この核は、ゼブラフィッシュの脊髄損傷後の異なる時間点（0、1、3、6週）で収集された脊髄組織から分離されたものです。

シーケンスの回数について:

この研究では、脊髄損傷後のゼブラフィッシュから収集された核に対して、各時間点（0週、1週、3週、6週）でそれぞれ2回の生物学的リプリケートが実施されました。つまり、各時間点で2つの独立したサンプルが解析されており、これによりデータの信頼性が向上しています。

Neuron AとNeuron Bの区別について:

Neuron AとNeuron Bは、以下の手順により区別されています。

クラスタリング (Clustering):

脊髄組織から得られた単一核RNAシーケンスデータを基に、Seuratパッケージを使用してクラスタリングが行われました。このクラスタリングでは、遺伝子発現パターンに基づいて細胞が異なるグループに分類されます。

細胞タイプの特定 (Cell Type Identification):

クラスタリングの結果、複数の神経細胞集団が形成されました。Neuron AとNeuron Bは、これらのクラスタリングによって識別された2つの異なる神経細胞集団です。

遺伝子発現の比較 (Gene Expression Analysis):

Neuron AとNeuron Bのクラスタは、それぞれ異なる遺伝子発現プロファイルを持つことが確認されました。具体的には、Neuron Aではelavl3やsnap25aといった神経マーカー遺伝子が強く発現しており、Neuron Bでも同様にこれらの遺伝子が発現していますが、他の遺伝子発現の違いにより区別されています。

細胞タイプの分類 (Classification):

クラスタリングと遺伝子発現の違いに基づき、Neuron AとNeuron Bは異なる神経細胞タイプとして分類されました。それぞれのクラスタは、機能的にも異なる役割を持っている可能性があると考えられています。

このようにして、Neuron AとNeuron Bは単一核RNAシーケンスデータから得られる遺伝子発現パターンに基づき、クラスタリングによって区別されています。

Neuron（ニューロン）の定義について:

この研究におけるNeuron（ニューロン）の定義は、脊髄再生過程において神経細胞としての機能を持ち、特定の神経マーカー遺伝子を発現する細胞集団を指します。

具体的には、以下のような遺伝子が発現していることがNeuronの定義に含まれます。

elavl3 (HuC/HuD):

ニューロン特異的なRNA結合タンパク質であり、成熟した神経細胞のマーカーとして広く使用されています。

snap25a:

シナプスの小胞放出に関与するタンパク質で、神経伝達に不可欠な役割を果たします。

これらの遺伝子が高く発現している細胞が、Neuronとして分類されています。Neuron AやNeuron Bは、これらのマーカー遺伝子の発現に基づいて特定された異なる神経細胞クラスタです。それぞれのNeuronは、神経再生の過程において異なる役割を持っている可能性があります。

Neuronの定義の変化について:

はい、Neuron（ニューロン）の定義は研究ごとに異なる場合があります。ニューロンの定義は、研究の目的や対象となる生物、使用する技術、および焦点を当てている特定の細胞機能や遺伝子発現パターンに応じて変わることがよくあります。

研究ごとにニューロンの定義が異なる理由

研究の目的:

ある研究では、ニューロンの定義がシナプス形成や神経伝達に関連する遺伝子発現に基づいているかもしれません。別の研究では、特定の神経伝達物質を生成する能力や、発達過程における役割を基準にしてニューロンを定義することもあります。

生物の違い:

異なる動物モデル（例えば、ゼブラフィッシュ、マウス、人）では、ニューロンの機能や発現する遺伝子が異なるため、ニューロンの定義もそれに合わせて変わることがあります。

技術や手法:

単一細胞RNAシーケンスや単一核RNAシーケンスなど、使用する解析技術によって、細胞の定義や分類方法が変わります。遺伝子発現データに基づくクラスタリング結果がニューロンの定義に影響を与えることがあります。

焦点とする遺伝子:

特定のニューロン集団やサブタイプに焦点を当てている場合、その集団特有の遺伝子発現パターンがニューロンの定義に組み込まれることがあります。

例

発達段階に基づく定義:
発達中の神経系を研究している場合、未分化な神経前駆細胞がニューロンとして定義されることがありますが、成熟した神経系を研究する場合、完全に分化した神経細胞のみがニューロンと定義されることが一般的です

。

疾患に関連する定義:
特定の神経疾患（例えばアルツハイマー病）を研究する場合、その疾患で特に影響を受けるニューロンのサブタイプ（例: コリン作動性ニューロン）がニューロンの定義に組み込まれることがあります。

したがって、ニューロンの定義は一律ではなく、研究の目的や条件に応じて調整される柔軟な概念です。

Neuronal E/I（興奮性/抑制性バランス）の定義について:

Neuronal E/I（興奮性/抑制性バランス）とは、神経系における興奮性（Excitatory）ニューロンと抑制性（Inhibitory）ニューロンの機能的バランスを指します。このバランスは、中枢神経系（CNS）が正常に機能するために非常に重要で、興奮と抑制の適切な調整が神経伝達の制御に必要です。

研究におけるNeuronal E/Iバランスの定義

興奮性ニューロン（Excitatory Neurons）:

定義:
主にグルタミン酸（Glutamate）という興奮性神経伝達物質を放出するニューロン。これにより、他のニューロンの発火を促進し、神経回路内での情報伝達を活性化します。
主要マーカー遺伝子:
例: slc17a6a (VGLUT2), slc17a6b (VGLUT1)など。

抑制性ニューロン（Inhibitory Neurons）:

定義:
主にγ-アミノ酪酸（GABA）やグリシン（Glycine）などの抑制性神経伝達物質を放出し、他のニューロンの発火を抑制します。これにより、神経回路内の過剰な興奮を抑制し、神経系の安定性を保ちます。
主要マーカー遺伝子:
例: gad1a, gad1b (GAD67, GAD65), slc6a5 (GlyT2)など。

Neuronal E/Iバランスの重要性

正常な脳機能:
脳や脊髄において、E/Iバランスは情報の正確な処理と伝達を保証します。例えば、過剰な興奮性は神経興奮毒性を引き起こし、抑制の欠如はけいれんや興奮性障害を引き起こす可能性があります。
病理学的状態:
E/Iバランスの崩壊は、自閉症スペクトラム障害や統合失調症、てんかんなどの神経精神疾患に関連しています。これらの状態では、興奮性が過剰になったり、抑制性が不足したりすることで、神経回路が異常をきたします。

研究でのE/Iバランスの測定方法

遺伝子発現解析:
この研究では、単一核RNAシーケンスを使用して、各ニューロンの興奮性および抑制性に関連する遺伝子の発現レベルを測定し、ニューロン集団を興奮性または抑制性として分類しています。
E/I比の計算:
興奮性ニューロンと抑制性ニューロンの比率（E/I比）が計算され、脊髄再生過程における時間経過とともにこのバランスがどのように変化するかが評価されています。

このように、Neuronal E/Iバランスは、神経回路の機能と健康にとって中心的な役割を果たし、その定義は主にニューロンが分泌する神経伝達物質の種類に基づいています。

Cumulative Strength of All Signaling Networks（すべてのシグナルネットワークの累積強度）について:

Cumulative Strength of All Signaling Networksとは、細胞間のシグナル伝達の総合的な強さを示す指標です。これは、特定の細胞集団が他の細胞集団に対して行っている、または受けている全シグナル伝達経路の総合的な影響力を評価するために使用されます。

具体的な意味

シグナル伝達経路の強さ:
各シグナル伝達経路には、リガンド（シグナルを送る分子）とレセプター（シグナルを受け取る分子）の相互作用が含まれます。これらの相互作用の強さは、細胞がどの程度そのシグナルを発信したり受信したりしているかを示します。
累積強度:
「累積強度」は、特定の時間点で、細胞集団が他のすべての細胞集団に対して行っている、または受けている全シグナル伝達経路の強さの合計を指します。つまり、個々のシグナル伝達経路の強度を総合して評価したものです。

研究における使用

細胞間コミュニケーションの評価:
研究では、各細胞集団がどの程度シグナルを送信したり受信したりしているかを比較するために、この累積強度が使用されます。これにより、特定の細胞集団がシグナルネットワークの中心的な役割を果たしているかどうかを判断できます。
時間経過による変化の追跡:
例えば、脊髄損傷後の再生過程において、ある細胞集団（例えばニューロンやマイクログリア）が特定の時点で他の細胞集団に対して強いシグナルを送っている場合、その細胞集団が再生において重要な役割を果たしている可能性が示唆されます。

例

Neuron AとBの累積強度:
もしNeuron Aが複数のシグナル伝達経路で強い累積強度を示していれば、それはNeuron Aが他の細胞集団に対して強力なシグナルを送っていることを示します。これに対して、Neuron Bが同様の累積強度を持っている場合、それぞれのニューロンが異なる役割を持っている可能性があります。
再生過程での役割:
損傷後の初期段階で特定の細胞集団が高い累積強度を示す場合、その細胞集団が早期の再生過程を主導していることを示す可能性があります。逆に、後期に累積強度が高まる場合は、再生の完了や修復の維持に関与していることが示唆されます。

この指標を用いることで、複雑な細胞間のシグナルネットワークを理解し、どの細胞が再生や修復において重要な役割を果たしているかを解明することが可能です。

シグナルの強さの定量化について:

シグナルの強さの定量化は、細胞間のシグナル伝達を解析する際に重要なステップであり、通常は次のような手法で行われます。

1. リガンド-レセプター相互作用の評価

リガンドとレセプターの発現レベル:
単一細胞RNAシーケンスデータから、各細胞で発現しているリガンド（シグナルを送る分子）とレセプター（シグナルを受け取る分子）の遺伝子発現量を取得します。リガンドとレセプターの両方が特定の細胞間で発現している場合、その細胞間でのシ

グナル伝達の可能性が示されます。

2. シグナル伝達経路の推定

シグナル伝達ネットワークの構築:
複数のリガンド-レセプター相互作用を統合し、どの細胞集団がどのシグナル伝達経路を介して他の細胞集団にシグナルを送っているかをモデル化します。これには、遺伝子発現データを使用したバイオインフォマティクスツールが用いられます。

3. 定量化のためのスコアリング

シグナル強度のスコア:
シグナル強度は、リガンドとレセプターの発現レベルを組み合わせてスコア化します。一般的には、以下のような計算が行われます。
- 各リガンド-レセプター対について、リガンドとレセプターの発現量の積を計算する。
- これらの積をまとめ、細胞間の全リガンド-レセプター相互作用の総和を求める。
通信確率:
一部のツール（例: CellChat）は、これらのスコアに基づいて細胞間の通信確率を計算します。この通信確率は、ある細胞集団が他の細胞集団に対してシグナルを送る可能性の指標となります。

4. 累積強度の計算

総シグナル強度の計算:
すべてのリガンド-レセプター相互作用について計算されたスコアを累積し、その細胞集団全体のシグナル送信または受信の総強度を求めます。これが「累積強度（Cumulative Strength）」となります。

5. 解析結果の視覚化

ヒートマップやネットワーク図:
得られたシグナル強度をヒートマップやネットワーク図として視覚化し、どの細胞集団が主にシグナルを送信または受信しているかを明確にします。これにより、シグナルネットワーク全体の構造と重要なシグナル経路が視覚的に理解できます。

ツールと手法の例

CellChat:
Rパッケージであり、細胞間のシグナル伝達ネットワークを解析し、通信強度や累積強度を定量化します。
Seurat:
単一細胞RNAシーケンスデータの解析に広く使用されるツールで、細胞間のシグナル伝達解析にも利用されます。

まとめ

シグナルの強さは、リガンドとレセプターの遺伝子発現レベルを基にして定量化され、シグナルネットワーク全体の強度が評価されます。これにより、細胞間の相互作用の重要性を定量的に理解することができます。

Recovery of excitatory/inhibitory (E/I) balance during spinal cord regenerationについて:

Recovery of excitatory/inhibitory (E/I) balance during spinal cord regeneration（脊髄再生中の興奮性/抑制性バランスの回復）に関しては、時間経過とともに変化が観察されています。ただし、バランスの回復は徐々に進行し、最終的に損傷前の状態に近づくように調整されます。以下に、研究の主なポイントを示します。

研究の主なポイント

初期の変化（1週目 post-injury）:

脊髄損傷の1週目（1 wpi）では、興奮性ニューロンの割合が急激に増加し、E/Iバランスが興奮性に偏っています。この段階では、再生過程が始まったばかりで、神経ネットワークの興奮性が高まっていることが観察されます。

中間段階（3週目 post-injury）:

3週目（3 wpi）に入ると、抑制性ニューロンの割合が徐々に増加し始め、E/Iバランスが改善されます。この段階では、神経再生が進行し、神経ネットワークが再び安定してきます。

最終段階（6週目 post-injury）:

6週目（6 wpi）では、抑制性ニューロンの割合がさらに増加し、興奮性と抑制性のバランスがほぼ正常なレベルに戻ります。この段階では、E/Iバランスが損傷前の状態に近づいており、機能的な回復が進んでいることが示されています。

変化の程度について

徐々に変化:
E/Iバランスの変化は劇的ではなく、時間とともに徐々に調整されます。したがって、短期的には大きな変化が見られないかもしれませんが、最終的にはバランスが回復していくプロセスが観察されます。
最終的な安定化:
6週目までにE/Iバランスが正常に戻ることが示されており、これが機能的な脊髄再生において重要な役割を果たしていると考えられます。

まとめ

脊髄再生中のE/Iバランスは、初期には興奮性が優勢になりますが、その後、抑制性ニューロンの増加によりバランスが回復します。このプロセスは、再生が進むにつれて徐々に進行し、最終的に正常な状態に近づいていきます。

Hoechst染料とDAPI染料の違いと利点:

Hoechst染料とDAPI（4′,6-diamidino-2-phenylindole）は、どちらもDNAに結合して蛍光を発するDNA染色用の蛍光色素であり、細胞核を可視化するために使用されます。以下に、HoechstとDAPIの違いやそれぞれの利点について説明します。

HoechstとDAPIの主な違い

化学構造と発光スペクトル:

Hoechst染料:
- Hoechst染料には、主にHoechst 33258とHoechst 33342の2種類があります。どちらもATリッチなDNA配列に結合し、紫外線（350nm付近）で励起され、青色（約460nm）の蛍光を発します。
DAPI:
- DAPIもATリッチなDNA配列に結合し、紫外線（358nm付近）で励起され、青色（約461nm）の蛍光を発します。
- Hoechst染料とDAPIの発光スペクトルは非常に類似しており、両者は顕微鏡で類似した青色の蛍光を発しますが、微妙に異なる波長で励起されるため、検出条件に違いが出ることがあります。

細胞透過性:

Hoechst染料:
- Hoechst 33342は細胞膜を透過しやすく、生細胞でも染色が可能です。そのため、Hoechst染料は生細胞の核を観察する際によく使われます。
- Hoechst 33258は細胞膜透過性が低いため、主に固定細胞や組織で使用されます。
DAPI:
- DAPIは細胞膜透過性が比較的低く、主に固定された細胞や組織の染色に使用されます。生細胞での使用も可能ですが、Hoechst染料に比べると効率が劣ります。

毒性:

Hoechst染料:
- Hoechst染料は細胞毒性が低いため、生細胞での長時間の観察が可能です。
DAPI:
- DAPIはやや高い細胞毒性を持つため、生細胞での使用には注意が必要です。固定細胞や組織切片

で使用されることが多いです。

Hoechst染料の利点

生細胞での使用:
Hoechst 33342は細胞膜を透過しやすいため、生細胞の染色に適しています。これにより、固定せずにリアルタイムで細胞核の観察が可能になります。
低毒性:
Hoechst染料は、DAPIと比べて細胞毒性が低く、細胞の生存率を高く保ちながら長時間の観察が可能です。
多用途:
Hoechst 33342とHoechst 33258の2種類があり、目的に応じて使い分けることができます。生細胞と固定細胞のどちらにも適用可能です。