神経細胞などの分化したヒト細胞の表現型プロファイルを構築します。私たちの目標は、化合物処理が細胞に及ぼす全体的な影響をよりよく理解することです。表現型プロファイルは、さらなる機構研究のためのバイアスの少ないエントリーポイントを示唆することができます。
ヒトドーパミン作動性ニューロンを分化するためのプロトコルの品質が大幅に向上し、均質なニューロンを大量に生産できるようになりました。さらに、分化した細胞の再現性を長期間にわたって処理するためのラボオートメーションの使用が増加しており、もちろん、イメージングベースのデータの活用はより速く、より詳細になっています。大きな課題は、表現型プロファイルが定量化可能で再現性があることを確認することです。
これを実現するには、均質なニューロンバッチを生成し、自動化に適したプロトコルを特定することが重要です。しかし、自動化されたプロトコルでは、技術的な実現可能性と生理学的関連性の間には常にトレードオフがあります。ここで、良いトレードオフを見つけました。
私たちは、イメージングアプローチを用いてヒトのドーパミン作動性ニューロンを徹底的に特徴付けるための、すぐに使えるソリューションを開発しました。自動化されたプロトコルは、画像およびデータ解析ワークフローとともに、より多くの科学者が神経細胞の表現型プロファイルを作成できるようになります。パーキンソン病の単一遺伝型と特発性型の間で表現型プロファイルがどのように異なるかをよりよく理解したいと考えています。
また、ドーパミン作動性ニューロンがミクログリアなどの他の脳細胞と相互作用するときの表現型の変化についても調べたいと考えています。