JP2011239778A - 化学物質のスクリーニング方法 - Google Patents
化学物質のスクリーニング方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011239778A JP2011239778A JP2011096258A JP2011096258A JP2011239778A JP 2011239778 A JP2011239778 A JP 2011239778A JP 2011096258 A JP2011096258 A JP 2011096258A JP 2011096258 A JP2011096258 A JP 2011096258A JP 2011239778 A JP2011239778 A JP 2011239778A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- chemical substance
- cells
- cell
- images
- screening
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)
Abstract
【解決手段】本発明の化学物質のスクリーニング方法は、細胞に形態変化を生じさせる化学物質のスクリーニング方法であって、(a)細胞にスクリーニング対象である第1の化学物質を接触させる工程と、(b)前記第1の化学物質を接触させた細胞を時系列に撮像した複数の画像を読み込む工程と、(c)前記(b)における前記画像に含まれる各々の細胞の形態的な特徴を示す特徴値を前記画像からそれぞれ求める工程と、(d)各々の前記画像に対応する前記特徴値の統計処理データをそれぞれ求める工程と、(e)前記画像間での前記統計処理データの変化に基づいて、前記第1の化学物質を接触させた細胞の形態変化を評価する評価情報を生成する工程と、を含むことを特徴とする。
【選択図】図14
Description
また、染色の過程で生じる染色ムラがスクリーニング結果に影響を与える可能性がある。さらに、蛍光色素を細胞内に導入するためには、細胞を固定化する必要があるため、時間経過を解析したい場合には、サンプルの数を増やさなければならず、手間である。
Green Fluorescent Protein)を融合させたHistone H2BをHeLa細胞に安定化発現させた細胞株を作製し、導入した蛍光タンパク質の挙動を指標にタイムラプス解析をする方法が挙げられている。
しかしながら、この方法は、安定性発現株の作製が必須であるため、遺伝子導入に適していない細胞をスクリーニングに用いることができず、多種類の細胞をスクリーニングに用いる場合に適していない。
(1)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、細胞に形態変化を生じさせる化学物質のスクリーニング方法であって、
(a)細胞にスクリーニング対象である第1の化学物質を接触させる工程と、
(b)前記第1の化学物質を接触させた細胞を時系列に撮像した複数の画像を読み込む工程と、
(c)前記(b)における前記画像に含まれる各々の細胞の形態的な特徴を示す特徴値を前記画像からそれぞれ求める工程と、
(d)各々の前記画像に対応する前記特徴値の統計処理データをそれぞれ求める工程と、
(e)前記画像間での前記統計処理データの変化に基づいて、前記第1の化学物質を接触させた細胞の形態変化を評価する評価情報を生成する工程と、
を含むことを特徴とする。
(2)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、前記(e)の後、
(f)前記第1の化学物質を接触させた細胞に、更に前記第1の化学物質又は前記第1の化学物質に該当しないスクリーニング対象である追加化学物質を接触させる工程と、
(g)前記追加化学物質を接触させた細胞を時系列に撮像した複数の画像を読み込む工程と、
(h)前記(g)における前記画像に含まれる各々の細胞の形態的な特徴を示す特徴値を前記画像からそれぞれ求める工程と、
(i)各々の前記画像に対応する前記特徴値の統計処理データをそれぞれ求める工程と、
(j)前記画像間での前記統計処理データの変化に基づいて、前記追加化学物質を接触させた細胞の形態変化を評価する評価情報を生成する工程と、
(k)前記追加化学物質を接触させた細胞における前記評価情報に基づき、(f)〜(j)を繰り返すか否かを判断する工程と、
を少なくとも1回繰り返す工程を含むことが好ましい。
(3)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、前記統計処理データが、度数分布であることが好ましい。
(4)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、前記第1の化学物質及び前記追加化学物質が、それぞれ独立して、低分子化合物、抗体、タンパク質、ペプチド、アンチセンス核酸、リボザイム、shRNA及びsiRNAからなる群より選ばれる少なくとも1つであることが好ましい。
(5)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、前記第1の化学物質がsiRNAであることが好ましい。
(6)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、前記第1の化学物質が低分子化合物であることが好ましい。
(7)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、前記(e)及び前記(j)が、前記画像間での前記度数分布の差分を用いて、前記評価情報を生成する工程であることが好ましい。
(9)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、前記(d)及び前記(i)が、各々の前記度数分布における度数の区分を、前記特徴値の種類ごとの標準偏差を用いてそれぞれ正規化する工程であることが好ましい。
(10)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、前記(e)及び前記(j)が、前記画像の撮影時間及び前記特徴値の種類がそれぞれ異なる複数の前記度数分布の組み合わせのうちから、前記評価情報の生成に用いる前記度数分布の組み合わせを抽出し、前記評価情報の計算モデルを求める工程であることが好ましい。
(11)本発明の化学物質のスクリーニング方法は、前記(e)及び前記(j)が、教師付き学習により前記計算モデルを求める工程であることが好ましい。
(12)本発明の化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法は、細胞に形態変化を生じさせる化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法であって、
(l)先に記載のスクリーニング方法により細胞に形態変化を生じさせる化学物質を選択する工程と、
(m)選択された化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物を製造する工程と、
を含むことを特徴とする。
(13)本発明の化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法は、細胞に形態変化を生じさせる化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法であって、
(l)先に記載のスクリーニング方法により細胞に形態変化を生じさせる化学物質を選択する工程と、
(n)選択された化学物質の構造を最適化する工程と、
(o)最適化された化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物を製造する工程と、
を含むことを特徴とする。
本発明の化学物質のスクリーニング方法は、非破壊の系であるため、タイムラプス解析に好適に用いられ、かつスクリーニングに用いたサンプルそのものを別の評価系に供することができ、スクリーニング結果を別の系から評価することができる。
本発明の化学物質のスクリーニング方法において、細胞に形態変化を生じさせる化学物質を接触させた後の工程(b)〜(e)及び(g)〜(k)は、これらの工程を組み込んだ培養状態評価装置を用いて行われる。よって、まず前記培養状態評価装置を含むインキュベータについて説明する。
次に、図4の流れ図を参照しつつ、本発明に用いられる培養状態評価装置におけるインキュベータ11での観察動作の一例を説明する。この図4は、恒温室15内に搬入された培養容器19を、登録された観察スケジュールに従ってタイムラプス観察する動作例を示している。
次に、培養状態評価装置における培養状態評価処理の一例を説明する。この一例では、培養容器19をタイムラプス観察して取得した複数の顕微鏡画像を用いて、培養容器19の培養細胞におけるがん細胞の混在率を制御装置41が推定する例を説明する。
以下、図5の流れ図を参照しつつ、培養状態評価処理の前処理である計算モデルの生成処理の一例を説明する。この計算モデルの生成処理では、画像の撮影時間および特徴値の種類がそれぞれ異なる複数の度数分布の組み合わせから、評価情報の生成に用いる度数分布の組み合わせを、制御装置41が決定する。
「Total area」は、注目する細胞の面積を示す値である。例えば、特徴値演算部44は、注目する細胞の領域の画素数に基づいて「Total area」の値を求めることができる。
「Hole area」は、注目する細胞内のHoleの面積を示す値である。ここで、Holeは、コントラストによって、細胞内における画像の明るさが閾値以上となる部分(位相差観察では白に近い状態となる箇所)を指す。例えば、細胞内小器官の染色されたリソソームなどがHoleとして検出される。また、画像によっては、細胞核や、他の細胞小器官がHoleとして検出されうる。なお、特徴値演算部44は、細胞内における輝度値が閾値以上となる画素のまとまりをHoleとして検出し、このHoleの画素数に基づいて「Hole area」の値を求めればよい。
「relative hole area」は、「Hole area」の値を「Total area」の値で除した値である(relative hole area=Hole area/Total area)。この「relative hole area」は、細胞の大きさにおける細胞内小器官の割合を示すパラメータであって、例えば細胞内小器官の肥大化や核の形の悪化などに応じてその値が変動する。
「Perimeter」は、注目する細胞の外周の長さを示す値である。例えば、特徴値演算部44は、細胞を抽出するときの輪郭追跡処理により「Perimeter」の値を取得することができる。
「Width」は、注目する細胞の画像横方向(X方向)での長さを示す値である。
「Height」は、注目する細胞の画像縦方向(Y方向)での長さを示す値である。
「Length」は、注目する細胞を横切る線のうちの最大値(細胞の全長)を示す値である。
「Breadth」は、「Length」に直交する線のうちの最大値(細胞の横幅)を示す値である。
「Fiber Length」は、注目する細胞を擬似的に線状と仮定した場合の長さを示す値である。特徴値演算部44は、下式(1)により「Fiber Length」の値を求める。
「Fiber Breadth」は、注目する細胞を擬似的に線状と仮定した場合の幅(Fiber Lengthと直交する方向の長さ)を示す値である。特徴値演算部44は、下式(2)により「Fiber Breadth」の値を求める。
「Shape Factor」は、注目する細胞の円形度(細胞の丸さ)を示す値である。特徴値演算部44は、下式(3)により「Shape Factor」の値を求める。
「Elliptical form Factor」は、「Length」の値を「Breadth」の値で除した値(Elliptical form Factor=Length/Breadth)であって、注目する細胞の細長さの度合いを示すパラメータとなる。
「Inner radius」は、注目する細胞の内接円の半径を示す値である。
「Outer radius」は、注目する細胞の外接円の半径を示す値である。
「Mean radius」は、注目する細胞の輪郭を構成する全点とその重心点との平均距離を示す値である。
「Equivalent radius」は、注目する細胞と同面積の円の半径を示す値である。この「Equivalent radius」のパラメータは、注目する細胞を仮想的に円に近似した場合の大きさを示している。
以下、本明細書では、上記の度数分布の組み合わせの1つを単に「指標」と表記する。なお、S208での評価情報生成部46は、複数の顕微鏡画像のセットにおいて、各指標に対応する128の度数分布の変化量をそれぞれ求めることはいうまでもない。
次に、図13の流れ図を参照しつつ、培養状態評価処理の動作例を説明する。
以上、本発明に用いられるインキュベータにおいて、「度数分布」に限定して説明したが、「統計処理データ」についてのものであれば何ら限定されない。
本発明の化学物質のスクリーニング方法は、細胞に形態変化を生じさせる化学物質のスクリーニング方法であって、
(a)細胞にスクリーニング対象である第1の化学物質を接触させる工程と、
(b)前記第1の化学物質を接触させた細胞を時系列に撮像した複数の画像を読み込む工程と、
(c)前記(b)における前記画像に含まれる各々の細胞の形態的な特徴を示す特徴値を前記画像からそれぞれ求める工程と、
(d)各々の前記画像に対応する前記特徴値の統計処理データをそれぞれ求める工程と、
(e)前記画像間での前記統計処理データの変化に基づいて、前記第1の化学物質を接触させた細胞の形態変化を評価する評価情報を生成する工程と、
を含むことを特徴とする。
以下、各工程について説明する。
また、以下の説明においては「統計処理データ」が「度数分布」である場合について説明する。
タンパク質、ペプチド、アンチセンス核酸、リボザイム、shRNA及びsiRNAからなる群より選ばれる少なくとも1つであることが好ましい。
また、本発明のスクリーニング方法において、スクリーニングに用いる最初の化学物質を「第1の化学物質」という。標的タンパク質が酵素であった場合、前記第1の化学物質は低分子化合物であることがより好ましい。また、遺伝子を標的とする場合、前記第1の化学物質はsiRNAであることがより好ましい。
図14は、標的とする化学物質をsiRNAとした場合の、本発明のスクリーニング方法の一態様を示したフローチャート図である。siRNAを細胞にトランスフェクションする方法は、用いるトランスフェクション試薬によって異なるが、一例を説明する。まず、トランスフェクションの1日前に細胞を播き、インキュベータ中で培養する。翌日、培地を低血清培地に代え1時間置く。次に例えばリポソーム法によりsiRNAを培養液中に滴下し、インキュベータ中で培養する。6時間後、低血清培地を通常の培地に代え、前述した培養状態評価装置を含むインキュベータで培養する。尚、比較対象としてsiRNAを混入せずに同様の操作を行った細胞を用意しておいてもよい。
図14に示されるように、siRNA処理後の標的遺伝子の発現は、時間に従って変動する。本発明のスクリーニング方法は、決められた時間ごとに画像データを取得していくものであるため、siRNA処理により、標的とする遺伝子の発現が効率よく抑制されるタイミングを逃すことがない。
また、第1の化学物質を接触させなかった細胞についても工程(b)〜(d)を行い、工程(e)において、前記第1の化学物質を接触させた細胞における前記画像間での度数分布の変化と、前記第1の化学物質を接触させなかった細胞における前記画像間での度数分布の変化を比較し、その結果を第1の化学物質を接触させた細胞の形態変化を評価する評価情報に加味してもよい。
本発明のスクリーニング方法によれば、解析に用いたサンプルをそのまま他の評価系に用いることができるため、解析結果により一層の信頼性を付与することができる。
(f)前記第1の化学物質を接触させた細胞に、更に前記第1の化学物質又は前記第1の化学物質に該当しないスクリーニング対象である追加化学物質を接触させる工程と、
(g)前記追加化学物質を接触させた細胞を時系列に撮像した複数の画像を読み込む工程と、
(h)前記(g)における前記画像に含まれる各々の細胞の形態的な特徴を示す特徴値を前記画像からそれぞれ求める工程と、
(i)各々の前記画像に対応する前記特徴値の統計処理データをそれぞれ求める工程と、
(j)前記画像間での前記統計処理データの変化に基づいて、前記追加化学物質を接触させた細胞の形態変化を評価する評価情報を生成する工程と、
(k)前記追加化学物質を接触させた細胞における前記評価情報に基づき、(f)〜(j)を繰り返すか否かを判断する工程と、
を少なくとも1回繰り返す工程を含むことが好ましい。
以下、各工程について説明する。
また、以下の説明においては「統計処理データ」が「度数分布」である場合について説明する。
本発明の化学物質のスクリーニング方法は、非破壊の系であるため、細胞に第1の化学物質を細胞に処理し、解析した後に、更に前記細胞に追加化学物質を接触させ、その薬効を評価することができる。
本発明において、「追加化学物質」とは、前記第1の化学物質と同一の化学物質、又は前記第1の化学物質に該当しないスクリーニング対象である化学物質を意味する。
遺伝子またはその遺伝子産物であるタンパク質を標的とするsiRNAや低分子化合物を細胞に接触させ、その効果を解析する場合、短時間の阻害では効果が観察されない可能性がある。長期間の阻害による効果を観察するためには、培地中でこれらの化学物質が分解してしまうことも考慮に入れ、随時培地中に化学物質を添加する必要がある。本発明においては、第1の化学物質を追加化学物質として、数回細胞に接触させその結果を解析することができる。
本発明のスクリーニング方法は、非破壊の系であるため実験計画が予め定まっている従来法と異なり、工程(k)によって実験計画をリアルタイムに更新することができる。
本発明の化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法は、細胞に形態変化を生じさせる化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法であって、
(l)先に記載のスクリーニング方法により細胞に形態変化を生じさせる化学物質を選択する工程と、
(m)選択された化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物を製造する工程と、
を含むことを特徴とする。
また、本発明の化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法は、細胞に形態変化を生じさせる化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法であって、
(l)先に記載のスクリーニング方法により細胞に形態変化を生じさせる化学物質を選択する工程と、
(n)選択された化学物質の構造を最適化する工程と、
(o)最適化された化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物を製造する工程と、
を含むことを特徴とする。
以下、各工程について説明する。
例えば、「Hit」化学物質が低分子化合物であった場合、化合物の側鎖を誘導化し、標的分子に対する活性の増大や、無関係の分子(特に標的分子の類縁分子)に対する活性の低減を試みる。更に、ADME(吸収・分布・代謝・排泄)の改良を試み、In vivo試験において、体内動態に優れた化合物を誘導化する。
また、アルツハイマー病やパーキンソン病といった神経変性疾患等も挙げられる。
1−1 材料
以下に示す材料をInvitrogen社より購入した。
(1)p53 siRNA(カタログ番号:VHS40367)
トランスフェクションの前日に、NHDF細胞をsiRNA導入時に30〜50%コンフルエントになるように播き、抗生物質を含まない培地で培養した。翌日、siRNA及びLIPOFECTAMINE 2000をそれぞれ、Opti−MEM I Reduced−Serum Medium(Invitogen社)で希釈し、5分間室温でインキュベーションした。次に、OptiMEM/siRNA混合物と、OptiMEM/LIPOFECTAMINE 2000混合物を混合し、室温に放置した。この混合物を培地に加え、培養プレートをBiostation CT(ニコン社)の37℃、5%CO2インキュベータ中でインキュベートした。
図18下段は、p53遺伝子の制御下(下流)にある遺伝子であるRhoAの各経時中の遺伝子発現量をRT−PCRにて定量評価したものである。p53遺伝子のsiRNAは、36時間後において確かに対象であるp53をノックダウンできており、その影響によってその下流の遺伝子であるRhoAもほぼ同時間に発現制御されていたことが確認できる。p53遺伝子のノックダウンは、RhoAという細胞骨格の制御に関与するタンパク質の制御を引き起こし、これによって形の変化が生じていたのではないかと考察される。このデータは、siRNAのノックダウン対象であったp53が下流の遺伝子まで含めた形で確実にノックダウンできていたという実験の確実性を示すと共に、転写因子でしかないp53を抑制したsiRNAの影響がなぜ形態変化として42〜66時間後に現れたのかを生理現象的に示す一つのデータでもある。
2−1 材料
以下に示す材料をInvitrogen社より購入した。
(1)RhoA siRNA(カタログ番号:VHS40471)
トランスフェクションの前日に、HT1080をsiRNA導入時に30〜50%コンフルエントになるように播き、抗生物質を含まない培地で培養した。翌日、siRNA及びLIPOFECTAMINE 2000をそれぞれ、Opti−MEM I Reduced−Serum Medium(Invitogen社)で希釈し、5分間室温でインキュベーションした。次に、OptiMEM/siRNA混合物と、OptiMEM/LIPOFECTAMINE 2000混合物を混合し、室温に放置した。この混合物を培地に加え、培養プレートをBiostation CT(ニコン社)の37℃、5%CO2インキュベータ中でインキュベートした。
また、上記と同様のトランスフェクション処理において、siRNAの代わりに水を用いたサンプルをネガティブコントロールとした。
2回目のトランスフェクションの前日に、96時間後の上記RhoA siRNA処理細胞1をsiRNA導入時に30〜50%コンフルエントになるように播き、抗生物質を含まない培地で培養した。翌日、siRNA及びLIPOFECTAMINE 2000をそれぞれ、Opti−MEM I Reduced−Serum Medium(Invitogen社)で希釈し、5分間室温でインキュベーションした。次に、OptiMEM/siRNA混合物と、OptiMEM/LIPOFECTAMINE 2000混合物を混合し、室温に放置した。この混合物を培地に加え、培養プレートをBiostation CT(ニコン社)の37℃、5%CO2インキュベータ中でインキュベートした。
尚、siRNAの代わりに水を用いた以外は、ネガティブコントロール1に上記トランスフェクション処理と同様の処理を施した(ネガティブコントロール2)。
0時間後のRhoA siRNA処理細胞1とネガティブコントロール1との間におけるヒストグラムの形状変化、又は0時間後(通算120時間後)のRhoA siRNA処理細胞2とネガティブコントロール2との間におけるヒストグラムの形状変化に特徴的なものは確認されなかった(図21上段)。
一方、48時間後のネガティブコントロール1とRhoA siRNA処理細胞1との間においては、ヒストグラムのピークが右にシフトしていることが確認された(図21下段)。この形状変化は48時間後(通算168時間後)のネガティブコントロール2とRhoA siRNA処理細胞2との間においても再現されている。このことから解析結果が撮像画像中の細胞の形態変化の状態を反映していることが確認された。
本発明の化学物質のスクリーニング方法によれば、例えば、細胞内で経時的に発現が変化する遺伝子の挙動を詳細に解析することができる。
Claims (13)
- 細胞に形態変化を生じさせる化学物質のスクリーニング方法であって、
(a)細胞にスクリーニング対象である第1の化学物質を接触させる工程と、
(b)前記第1の化学物質を接触させた細胞を時系列に撮像した複数の画像を読み込む工程と、
(c)前記(b)における前記画像に含まれる各々の細胞の形態的な特徴を示す特徴値を前記画像からそれぞれ求める工程と、
(d)各々の前記画像に対応する前記特徴値の統計処理データをそれぞれ求める工程と、
(e)前記画像間での前記統計処理データの変化に基づいて、前記第1の化学物質を接触させた細胞の形態変化を評価する評価情報を生成する工程と、
を含むことを特徴とする化学物質のスクリーニング方法。 - 前記(e)の後、
(f)前記第1の化学物質を接触させた細胞に、更に前記第1の化学物質又は前記第1の化学物質に該当しないスクリーニング対象である追加化学物質を接触させる工程と、
(g)前記追加化学物質を接触させた細胞を時系列に撮像した複数の画像を読み込む工程と、
(h)前記(g)における前記画像に含まれる各々の細胞の形態的な特徴を示す特徴値を前記画像からそれぞれ求める工程と、
(i)各々の前記画像に対応する前記特徴値の統計処理データをそれぞれ求める工程と、
(j)前記画像間での前記統計処理データの変化に基づいて、前記追加化学物質を接触させた細胞の形態変化を評価する評価情報を生成する工程と、
(k)前記追加化学物質を接触させた細胞における前記評価情報に基づき、(f)〜(j)を繰り返すか否かを判断する工程と、
を少なくとも1回繰り返す工程を含む請求項1に記載の化学物質のスクリーニング方法。 - 前記統計処理データは、度数分布である請求項1又は2に記載の化学物質のスクリーニング方法。
- 前記第1の化学物質及び前記追加化学物質が、それぞれ独立して、低分子化合物、抗体、タンパク質、ペプチド、アンチセンス核酸、リボザイム、shRNA及びsiRNAからなる群より選ばれる少なくとも1つである請求項1〜3のいずれか一項に記載の化学物質のスクリーニング方法。
- 前記第1の化学物質がsiRNAである請求項4に記載の化学物質のスクリーニング方法。
- 前記第1の化学物質が低分子化合物である請求項4に記載の化学物質のスクリーニング方法。
- 前記(e)及び前記(j)は、前記画像間での前記度数分布の差分を用いて、前記評価情報を生成する工程である請求項3〜6のいずれか一項に記載の化学物質のスクリーニング方法。
- 前記(c)及び前記(h)は、各々の前記画像について複数種類の前記特徴値を求める工程であり、前記(d)及び前記(i)は、前記特徴値の種類ごとにそれぞれ前記度数分布を求める工程であり、前記(e)及び前記(j)は、複数種類の前記度数分布の変化の情報を用いて、前記評価情報を生成する工程である請求項3〜7のいずれか一項に記載の化学物質のスクリーニング方法。
- 前記(d)及び前記(i)は、各々の前記度数分布における度数の区分を、前記特徴値の種類ごとの標準偏差を用いてそれぞれ正規化する工程である請求項8に記載の化学物質のスクリーニング方法。
- 前記(e)及び前記(j)は、前記画像の撮影時間及び前記特徴値の種類がそれぞれ異なる複数の前記度数分布の組み合わせのうちから、前記評価情報の生成に用いる前記度数分布の組み合わせを抽出し、前記評価情報の計算モデルを求める工程である請求項8または9に記載の化学物質のスクリーニング方法。
- 前記(e)及び前記(j)は、教師付き学習により前記計算モデルを求める工程である請求項10に記載の化学物質のスクリーニング方法。
- 細胞に形態変化を生じさせる化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法であって、
(l)請求項1〜11のいずれか一項に記載のスクリーニング方法により細胞に形態変化を生じさせる化学物質を選択する工程と、
(m)選択された化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物を製造する工程と、
を含むことを特徴とする化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法。 - 細胞に形態変化を生じさせる化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法であって、
(l)請求項1〜11のいずれか一項に記載のスクリーニング方法により細胞に形態変化を生じさせる化学物質を選択する工程と、
(n)選択された化学物質の構造を最適化する工程と、
(o)最適化された化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物を製造する工程と、
を含むことを特徴とする化学物質又は前記化学物質を含む医薬組成物の製造方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011096258A JP5848885B2 (ja) | 2010-04-23 | 2011-04-22 | 化学物質のスクリーニング方法 |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010100011 | 2010-04-23 | ||
JP2010100011 | 2010-04-23 | ||
JP2011096258A JP5848885B2 (ja) | 2010-04-23 | 2011-04-22 | 化学物質のスクリーニング方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011239778A true JP2011239778A (ja) | 2011-12-01 |
JP5848885B2 JP5848885B2 (ja) | 2016-01-27 |
Family
ID=45407099
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011096258A Active JP5848885B2 (ja) | 2010-04-23 | 2011-04-22 | 化学物質のスクリーニング方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5848885B2 (ja) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013230145A (ja) * | 2012-04-30 | 2013-11-14 | Masahiko Sato | 細胞集団の状態を評価するための方法、候補化合物の発癌性を評価するための方法、潜在的な抗癌化合物の抗癌活性を評価するための方法及び治療用細胞集団の品質を評価するための方法 |
WO2016103501A1 (ja) * | 2014-12-26 | 2016-06-30 | 国立大学法人東京大学 | 解析装置、解析方法、解析プログラム、細胞の製造方法、および細胞 |
WO2016125282A1 (ja) * | 2015-02-05 | 2016-08-11 | 株式会社ニコン | 補正装置、創薬スクリーニングシステム、プログラム、薬品の製造方法、及び薬品 |
WO2018066039A1 (ja) * | 2016-10-03 | 2018-04-12 | 株式会社ニコン | 解析装置、解析方法、及びプログラム |
JPWO2018003063A1 (ja) * | 2016-06-30 | 2019-05-16 | 株式会社ニコン | 画像選択装置、画像選択方法、画像選択プログラム、表示装置、演算装置 |
JP2019105703A (ja) * | 2017-12-12 | 2019-06-27 | 有限会社 高度技術研究所 | 位相差画像検査装置及び位相差画像検査方法 |
US10360676B2 (en) | 2014-03-05 | 2019-07-23 | Fujifilm Corporation | Cell image evaluation device, method, and program |
US10416433B2 (en) | 2014-03-04 | 2019-09-17 | Fujifilm Corporation | Cell image acquisition device, method, and program |
WO2020071484A1 (ja) * | 2018-10-05 | 2020-04-09 | 国立大学法人名古屋大学 | 化学物質のスクリーニング方法、プログラム、制御装置、及び培養観察装置 |
WO2021049486A1 (ja) * | 2019-09-11 | 2021-03-18 | 株式会社フコク | 酵素種判別方法及び検査装置、並びにプログラム |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008136464A (ja) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Hiroshi Hamamoto | 薬剤スクリーニングシステム |
JP2009044974A (ja) * | 2007-08-16 | 2009-03-05 | Univ Nagoya | 細胞の品質を予測する予測モデルの構築法、予測モデルの構築用ブログラム、該プログラムを記録した記録媒体、予測モデルの構築用装置 |
WO2009050886A1 (ja) * | 2007-10-19 | 2009-04-23 | Nikon Corporation | プログラム、コンピュータおよび培養状態解析方法 |
-
2011
- 2011-04-22 JP JP2011096258A patent/JP5848885B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008136464A (ja) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Hiroshi Hamamoto | 薬剤スクリーニングシステム |
JP2009044974A (ja) * | 2007-08-16 | 2009-03-05 | Univ Nagoya | 細胞の品質を予測する予測モデルの構築法、予測モデルの構築用ブログラム、該プログラムを記録した記録媒体、予測モデルの構築用装置 |
WO2009050886A1 (ja) * | 2007-10-19 | 2009-04-23 | Nikon Corporation | プログラム、コンピュータおよび培養状態解析方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
ACS NANO (2008) VOL.2, NO.5, P.928-938, JPN6015022791, ISSN: 0003090080 * |
J. BIOMED. INFORM. (2009) VOL.42, ISSUE 1, P.32-40, JPN6015022792, ISSN: 0003185229 * |
NAT. METHODS (2006) VOL.3, NO.5, P.385-390, JPN6015022790, ISSN: 0003090079 * |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016187349A (ja) * | 2012-04-30 | 2016-11-04 | 政彦 佐藤 | 細胞集団の状態を評価するための方法、候補化合物の発癌性を評価するための方法、潜在的な抗癌化合物の抗癌活性を評価するための方法及び治療用細胞集団の品質を評価するための方法 |
JP2013230145A (ja) * | 2012-04-30 | 2013-11-14 | Masahiko Sato | 細胞集団の状態を評価するための方法、候補化合物の発癌性を評価するための方法、潜在的な抗癌化合物の抗癌活性を評価するための方法及び治療用細胞集団の品質を評価するための方法 |
US10416433B2 (en) | 2014-03-04 | 2019-09-17 | Fujifilm Corporation | Cell image acquisition device, method, and program |
US10360676B2 (en) | 2014-03-05 | 2019-07-23 | Fujifilm Corporation | Cell image evaluation device, method, and program |
JPWO2016103501A1 (ja) * | 2014-12-26 | 2017-10-05 | 国立大学法人 東京大学 | 解析装置、解析方法、解析プログラム、細胞の製造方法、および細胞 |
WO2016103501A1 (ja) * | 2014-12-26 | 2016-06-30 | 国立大学法人東京大学 | 解析装置、解析方法、解析プログラム、細胞の製造方法、および細胞 |
US10746647B2 (en) | 2014-12-26 | 2020-08-18 | The University Of Tokyo | Analysis device, analysis method, analysis program, cell manufacturing method and cells |
WO2016125282A1 (ja) * | 2015-02-05 | 2016-08-11 | 株式会社ニコン | 補正装置、創薬スクリーニングシステム、プログラム、薬品の製造方法、及び薬品 |
JPWO2018003063A1 (ja) * | 2016-06-30 | 2019-05-16 | 株式会社ニコン | 画像選択装置、画像選択方法、画像選択プログラム、表示装置、演算装置 |
US11645859B2 (en) | 2016-06-30 | 2023-05-09 | Nikon Corporation | Analysis device, analysis method, analysis program and display device |
WO2018066039A1 (ja) * | 2016-10-03 | 2018-04-12 | 株式会社ニコン | 解析装置、解析方法、及びプログラム |
JP2019105703A (ja) * | 2017-12-12 | 2019-06-27 | 有限会社 高度技術研究所 | 位相差画像検査装置及び位相差画像検査方法 |
WO2020071484A1 (ja) * | 2018-10-05 | 2020-04-09 | 国立大学法人名古屋大学 | 化学物質のスクリーニング方法、プログラム、制御装置、及び培養観察装置 |
JP7405373B2 (ja) | 2018-10-05 | 2023-12-26 | 国立大学法人東海国立大学機構 | 化学物質のスクリーニング方法、プログラム、制御装置、及び培養観察装置 |
WO2021049486A1 (ja) * | 2019-09-11 | 2021-03-18 | 株式会社フコク | 酵素種判別方法及び検査装置、並びにプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5848885B2 (ja) | 2016-01-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5848885B2 (ja) | 化学物質のスクリーニング方法 | |
Shemesh et al. | Precision calcium imaging of dense neural populations via a cell-body-targeted calcium indicator | |
Fasciani et al. | MLL4-associated condensates counterbalance Polycomb-mediated nuclear mechanical stress in Kabuki syndrome | |
Andre et al. | The Wnt coreceptor Ryk regulates Wnt/planar cell polarity by modulating the degradation of the core planar cell polarity component Vangl2 | |
Aiken et al. | Phosphorylation of threonine 3: implications for Huntingtin aggregation and neurotoxicity | |
US7805183B2 (en) | Stromal collagen in the diagnosis and characterization of breast cancer | |
RU2702643C2 (ru) | Способ скрининга лекарственных веществ на основе клеток и его применение | |
Wrighton et al. | Quantitative intravital imaging in zebrafish reveals in vivo dynamics of physiological-stress-induced mitophagy | |
Wu et al. | Single-cell metabolic imaging reveals a SLC2A3-dependent glycolytic burst in motile endothelial cells | |
JP2011229410A (ja) | 細胞評価装置、インキュベータ、プログラム、および、培養方法 | |
JP2022504174A (ja) | 無バイアス機械学習を使用して生物活性剤を特定するためのシステムおよび方法 | |
Camp et al. | Slug expression enhances tumor formation in a noninvasive rectal cancer model | |
Yampolsky et al. | Time lapse in vivo visualization of developmental stabilization of synaptic receptors at neuromuscular junctions | |
Liu et al. | DeepContact: High-throughput quantification of membrane contact sites based on electron microscopy imaging | |
Floerchinger et al. | Optimizing metastatic-cascade-dependent Rac1 targeting in breast cancer: Guidance using optical window intravital FRET imaging | |
Sun et al. | Katanin p60-like 1 sculpts the cytoskeleton in mechanosensory cilia | |
Sohrabi et al. | Microenvironmental stiffness induces metabolic reprogramming in glioblastoma | |
Karimi et al. | X-ray microtomography as a new approach for imaging and analysis of tumor spheroids | |
Tsuji et al. | Common bile duct injection as a novel method for establishing red fluorescent protein (RFP)-expressing human pancreatic cancer in nude mice | |
Tanaka et al. | Noninvasive detection of bladder cancer in an orthotopic murine model with green fluorescence protein cytology | |
Rasamizafy et al. | Mitotic acetylation of microtubules promotes centrosomal PLK1 recruitment and is required to maintain bipolar spindle homeostasis | |
Katoh et al. | Immotile cilia of the mouse node sense a fluid flow–induced mechanical force for left-right symmetry breaking | |
Paul et al. | Tissue architectural cues drive the emergence of non-random trafficking of human tumor cells in the larval zebrafish | |
US11834401B2 (en) | Treating and preventing diseases by modulating cell mechanics | |
Al-Masri | The Association of Tissue Architecture Changes & Metabolic Heterogeneity in Epithelial Cancer Cells |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20140416 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150609 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150804 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20151104 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20151130 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5848885 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |