August, 8, 2025, Lausanne--EPFLの研究者は、神経変性疾患の特徴であるミスフォールドタンパク質凝集の開始を予測し、これらの凝集体の生体力学的特性を分析できる「自動運転」顕微鏡を開発した。
脳内の誤って折りたたまれた(misfolded)タンパク質の蓄積は、ハンチントン病、アルツハイマー病、パーキンソン病などの神経変性疾患の進行の中心である。しかし、人間の目には、有害な凝集体を形成する運命にあるタンパク質は、通常のタンパク質と何ら変わらない。このような凝集体の形成は、数分単位でランダムかつ比較的迅速に起こる傾向がある。タンパク質凝集体を同定して特徴付ける能力は、神経変性疾患を理解し、それと闘うために不可欠である。
現在、EPFLの研究者は、ディープラーニングを使用して、複数の顕微鏡法を活用しタンパク質凝集をリアルタイムで追跡および分析し、開始前に予測する「自動運転」イメージングシステムを開発した。このアプローチは、イメージング効率を最大化することに加えて、細胞サンプルの生物物理学的特性を変化させ、正確な分析を妨げる可能性のある蛍光標識の使用を最小限に抑える。
「これらのタンパク質凝集体の形成を正確に予測できたのはこれが初めてである。それらの生体力学的特性は病気や細胞機能の破壊に関連しているため、これらの特性が凝集プロセス全体を通じてどのように進化するかを理解することは、ソリューションの開発に不可欠な基本的理解につながる」と、最近EPFLのPh.Dを取得したKhalid Ibrahimは説明している。
Ibrahimは、ドイツのハイデルベルクにある欧州分子生物学研究所のCarlo Bevilacquaおよび Robert Prevedelと共同で、工学部のナノスケール生物学研究所の責任者Aleksandra Radenovicと生命科学部のHilal Lashuelとともに、この研究をNature Communicationsに発表した。
このプロジェクトは、神経変性と高度な生細胞イメージング技術における補完的な専門知識を統合した、Lashuel 研究室と Radenovic 研究室の長年にわたるコラボレーションの結果である。「このプロジェクトは、新しい生物物理学的洞察を明らかにする方法を構築するという動機から生まれた。このビジョンがどのように実を結んだかを見るのは感動的だ」(Radenovic)。
タンパク質凝集体の誕生を目撃
Ibrahimが率いる最初の共同研究で、チームは、生細胞の標識されていない画像を提示したときに成熟したタンパク質凝集体を検出できる深層学習アルゴリズムを開発した。新しい研究は、そのような画像をリアルタイムで分析するアルゴリズムの画像分類バージョンを使用して、このアルゴリズムが成熟したタンパク質凝集体を検出すると、ブリルアン(Brillouin)顕微鏡をトリガーし、散乱光を分析して、凝集体の弾性などの生体力学的特性を特徴付ける。
通常、ブリルアン顕微鏡のイメージング速度が遅いため、急速に進化するタンパク質凝集体を研究するには不向きである。しかし、EPFLチームのAI主導のアプローチにより、ブリルアン顕微鏡はタンパク質凝集体が検出されたときにのみオンになり、プロセス全体が高速化され、スマート顕微鏡の新たな道が開かれる。
「これは、自動運転システムにラベルフリー顕微鏡法を組み込んだ素晴らしい可能性を示す最初の発表であり、これにより、より多くの生物学者が急速に進化するスマート顕微鏡技術を採用できるようになる」(Ibrahim)。
画像分類アルゴリズムは成熟したタンパク質凝集体のみを対象としているため、研究者は、その行為で凝集体の形成を捉えたいのであれば、さらに進む必要があった。したがって、チームは第2の深層学習アルゴリズムを開発し、生細胞内のタンパク質の蛍光標識画像でトレーニングした。この「集約開始」検出アルゴリズムは、ほぼ同一の画像を区別して、集約がいつ発生するかを91%の精度で正しく識別できる。この発症が発見されると、自動運転システムは再びブリルアンイメージングをオンにして、タンパク質凝集へのこれまでに見たことのない窓を提供する。このプロセスの生体力学は、発生時に動的に捉えることができるようになった。
Lashuel は、この研究はスマート顕微鏡の進歩に加えて、創薬と精密医療にも重要な意味を持つと強調している。「ラベルフリーイメージングアプローチは、神経変性の中心的な原因となると考えられている毒性オリゴマーと呼ばれる小さなタンパク質凝集体を研究し、標的とするまったく新しい方法を生み出す」と同氏は言う。「これらの成果をさらに発展させ、神経変性疾患のより効果的な治療法を加速する医薬品開発プラットフォームへの道を開くことにワクワクしている。」