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东京大学大学院医学系研究科の冈部教授、山岨教授らの研究グループは、组织透明化による全有毛细胞の可视化と机械学习による全细胞の検出プログラムを组み合わせることにより、コルチ器内の全ての有毛细胞の騒音や加齢による障害を自动的に解析する技术を开発しました。

ヒトが音を聴くには内耳の中にあるコルチ器で音の振动を有毛细胞と呼ばれる感覚细胞が感知する必要があります。コルチ器には特定の周波数に反応する有毛细胞が数千个整然と配列していますが、これらの多数の细胞の性质を网罗的に解析する手法はありませんでした。

本研究では、コルチ器に存在する数千个の有毛细胞全てを高い精度で自动的に検出し、一个一个の细胞の障害の程度などを评価する方法论を提案しました。このような解析を実现させるために、新しい技术である组织の透明化手法を骨に囲まれたコルチ器にも応用できる様にまず改良しました。その结果として、组织深部からの蛍光シグナルを検出できる二光子顕微镜によるイメージングと组み合わせることで、コルチ器を含む内耳の组织全体の3次元画像を取得できる様になりました（図）。次に得られた3次元画像から自动的に全ての细胞の位置や细胞毎の情报を抽出するためのプログラムを、机械学习の手法を活用して开発しました。この方法を利用することで、コルチ器への障害の性质によって、异なったパターンで有毛细胞の障害が出现することがわかりました。

本成果により、これまで解析することが困难だった难聴のモデル动物の内耳に起こっている変化を、短时间の内に网罗的かつ一细胞レベルで解析することが可能になりました。本研究の成果を今后活用することで、多くの高齢者を悩ます老人性难聴といった病态の解明やそれに基づく治疗戦略の开発が加速すると期待されます。

「今回の研究は固い骨の中に闭じ込められた内耳の感覚细胞を一细胞レベルで画像化する方法の开発と、得られた画像データから机械学习により全ての感覚细胞を见つけ出してその障害の程度を评価する、という二つの技术を组み合わせた事が良い结果につながりました」と冈部教授は话します。「今后はこの技术を活用して、老人性难聴のマウスモデルなどの解析を行い、病态の解明へとつなげていきます」と続けます。