パーキンソン病患者幹細胞由来中脳ドーパミン作動性ニューロンの機械学習支援多次元表現型解析【JST・京大機械翻訳】

Vuidel, A.; Cousin, L.; Weykopf, B.; Haupt, S.; Hanifehlou, Z.; Wiest-Daessle, N.; Segschneider, M.; Peitz, M.; Ogier, A.; Brino, L.; Bruestle, O.; Sommer, P.; Wilbertz, J. H.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202636937173 整理番号：22P0316806

パーキンソン病患者幹細胞由来中脳ドーパミン作動性ニューロンの機械学習支援多次元表現型解析【JST・京大機械翻訳】

Machine learning-aided multidimensional phenotyping of Parkinson's disease patient stem cell-derived midbrain dopaminergic neurons

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資料名：
発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月03日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多発性パーキンソン病(PD)関連細胞表現型の組み合わせは,in vitroモデルにおける中脳ドーパミン作動性(mDA)の精度を増加させる可能性がある。著者らは,LRRK2 G2019S変異,同質遺伝子制御および遺伝的に無関係なiPSCとmDAニューロンに,患者由来誘導多能性幹細胞(iPSC)を分化した。384ウェルプレートフォーマットにおける自動蛍光顕微鏡を用いて,著者らは,高レベルのシヌクレインおよびセリン129リン酸化(pS129),減少した樹状突起複雑性およびミトコンドリア機能障害を同定した。次に,追加の画像ベース表現型を測定し,その遺伝子型に従ってmDAニューロンを正確に分類するために機械学習(ML)を使用した。さらに,著者らは,LRRK2キナーゼ活性または-シヌクレインレベルを標的とする化合物処理が,多重画像に基づく表現型に基づくML分類を用いて検出できることを示す。著者らは,第2の同質遺伝子患者由来SNCA遺伝子三重複製mDAニューロンモデルを用い,著者らのアプローチを検証した。この表現型決定および分類戦略は,疾患モデリングおよび新規PD薬剤標的の同定に対するmDAニューロンの利用性を改善する。【JST・京大機械翻訳】

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神経の基礎医学 , 中枢神経系

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