・ヒト胚着床を培養皿上で再現できる胎児-母体アセンブロイド(注1)を創出し、ヒト胚着床機序を解明するためのプラットフォームを作製しました。
・このプラットフォームを用いて、着床過程の各段階を再現することに成功し、胎盤の細胞と母体の細胞が融合し得ることを世界で初めて示しました。
・着床不全(注2)、周産期疾患、子宮内膜症や子宮体癌の病態解明や予防法および治療法の開発への応用が期待されます。

【研究の内容】

着床は妊娠成立において最初の重要なステップですが、ヒト着床機序を研究するための適切なモデルがありませんでした。
東北大学大学院医学系研究科情報遺伝学分野と周産期医学分野、熊本大学発生医学研究所胎盤発生分野、東京大学定量生命科学研究所大規模生命情報解析研究分野、東京医科歯科大学生体材料工学研究所診断治療システム医工学分野らの研究グループは、ヒト子宮内膜(注3)細胞を用いて生体子宮内膜組織と空間的配置や構成細胞が類似した子宮内膜オルガノイド(注4)モデルの作製に成功しました。また、このモデルとヒト胚性幹(ES)細胞を用いて、胚着床を培養皿上で再現する胎児-母体アセンブロイドを世界で初めて作成し、着床の各段階を再現することに成功しました。さらに、ヒト胚から派生する胎盤細胞と子宮内膜間質細胞が融合することを確認し、着床過程で胎盤の細胞と母体の細胞が融合し得ることを世界で初めて示しました。本研究成果は、着床の瞬間を視覚化する新たなモデルとして、着床機序の解明や不妊治療法の開発のための有用なプラットフォームとなることが期待されます。
本研究成果は、日本時間2024年2月24日(土)午前4時(米国東部時間2月23日(金)午後2時)に科学誌Science Advances誌に掲載されます。

【展開】

 本研究の成果は、着床時の初期胚と母体の相互作用を調べるための基礎となり、着床不全の治療や生殖補助医療の進歩に貢献し得る貴重な知見を提供するものです。また、本モデルを応用し、胎盤組織(栄養膜細胞など)と母体組織(子宮内膜)の相互作用の知見を深めることで、着床不全や周産期疾患の発症予測・予防や治療法の開発につながることが期待できます。さらに、子宮内膜症や子宮体癌の病態解明や治療法、予防法の開発への応用も期待できます。

【謝辞】

 本研究は、文部科学省科学研究費補助金(課題番号:JP21H04834, JP21K15098)、国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)革新的先端研究開発支援事業(AMED-CREST)(課題番号:JP19gm1310001)、国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)再生医療実現拠点ネットワークプログラム(課題番号:JP21bm0704068)、国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)成育疾患克服等総合研究事業(Birthday)(課題番号:JP23gn0110072)、公益財団法人武田科学振興財団、公益財団法人内藤記念科学振興財団等の支援を受けて行われました。

【用語解説】

注1. 胎児-母体アセンブロイド:胚盤胞様構造物(ブラストイド)と子宮内膜オルガノイドの集合体モデル。

 注2. 着床不全:着床不全は受精卵が女性の子宮内膜に正常に着床しない状態を指します。着床不全の原因は多岐にわたり、ホルモンバランスの乱れ、子宮内膜の異常、免疫学的要因、さらには生活習慣や環境要因などが関与すると考えられています。着床不全は、特に体外受精を試みるカップルにとって重要な課題であり、着床不全の理解を深めることは、不妊の課題に対処し、生殖補助医療技術(ART)を向上させる上で非常に重要であるといえます。

 注3. 子宮内膜:子宮の最外層にあり、月経周期と妊娠において重要な役割を果たします。子宮内膜は、上皮細胞、間質細胞、血管、免疫細胞などの細胞から構成され、ホルモンの変動に応じて劇的に変化する組織です。月経周期は増殖期、分泌期、月経期からなり、それぞれが子宮内膜に異なる影響を及ぼします。ホルモンの上昇により、子宮内膜は、血管が増加し分厚くなり、胚の着床に備えます。子宮内膜の発育に異常があると、不妊症、子宮内膜症、異常子宮出血などの症状を引き起こします。

 注4. オルガノイド:幹細胞や組織幹細胞から作り出された三次元ミニチュア臓器様構造です。オルガノイドは、三次元構造を持ち、実際の臓器の主要な機能や特徴を再現することが可能であり、臓器の発生、疾患の病理学、薬剤評価など、多様な研究用途を有する貴重なモデルとなっています。

【論文情報】

タイトル:Modeling Embryo-Endometrial Interface Recapitulating Human Embryo Implantation
著者:Shun Shibata*, Shun Endo, Luis A. E. Nagai, Eri H. Kobayashi, Akira Oike, Norio Kobayashi, Akane Kitamura, Takeshi Hori, Yuji Nashimoto, Ryuichiro Nakato, Hirotaka Hamada, Hirokazu Kaji, Chie Kikutake, Mikita Suyama, Masatoshi Saito, Nobuo Yaegashi, Hiroaki Okae, & Takahiro Arima*
*責任著者:東北大学大学院医学系研究科情報遺伝学分野 
助教 柴田 峻(しばた しゅん)、名誉教授 有馬 隆博(ありま たかひろ
掲載誌:Science Advances
URL:https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adi4819

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