脳オルガノイド培養プロセスのオートメーション化

By Dr. Sandra Grund-Gröschke

脳オルガノイド培養のオートメーション化が神経科学研究におけるゲームチェンジャーである理由

「こんにちは、私はモレキュラーデバイスの3Dアプリケーションサイエンティスト、Sandra Grund-Gröschkeです。本日は、オートメーション化が科学者による脳オルガノイドの培養と研究の方法をどのように変革しているかをご紹介します」。

この動画で、CellXpress.aiシステムが脳オルガノイドの生産をどのようにスケールアップできるかをご覧ください。

CellXpress.ai 自動細胞培養システムでは、インテリジェントなオートメーション化、AIによるモニタリング、革新的なロッキングインキュベーターを組み合わせ、研究者が複雑な3Dバイオロジーをこれまで以上に迅速かつ再現性高く、深い洞察とともにスケール化できるよう支援します。

幹細胞培養から脳オルガノイドの分化まで、このシステムは真のラボパートナーとして機能し、科学者が探索に集中できるよう、ルーチン作業をオートメーション化します。

それでは、CellXpress.aiが脳オルガノイド研究における可能性をどのように再定義しているか、詳しく見ていきましょう。

• なぜ科学者は神経科学研究に脳オルガノイドを使用しているのか？
• 脳オルガノイド培養はオートメーション化できますか？
• CellXpress.ai自動細胞培養システムの最新アップグレードのご紹介

なぜ科学者は神経科学研究に脳オルガノイドを使用しているのか？

科学者が神経科学研究で脳オルガノイドを使用する理由は、従来の2D細胞培養よりもヒト脳のモデルとして高い精度を提供するためです。誘導多能性幹細胞（iPSC）由来の脳オルガノイドは、ヒト脳組織の構造と機能の両方を模倣する3Dの小型モデルです。

平面的な2D培養が通常シングルセル型しか含まないのに対し、脳オルガノイドモデルにはニューロン、アストロサイト、その他の支持細胞など複数の相互作用する細胞型が含まれ、実際の脳領域に似た構造に自己組織化します。この複雑性により、研究者は皮質層構造、領域特異性、神経活動を、実際のヒト脳発達に近い形で研究できます。

「重要なのは、脳オルガノイドを用いることで、動物では正確に再現することが非常に難しい疾患や障害をモデル化できる点です。例えばヒトの大脳皮質はマウスよりもはるかに大きく複雑であり、動物モデルでは得られる知見が限られます」。

細胞の多様性、構造的な組織化、機能的な活動を組み合わせることで、脳オルガノイドは神経科学研究に革命をもたらし、より単純なモデルでは得られなかった洞察を提供しています。

脳オルガノイド培養はオートメーション化できますか？

脳オルガノイド培養のオートメーション化は、神経科学研究における最大の課題の一つである「複雑性」に対応します。時間がかかり、ばらつきが大きく、汚染のリスクが高い手作業とは異なり、オートメーション化は給餌、モニタリング、ハンドリングを一貫して実施します。これにより再現性が向上し、エラーが減少し、研究者は日常的なメンテナンスではなく、発見に集中できるようになります。

脳オルガノイド培養の課題：手作業が抱える限界

期待される一方で、脳オルガノイドは他のオルガノイドと比較しても、手作業での培養が非常に困難です。脳オルガノイドは適切に発達するために、常時の運動と定期的な給餌を必要とします。

Sandra博士が指摘する課題には以下が含まれます：

• 非常に労働集約的なプロセス：100日を超える期間にわたり、正確で一貫したハンドリングが必要で、週末や休日にも介入が求められます。
• 手作業によるばらつき：これが下流のアッセイの精度と信頼性に影響を与えます。
• 汚染リスクの増加：長期間にわたる多くのハンズオン作業により、汚染の可能性が高まります。

オートメーション化された脳オルガノイド培養：神経科学研究のためのスケーラブルなソリューション

「開発初期段階では、脳オルガノイドは毎日モニタリングし、大脳オルガノイド特有の芽の形成（約10日目）など、重要な形態学的マイルストーンを確認する必要があります。これらの兆候を見逃すと、数週間の作業が無駄になる可能性があります」。

オートメーション化が脳細胞培養の最大の課題を克服する方法：

• 自動給餌：週末や休日を含め、設定されたスケジュールでオルガノイドが管理されます。この一貫性はヒューマンエラーを減らすだけでなく、下流のアッセイの信頼性を高めます。
• 研究者の時間を取り戻す：自動化されたワークフローにより、オルガノイド培養のために長時間ベンチに立つ必要がなくなり、通常勤務時間外に出勤したり、スタッフの都合に合わせて実験を計画する必要もなくなります。
• イメージングの信頼性と再現性：自動化されたイメージングシステムがルーチンの画像取得と解析を担うため、研究者は反復作業から解放されます。
• 汚染リスクの大幅な低減：忙しいラボでは培地の取り違えやプレートの誤操作が起こりやすいですが、自動ハンドリングによりすべてのステップが標準化され、安全性が確保されます。

脳オルガノイドオートメーション化が複雑な理由：運動と培養要件

では、なぜ脳オルガノイドのオートメーション化はこれまで主流にならなかったのでしょうか？その答えは、脳オルガノイド培養に固有の複雑な要求にあります。

「ほとんどの自動化プラットフォームは静的な培養を前提に設計されており、脳オルガノイドに必要な動的条件に対応できません」。

継続的な運動の必要性

まず、脳オルガノイドは常に動かし続ける必要があります。これにより、培養全体に栄養と酸素が均一に分布し、オルガノイド近傍での栄養供給が最適化され、成熟に不可欠な条件が整います。ニューロンは代謝活性が高く、発達過程で大量の栄養を消費します。動きがなければ、オルガノイド内部に壊死コアが形成され、細胞死や機能低下を引き起こします。

さらに、培地を撹拌することでオルガノイドが懸濁状態を保ち、プレート底面に沈降するのを防ぎます。これは健全な成長と品質の一貫性を維持するために重要なステップです。

従来、この運動を維持するためにオービタルシェーカーが使用されてきました。しかし、これを自動化システムに統合することは課題となっています。

非常に複雑な培養プロセス

脳オルガノイドの培養ワークフローは非常に複雑です。頻繁な培地交換、プレートフォーマットの切り替え、成長因子のタイミングを合わせた添加などが含まれます。さらに、数か月にわたる培養期間中の無菌性維持や、定められた間隔でのイメージングデータ取得といった工程も同様に慎重な取り扱いが必要です。

「これらの課題は実験を遅らせるだけでなく、スケーラビリティを制限します。その結果、オルガノイドの数を増やすこと、実験間で再現性を維持すること、あるいはプロトコールを広く共有することが困難になります」。

CellXpress.ai 自動細胞培養システムの最新アップグレードをご紹介

iPS細胞から始まり、形態学的および機能的解析に至るまでの脳オルガノイド培養・解析ワークフローをオートメーション化

CellXpress.ai® 自動細胞培養システムは、これらの課題を克服するために設計されています。液体ハンドラー、イメージング、インキュベーターを1つの統合プラットフォームに組み込み、直感的なソフトウェアインターフェースで制御します。これにより、複数のプログラムを使用する必要がなくなり、デバイス間のシームレスな連携が可能になります。また、コーディング経験のない研究者にとっても、システムの利用が大幅に容易になります。

このシステムに新たに追加されたロッキングインキュベーターにより、脳オルガノイドの培養を自動化できるようになりました。本研究で示されているように、**「CellXpress.ai Automated Cell Culture Systemによる自動化された堅牢な脳オルガノイド生成」**がその実例です。

脳オルガノイド成熟を最適化する新しいロッキングインキュベーター

CellXpress.aiシステムの新しいロッキングインキュベーターは、脳オルガノイド培養における画期的な進歩です。インキュベーター内で動的な運動をサポートし、オルガノイドが発達過程を通じて常に動き続けることを可能にします。インキュベーターは最大6ラックを収容でき、静的条件とロッキング条件を組み合わせた構成が可能です。つまり、同じインキュベーター内で幹細胞と脳オルガノイドを培養でき、動きを必要とするラックのみをロッキングすることができます。比較研究では、ロッカーで培養されたオルガノイドは、オービタルシェーカーで培養されたものと機能的および形態的に同一であることが示されています。

CellXpress.aiシステム内のロッキングインキュベーターにより、脳オルガノイドの長期培養が可能に

従来、脳オルガノイド10プレートを手作業で維持するには、毎日の培地交換やイメージングを含め、週あたり約27時間の作業時間が必要でした。現在では、このプロセスを自動化することで、同じ作業がわずか数時間にまで短縮されます。

「脳オルガノイド培養をオートメーション化することで、再現性のある脳オルガノイドを生成できるだけでなく、手作業の負担を最大90％削減できます」。

CellXpress.aiシステムは、脳オルガノイドの開発に科学的な精度をもたらします。給餌やイメージングを固定スケジュールでオートメーション化し、週末も含めてサンプル間で一貫した処理を実現し、ばらつきを最小限に抑えます。また、クロスコンタミネーションのリスクを低減し、37°Cで培地条件を最適に維持します。さらに、全ウェルのイメージングと高度な特徴解析を実施し、研究者は細胞の全ライフサイクルを追跡できるようになります。これにより、培養の完全性を保ちながら、より深い洞察を得ることが可能になります。

CellXpress.ai自動細胞培養
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