Quantification of cellular contributions to multi-cellular pattern formation

生命はパターンの上に築かれています。ゼブラの縞模様から、茎における葉の配置に至るまで、生き物は絶えず複雑で繰り返される構造へと自らを組織化しています。この「パターン形成」として知られるプロセスは、単一の細胞がいかにして成長し、完全に形成された生物になるのか、いかにして怪我の後に治癒するのか、そして不幸にも、癌のような疾患がいかにして広がるのかという根本に関わるものです。何十年もの間、科学者たちはこの組織化の背後にあるエンジンを理解しようと試みてきました。細胞がその性質を変えたり、移動したり、分裂したり、あるいは死んだりすること、そしてこれらの行動のいずれもが、自然界に見られる大規模なデザインを生み出す可能性があることは、古くから知られていました。課題は、ある特定の状況において、どの細胞行動が主要な原動力であるかを正確に突き止めることでした。パターンは、細胞が特定の場所に移動することによって作られるのか、それとも一部の領域で細胞がより多く分裂することによって作られるのか。これまで、この問いに答えるには、通常、研究者がまず特定のメカニズムを推測し、その推測に基づいた複雑な数学的モデルを構築し、そのモデルが現実と一致するかどうかを確認する必要がありました。もし推測が間違っていれば、調査は最初からやり直しにならなければなりませんでした。

エクス＝マルセイユ大学とEMBLハイデルベルクの研究者によって開発された新しいアプローチは、この推測ゲームを完全に回避します。彼らは、細胞が「どのように振る舞うべきか」という理論から始めるのではなく、細胞が「実際に何をしているか」を単に観察し、それぞれの具体的な行動が最終的なパターンにどれほど寄多少貢献しているかを測定するという手法を開発しました。彼らはこのツールを、軌跡から推論される細胞の役割（Cellular Roles in Emergent Development Inferred from Tracks）の略称である「CREDIT」と呼んでいます。この手法は、生細胞の高品質なビデオ映像に基づいており、科学者は時間の経過とともにすべての個々の細胞の正確な位置を追跡し、各細胞がどれだけの量の特定のタンパク質を生成しているかを測定することができます。これらの軌跡を分析することで、研究者は総体的なパターンを構成要素へと数学的に分離し、デザインのどれだけの部分が細胞の移動によるもので、どれだけが細胞の分裂によるもので、そしてどれだけが細胞の内部化学の変化によるものなのかを定量化することができるのです。

研究者たちはまず、答えをあらかじめ知っているコンピュータ・シミュレーションを用いて、この手法のテストを行いました。彼らは、細胞の移動の「音量」を上げ下げしたり、細胞の分裂や死の音量を同様に調整したりできる仮想世界を作成しました。これらの制御されたシミュレーションにおいて、ツールは支配的な力を正しく特定しました。仮想の細胞にパターンを形成するために移動するように指示すると、ツールは移動が原因であると答えました。細胞に特定の場所で分裂してデザインを作るように指示すると、ツールは分裂が原動力であることを特定しました。この検証により、この手法が基礎となるルールを知る必要なく、単に細胞の幾何学的な形状と結果としてのパターンを観察することで、原因を推論できることが証明されました。

手法の信頼性が証明されたところで、チームはこれを実際の生物学的データに適用しました。最初の対象は、マウスの胚細胞の集団、具体的には脊椎や筋肉の形成に不可わり重要な「前節中胚葉」と呼ばれる組織です。これらの実験では、細胞がT/ブラキウリ（T/Brachyury）と呼ばれるタンパク質の明確なクラスターとパターンを形成しました。これまでの研究では、化学信号によって細胞がこれらの場所に移動しているのか、あるいは細胞がタンパク質レベルを変化させてパターンを作り出しているのかという説がありました。しかし、研究者がこの新しい分析を実行したところ、結果は明白かつ決定的なものでした。パターンはほぼ完全に細胞の物理的な運動によって駆動されていたのです。細胞は動き回り、集団へと凝集しており、この運動だけで観察されたパターンを作り出すのに十分でした。細胞の内部タンパク質レベルの変化がデザインの形成に果たした役割は、無視できる程度でした。この発見は、この特定の発生段階においては、機械的な力と細胞の移動が主要な設計者であるという考えを支持しています。

研究者たちは次に、全く異なるシステムへと注意を向けました。それは乳がん細胞の培養です。これらのディッシュ内では、がん細胞が、通常は幹細胞が生存している環境に似た「ニッチ」、すなわちクラスターを形成します。これらのクラスターは、がん幹細胞に関連しているとされる特定のタンパク質、ALDH1A1によって特徴付けられます。これらのクラスターがどのように形成されるかを理解することは極めて重要です。なぜなら、これらはしばしば腫瘍が治療に抵抗する原因となるからです。このケースにおいて、新しい手法は全く異なる物語を明らかにしました。ここでは、パターンは細胞が特定の場所に移動することによって駆動されていませんでした。代わりに、分析の結果、これらのがん幹細胞ニッチの形成は、ほぼ排他的に細胞分裂によって駆動されていることが示されました。特定の領域で細胞がより頻繁に分裂し、密なクラスターを作り出していたのです。興味深いことに、研究者たちは、細胞のタンパク質レベルの変化は、パターンの形成に対してむしろ逆方向に働き、デザインをわずかに乱しているものの、その負の効果は細胞分裂の圧倒的な力によって打ち消されていることを見出しました。

この新しいアプローチの強みは、そのシンプルさと偏りのなさにあります。これは、科学者が調査を開始する前に特定のメカニメントが働いていると仮定することを必要としません。それは細胞を空間内を移動する幾何学的な物体として扱い、「今、細胞は何をしているのか？ それが全体の図にどう影響しているのか？」という単純な問いを投げかけます。発達という複雑なダンスを個別の測定可能な貢献へと分解することで、この手法は、答えが常に同じではないことを明らかにします。マウスの胚では「移動」が鍵であり、がん細胞では「分裂」が鍵なのです。この区別は、生物学者に対し、次の研究ステップに向けてどこを見るべきかを正確に伝えます。もしパターンが移動によって駆動されているのであれば、研究者は細胞間の機械的な力を研究すべきです。もし分裂によって駆動されているのであれば、細胞周期を制御する信号を探すべきなのです。

この研究は、「仮説駆動型の科学」から「データ駆動型の発見」への転換を象徴しています。長年、この分野は観察結果を既存のモデルに当てはめようとして行き詰まってきました。この新しいツールは、データそのものに語らせることを可能にし、事前のルールを知ることなく、あらゆる細胞プロセスへの貢献を定量化します。それは、生命がいかにして自らを組織化するかについての、明確で偏りのない地図を提供しており、パターンへの道は、特定の生物学的文脈に応じて、移動によって、分裂によって、あるいはその両方の組み合わせによって舗装されるものであることを示しています。イメージング技術の向上により、細胞を三次元かつリアルタイムで追跡できるようになるにつれ、このような幾何学的分析は、胚の初期段階から疾患の進行に至るまで、生命の隠されたメカニズムを理解するための標準的な手法となるでしょう。