Permeability of the extracellular space in the rat, mouse, and human brain

技術要約：ラット、マウス、およびヒトの脳における細胞外腔の透過性

問題提起
脳内の廃棄物除去は、細胞外腔（ECS）という複雑で不均一な多孔質媒体を通じた、脳脊髄液（CSF）および間質液（ISF）の輸送に依存している。アミロイドβやタウタンパク質などの代謝廃棄物の除去効率は、内流（advection）、拡散、およびミクログリアによる分解によって制御される。この内流輸送を決定する重要なパラメータは、ECSの透水係数（hydraulic permeability）である。しかし、報告されているECSの透過性の推定値は、数桁（約10 nm²から3000 nm²超まで）にわたって大きく異なっており、脳内の廃棄物除去および薬物送達の生理学的モデルにおいて大きな不確実性を生んでいる。さらに、既存のモデルは多くの場合、理想的な多孔質媒体を想定するコゼニー・カルマン（Kozeny-Carman）の式に依存しており、ECSの体積分率が動的に変化する生理学的状態（例：睡眠時と覚醒時）において、種（ラット、マウス、ヒト）間で透過性がどのように変化するかについての合意も欠如している。

手法
著者らは、高解像度の3次元電子顕微鏡（EM）データからECSの透過性を直接推定するために、計算流体力学（CFD）フレームワークを用いた。

• データセット： 本研究では、ラット（海馬、CA1領域）、マウス（大脳皮質）、およびヒト（左前側頭回）の3種のセグメント化されたEMデータを利用した。すべてのデータセットは灰白質を表している。
• シミュレーション設定： COMSOL Multiphysicsを用い、抽出されたECS経路を流れるISFの定常クリーピング流（レイノルズ数 $\sim 10^{-3}$）をシミュレートした。3つのデカルト座標軸に沿って1 mmHg/mmの圧力勾配を課した。
• 透過性の算出： 透過性（$k$）は、算出されたダルシー速度と流体の粘度（0.8 mPa·s）に基づき、ダルシーの法則を用いて導出された。
• 体積分率の操作： 覚醒状態の影響を調査するため、ECSの体積分率（$\phi$）を人工的に変化させた。これは、すべての細胞構造の一様スケーリングと、アストロサイトのみを選択的にスケーリングするという2つの方法によって行われた。
• 比較分析： CFD由来の透過性値を、古典的なコゼニー・カルマンの式の予測値と比較した。さらに、シミュレーションデータに対して、経験的な二次多項式関係（$k = a\phi^2 + b\phi + c$）をフィッティングさせた。
• メゾスケール検証： 導出された透過性値をメゾスケールのアドベクション・ディフュージョン（内流拡散）モデルに統合し、特に、脳室界面における濃度フラックス境界条件を組み込むことで、Cserrらによる実験的なクリアランスデータを再検証した。

主な結果

• 種間透過性： サンプリングされた部位における平均ECS透過性は、ラットで約17.7 ± 4.7 nm²、マウスで34.2 ± 16.5 nm²、ヒトで10.2 ± 7 nm²であった。マウス組織はラットやヒトよりも高い透過性を示したが、すべての値は同じオーダー（$\sim 10 \text{ nm}^2$）内に収まっており、数桁ではなく数倍程度の差異であった。
• 体積分率依存性： 透過性はECSの体積分率とともに単調に増加した。体積分率を13%（覚醒状態）から25%（睡眠状態）に増加させると、透過性はそれぞれ5.9倍（ラット）、12.1倍（マウス）、**8.9倍（ヒト）**増加した。
• コゼニー・カルマンの限界： コゼニー・カルマンの式は、すべての種において、CFDシミュレーションによって得られた透過性を59%から66%一貫して過小評価した。著者らは、この原因を、同式が均質かつ等方的な媒体を仮定しており、脳組織の複雑な微細構造を捉えきれていないことにあるとしている。
• 経験的関係式： 二次多項式によるフィッティングは、透過性と体積分率の関係を著しく良好に記述し、全種にわたるシミュレーションに対する平均誤差を、コゼニー・カルマンの式による約60%から13～26%へと減少させた。
• アストロサイト対一様スケーリング： アストロサイトを選択的にスケーリングして体積分率を変化させても、一様な細胞スケーリングと同等の透過性結果が得られた。このことは、アストロサイトの体積変化だけで、バルクの透過性変化を駆動するのに十分であることを示唆している。
• メゾスケールモデル： 本研究で導出された低い透過性値（$\sim 17.7 \text{ nm}^2$）を用い、脳室交換を明示的にモデルに組み込んだメゾスケールモデルを使用した場合、実験的な溶質クリアランス率を再現することに成功した。これは、脳室交換をモデル化していない場合に、実験的なクリアランスデータと一致させるために、非現実的に高い透過性（$\sim 3000 \text{ nm}^2$）を必要とした従来のモデルとは対照的である。

意義および主張
本論文は、解剖学的に現実的な微細構造からECSの透過性を直接推定するための、厳密な物理ベースのフレームワークを提供し、これまでの文献における広範な不一致を解消することを主張している。

• 定量的ベンチマーク： 本研究は、灰白質におけるECS透過性の妥当な範囲を10 nm²から100 nm²として確立しており、これは流体流動および廃棄物輸送のマルチスケールモデルにとって重要なパラメータとなる。
• 生理学的知見： 生理学的なECSの幾何学的構造の変調（特に、睡眠・覚醒サイクルに関連する体積分率の変化）が、透過性の実質的な増加をもたらすことを示しており、これは睡眠中の廃棄物除去が強化されるメカニズムの説明となる。
• モデリングの修正： 本研究は、脳組織に対するコゼニー・カルマンの式の広範な使用に異議を唱え、それが透過性を系統的に過小評価していることを示し、脳の流体ダイナミクスをモデル化するには、EMデータから導出された経験的関係の方が適切であることを示唆している。
• クリアランスメカニズムの明確化： 改良された境界条件を含むメゾスケールモデルを通じて、低い固有透過性と観察されたクリアランス率を両立させることで、本研究は、内流（advection）と拡散（diffusion）の両方が重要であるという見解を支持している。また、これまでの高い透過性の推定値は、固有の組織特性ではなく、不完全なモデル境界条件によるアーティファクトであった可能性を示唆している。