注目の製品情報
2026/06/26
神経細胞/神経オルガノイドを用いた受託試験 ―電気生理学的な機能評価に基づき、精度の高い化合物試験を提供します―
- 用途別細胞培養
- 創薬支援
本ページでは、株式会社VitroVoが提供する受託試験サービスについてご紹介します。
株式会社ベリタスは、VitroVoの受託試験を紹介・仲介する立場として情報提供を行うとともに、試験に使用される細胞・培地・関連製品の提供を通じて、お客様の研究・評価系構築を支援しています。本コンテンツは、受託試験と製品利用を組み合わせた活用イメージを明確にお伝えすることを目的としています。
株式会社VitroVoは、微小電極アレイ(MEA)による神経・心筋細胞の電気活動計測と機能評価をコア技術としたNAMs(New Approach Methodologies)の受託試験機関(CRO)です。ヒトiPS細胞由来神経細胞を用いた単一神経細胞からオルガノイドのなど多様なサンプルに対応し、細胞機能からネットワーク活動までマルチモーダルな解析を実施可能です。独自の解析技術と組み合わせ、化合物の薬効・作用機序(MoA)・安全性を高い精度で評価します。
形態評価や生存率では捉えにくい「神経機能そのものの変化」を、電気活動という直接的な指標で可視化する。 ― これが私たちの技術が強みです。痙攣原性をはじめとする探索毒性、依存性、痛みといった安全性評価から、疾患モデルと健常モデルの機能的差異を起点とした薬効評価まで、創薬の意思決定に直結する「説明可能な」データを提供します。クライアントのニーズに沿って試験計画を立案し、精度の高い化合物試験を実施します。
神経細胞および神経オルガノイドの培養には、神経細胞の分化・成熟に適した培地「BrainPhys™」やiPSC由来神経細胞など、STEMCELL Technologies社の神経関連製品を活用しています。さらに、ヒトiPS細胞の維持培養には「mTeSR™ Plus」を使用し、脳オルガノイドの作製には「STEMdiff™ Cerebral Organoid Kit」を用いることで、in vitroにおけるBrain Organoidモデルの構築が可能です。また、新鮮な形成済み中脳オルガノイド「Human iPSC-Derived Midbrain Organoids」を活用することで、より迅速に機能評価や疾患モデル検証などのアッセイ展開が可能です。これらのモデルを各種アッセイ系へ展開し、さまざまな受託試験およびデータ解析を実施しています。なお、受託試験で使用する細胞や培地は、ベリタス社を通じてご自身の施設でも購入・利用が可能です。
提供サービス ― 機能評価を主としたNAMs
薬効・効能評価
化合物が神経機能にもたらす変化を、複数の階層で定量的に評価します。
- 単一細胞・細胞間結合・ネットワーク動態(電気活動)に基づくマルチモーダルな薬効評価
- 疾患細胞と健常細胞の機能的差異のパラメータ抽出と、その機能修復を指標とした薬効評価
- 機能評価と細胞性状解析を統合した作用機序(MoA)の同定
- 各種モダリティ(抗体・ペプチド・ASO・ウイルスベクター 等)に対応
- 必要に応じて各種バイオマーカー・遺伝子発現解析を併用
安全性・探索毒性評価
中枢・末梢神経系および心筋を対象に、機能指標から有害事象リスクを予測します。
- 痙攣原性(seizure liability)をはじめとする神経毒性の予測
- 慢性投与試験による依存性リスクの予測
- 精神症状等の有害事象予測と、その発現メカニズム(MoA)の推定
- iPSC由来心筋細胞を用いた心電気生理学的評価(心毒性リスクの検出)
カスタム試験・アッセイ系構築
- クライアントの目的・課題に沿った試験計画の立案
- ユーザー作製細胞、げっ歯類細胞、各種疾患モデル細胞への対応
- 標的細胞の至適培養条件(コーティング・細胞密度・培地条件・培養日数)の同定
- 機能評価に形態評価・発現解析を組み合わせたエンドポイント設計とアッセイ系構築の支援
選ばれる理由
判定ではなく「メカニズム」を返す高度解析
波形解析・多変量解析・周波数解析・伝播パターン解析・AI解析を独自に整備。陽性/陰性の判定にとどまらず、化合物の効果・作用機序・安全性を統合的に提示します。痙攣毒性予測ではin vivoデータとの相関も示し、in vitro 結果の解釈を支えます。
ヒトiPS細胞による臨床予測性
ヒトiPS細胞由来神経細胞を用いることで種差の課題を回避し、より臨床に直結した評価が可能です。脳オルガノイドにより、iPSC由来神経細胞の二次元培養単独では捉えにくいネットワークレベルの電気活動も取得します。
単一細胞分解能の「超精密」電気活動計測
Ultra-High-Density(UHD)-CMOS-MEAにより、1細胞の発火パターン、軸索伝導速度、シナプス伝達強度、ネットワーク動態を単一細胞レベルの分解能で取得します。一般的なMEA計測では得られない情報粒度が、より確度の高い解釈を可能にします。
実績に裏打ちされた試験デザイン力
100種類以上のヒトiPS由来神経細胞の培養経験と、1,000化合物以上の評価経験。安定した評価を可能にする培養条件の同定力と、目的に最適化した試験デザインの提案力が強みです。
多様なサンプルとモダリティへの対応
中枢・末梢神経、心筋、グリア、オルガノイド/アセンブロイド、各種疾患モデルまで幅広く対応。低分子から抗体・ペプチド・ASO・ウイルスベクター等のモダリティにも対応します。
マルチモーダル統合によるエンドポイント設計
電気活動計測に、遺伝子発現解析・分泌物計測・各種バイオマーカー計測・MPS(生体模倣システム)・光計測(Caイメージング、光刺激、免疫染色)を組み合わせ、目的に応じたエンドポイントを構築します。
技術プラットフォーム
多様なサンプルに対応
- 中枢神経系(CNS)
iPSC由来ニューロン/iPSC由来グリア細胞(アストロサイト・ミクログリア)/げっ歯類由来 皮質・海馬ニューロン - 末梢神経系(PNS)
iPSC由来 感覚ニューロン/iPSC由来 運動ニューロン/げっ歯類由来 DRGニューロン - 心筋
iPSC由来 心筋細胞 - 三次元モデル・MPS
脳オルガノイド/アセンブロイド/神経ネットワークモデル - 脳スライス
げっ歯類由来 急性・器官型スライス - 疾患・カスタム
各種疾患モデル細胞/ユーザー作製細胞/腸管 ほか
計測技術
- UHD-CMOS-MEA
単一細胞・コネクション・ネットワーク動態を高分解能で計測 - Caイメージング、光計測(光刺激・免疫染色)
- 遺伝子発現解析・分泌物計測・各種バイオマーカー
解析技術
- 細胞間コネクション解析、軸索伝導速度・シナプス伝達強度の定量
- AI解析/多変量解析
- 周波数解析(脳波と比較可能)/伝播パターン解析
- 健常モデルと疾患モデルの機能的差異の抽出
提供可能なアッセイ例
各種中枢・末梢神経・グリア細胞および疾患モデル細胞アッセイ
ヒト由来各種神経細胞・グリア細胞・疾患神経細胞のネットワーク活動に基づき、独自の解析ツール(多変量解析・周波数解析・AI解析等)を用いて、化合物の効果・作用機序・安全性を高精度に評価します。試験計画に応じてバイオマーカーや遺伝子発現解析を組み合わせます。
- 自発・誘発ネットワーク活動の多変量プロファイリング(発火率・バースト・ネットワークバースト・同期性・相関構造)
- 興奮性/抑制性(E/I)バランスの評価(グルタミン酸系・GABA系の薬理学的検証)
- 神経-グリア相互作用の評価(アストロサイト・ミクログリア共培養系)
- 濃度反応解析によるEC50/IC50の算出と効力比較
- 疾患モデルと健常モデルの機能的差異の抽出、機能修復を指標とした薬効評価
UHD-CMOS-MEAによるシングルセル~ネットワーク解析
1細胞の発火パターン、軸索伝導速度、シナプス伝達強度、ネットワーク解析手法を用いて多変量の評価パラメータを構築。細胞レベルの活動、メカニズムを説明する化合物評価を実施します。
- 単一細胞レベルのスパイク波形・発火特性の解析
- 軸索伝導速度の計測と伝導経路のマッピング
- シナプス伝達強度・細胞間結合(コネクション)の定量
- ネットワークトポロジー(ハブ構造・モジュール性)の解析
- 高空間分解能による化合物の作用部位・活動伝播経路の同定
オルガノイド・アセンブロイドアッセイ
脳波と比較可能な周波数解析、伝播パターン解析により、疾患オルガノイドやアセンブロイドの機能的特徴を見出します。
- EEG様自発オシレーションのスペクトル解析(周波数帯域・パワー・入れ子構造)
- 三次元組織内の活動伝播パターン解析
- アセンブロイドにおける領域間機能的結合の評価(例:皮質-線条体、皮質-運動出力)
- 発達・成熟過程の経時的モニタリング
- 疾患オルガノイドの機能的表現型と薬剤応答の評価
安全性スクリーニング例
中枢・末梢神経系および心筋を対象に、化合物が引き起こす機能変化から各種の安全性リスクを検出します。代表的な例は以下のとおりです。
- 痙攣原性(seizure liability):中枢神経ネットワークの急性応答(発火・バースト・同期性・オシレーション等の多変量パラメータ)から痙攣惹起リスクを検出。陽性/陰性化合物パネルでの検証と、in vivo(tremor/convulsion)データとの相関提示に対応。
- 神経毒性・発達神経毒性(DNT):神経突起伸展・シナプス形成・ネットワーク成熟への影響を経時的に評価し、一般神経毒性および発達期特異的な影響を検出。
- 心毒性・催不整脈性(proarrhythmia):iPSC由来心筋細胞のフィールドポテンシャル持続時間(FPD:QT間隔の代替指標)、拍動レート、EAD様・異所性興奮などの不整脈様イベントを定量。
- 末梢神経毒性・CIPN(化学療法誘発末梢神経障害):感覚・運動ニューロンやDRGを対象に、軸索伝導速度・自発/誘発活動の変化から検出(例:パクリタキセル曝露下の軸索伝導速度低下)。
- 依存性・離脱:慢性曝露および曝露停止後のネットワーク活動変化から、乱用ポテンシャルを評価。
- 作用機序(MoA)推定:活動プロファイルの多変量/AI分類により、既知メカニズムとの照合から有害事象の発現機序仮説を提示。
VitroVoについて
株式会社VitroVoは、2023年12月に東北工業大学発のベンチャー企業として設立されました。100種類以上のヒトiPS神経細胞の培養経験と、1,000化合物以上の評価経験を基に、クライアントのニーズに即した細胞の選択から試験法までを提案します。
- 代表取締役:鈴木 郁郎
- 設立:2023年12月(東北工業大学発ベンチャー)
参考文献(STEMCELL Technologies 社製品を使用)
| 論文タイトル | 論文リンク |
|---|---|
| Development of an evaluation method for addictive compounds based on electrical activity of human iPS cell-derived dopaminergic neurons using microelectrode array | |
| Large-Area Field Potential Imaging Having Single Neuron Resolution Using 236 880 Electrodes CMOS-MEA Technology | https://doi.org/10.1002/advs.202207732 |
| Raster plots machine learning to predict the seizure liability of drugs and to identify drugs | https://doi.org/10.1038/s41598-022-05697-8 |
| Electrophysiological responses to seizurogenic compounds dependent on E/I balance in human iPSC-derived cortical neural networks | https://doi.org/10.1016/j.jphs.2021.12.006 |
| Analysis of signal components < 500 Hz in brain organoids coupled to microelectrode arrays: A reliable test-bed for preclinical seizure liability assessment of drugs and screening of antiepileptic drugs | https://doi.org/10.1016/j.bbrep.2021.101148 |
| Principal Component Analysis to Distinguish Seizure Liability of Drugs in Human iPS Cell-Derived Neurons | https://doi.org/10.1093/toxsci/kfab116 |
| Impact of Sleep-Wake-Associated Neuromodulators and Repetitive Low-Frequency Stimulation on Human iPSC-Derived Neurons | https://doi.org/10.3389/fnins.2019.00554 |
| Detection of synchronized burst firing in cultured human induced pluripotent stem cell-derived neurons using a 4-step method | https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2018.02.117 |
| Toxicological evaluation of convulsant and anticonvulsant drugs in human induced pluripotent stem cell-derived cortical neuronal networks using an MEA system | https://doi.org/10.1038/s41598-018-28835-7 |




