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多様な形状を持つ精子は「特定の形状や比率が泳ぐ行動と関連している」

精子は、尾を持っていたり持っていなかったり、複数の尾を持っていたりと多様な形をしています。
研究者たちは、精子の形状が似ているものが集団で泳いでいたりする事を発見しました。

Scientists don’t know the reason for such extreme diversity among sperm cells, but new research shows that certain shapes and proportions are associated with swimming behavior in some mouse species.

参照元：https://cmns.umd.edu/news-events/features/4855
– メリーランド大学 University of Maryland. September 22, 2021 –

精子細胞は、卵子を見つけて受精させるという同じ目的をもつにもかかわらず、動物界で最も多様な細胞のひとつです。

精子には、1本の尾をもつもの、尾をもたないもの、複数の尾をもつもの、頭のような部分にフックがついているものがあります。

精子細胞がこれほど多様性に富んでいる理由は分かっていませんが、新しい研究によると、いくつかのマウスの種では、特定の形状や比率が泳ぐ行動と関連していることが分かりました。

メリーランド大学の研究者らは、機械学習を用いて、長さに比べて頭部の幅が広い精子は、まとまって泳ぐ可能性が高いことを発見しました。

この珍しい行動は、時には卵子に早く到達するのに役立つこともあるそうです。

この研究は、人間を含むすべての動物の複雑な行動をする細胞において、形と機能がどのように関係しているかを理解するための新たな手法を提供するものです。

本研究成果は、2021年9月22日、英国王立協会紀要Bに掲載されました。

この論文の筆頭著者で、研究期間中はUMD生物学部のポスドクだったKristin Hook氏は話します。

「これは、形と行動がどのように関連しているかを問う形対機能の研究ですが、私たちは機械学習を使ってこれらの自動形態分析を行うという新しいアプローチを取りました。これらのマウスの精子はパドルのような形をしていますが、パドルの形が広い精子の方がグループを形成して協力して泳ぐ可能性が高いと判断しました。」

精子は通常、単独で泳ぎますが、いくつかの種では、精子同士がくっついて、卵子に近づくまで集団で泳ぐことがあります。

Hook氏たちは、精子が単独で泳ぐか、集団で泳ぐかは、精子の形状が重要な要素であるという仮説を立てた。しかし、形状のどの特徴が重要なのかはわかりませんでした。

そこで、近縁種である6種類のマウスの精子を調べたところ、集団で泳ぐ精子と単独で泳ぐ精子がありました。

研究者たちは、精子の頭部の長さと幅を、丁寧で時間のかかる手で測る方法と、自動化されたコンピューターシステムを使って測定しました。

コンピュータが測定を正確に実行できることを確認した後、6種類のマウスの精子細胞の高解像度画像をコンピュータシステムに入力し、精子の社会的行動に最も関連のある特徴を見つけるように指示しました。

今回の研究で、幅が重要な特性であることがわかったので、研究者たちは、幅がマウスの精子の行動にどのように、またなぜ影響を与えるのかを調べ始めることができました。

UMDの生物学助教授で、今回の研究の共同執筆者であるハイディ・フィッシャー氏は話します。

「精子をつなぎとめる何らかの接着メカニズムがあるのではないかと考えており、細胞の幅が広ければ広いほど接着力が増すと考えています。私たちが本当に見つけたいのは、それを担う分子メカニズム、つまり細胞を接着する接着分子です。しかし、これはその第一歩です。集団形成に関連する細胞形状の側面を特定することで、その接着分子の標的となりそうなものを絞り込むことができます。」

今回の研究では、自動計測と機械学習を行うために、フィッシャーとフックは、UMDの物理学科および物理科学技術研究所の教授であるウォルフガング・ロサートと彼の研究室のメンバーと協力しました。

フィッシャー氏は話します。

「今回の研究で最もエキサイティングだったのは、学内の専門知識を結集して生物学に関する興味深い問題に取り組むことができたことです。私の研究室では、ウォルフガング・ロサルト氏の研究室と協力していなければ、形態計測の自動化や機械学習の面での研究はできなかったでしょう。ですから、このコラボレーションは本当に重要でした。」

研究チームは、自動計測と機械学習のために開発したコードを公開することで、他の研究者が同じ手法を他の形態の複雑な細胞行動の理解に応用できるようになることを期待しています。

Losert氏は話します。

「この研究は、データ解析の専門家と専門分野の専門家が協力して、分野間の壁を取り払い、知識の限界を押し広げることの重要性を示しています。」

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