細胞接着分子に基づく薬物動態モデルの部分的草案

私が提案する系統的技術
〇細胞外小胞(⇒薬物キャリア(合成ナノ粒子、ウィルス、ゲルなど)
〇細胞接着分子
〇CAMome
〇iPS細胞技術との融合(⇒多能性幹細胞技術)
〇細胞種特異的薬物送達システム
〇人工知能、スーパーコンピュータ、仮想空間
〇CAM-Glycome(各細胞接着分子-糖鎖の集合）
〇CAM-Adhesome(各細胞接着分子-アクセサリタンパク質の集合)
〇マルチオミックスデータベース構築(CAMome,CAM-Glycome、CAM-Adhesome)
〇過去の文献の整理
これらにおいて
スーパーコンピューターを用いた解析を
CAMome、細胞外小胞装飾因子(細胞接着分子の組み合わせ)から
多様な様式で行う事を想定しています。
ここについては多面的に具体的に考えていく必要がありますが、
1つは、これらの情報に基づいた
体内の薬物キャリアの動態をシミュレーションしたいという事があります。
これのアルゴリズムの元となる一つの草案があるので
それについて提案したいと思います。

薬物キャリアが任意の空間において
どういった濃度分布を取るか？
これは、それぞれの点(メッシュを切る)における
存在確率によって定義できるとします。
ここを出発点にして考えます。
そうすると適切な空間設定がまず必要になります。
こうした空間をある程度、切り離して考えます。
例えば、
薬物が循環器から目的の細胞種まで届くまでに
いくつかの区画化された空間を想定します。
空間Ａは循環器
空間Ｂは標的細胞がある実質内
仮にこれらとします。
そうした場合、適切な空間設定のためには
空間Ａを身体の中の実情にそった形で定義づけする必要があります。
理想的には人の身体の全循環器の空間をトレースして、
それぞれの外側に適切な位置に細胞種を配置します。
それらの細胞種のそれぞれの細胞接着分子の種類、数などが必要になります。
血液の流れの速さから力が働かなかった時に
どれだけランダムにキャリアが分散できるか計算する必要があります。
様々な多次元的なパラメータから、
循環器という空間を閉空間として
それぞれの位置に対しての存在確率を数理的に定義します。
そこから薬物がどのように循環器内で分散されるかを明らかにします。
空間Ｂも同じようにする必要がありますが、
循環器に対して難しいのは、
空間内に細胞外マトリックスなどの障害物があるため、
あるいは組織が多層となっているため、
様々なバリア機能があります。
従って、空間Ｂの定義づけは循環器のモデルに比べると複雑になります。
この空間Ｂは様々な小空間を下位に設定して、
隣り合う空間がどれくらいの確率で物質を通すことができるか？
それを一つ一つ何らかの情報によって計算する事を試みます。
こうした空間間の相互作用は
空間Ａと空間Ｂという大分類でも同様に定義します。

すなわち、空間Ａと空間Ｂというコンパートメントをして
空間に様々な障害となる物質があって複雑な場合には
サブ空間を定義します。
このような多層のコンパートメントモデルを考えます。
そのコンパートメント同士の物質の交換について数理的に定義します。

それぞれの空間においてメッシュを切り、
それぞれの点(位置)に対して薬物キャリアの存在確率を計算します。

このように具体的に考えていくと
身体の中の組織の情報を少なくとも詳しく知る必要があります。
それがないとサブ空間をある程度の誤差以内になるように定義できないからです。

循環器内の薬剤分布を想定するモデルはすでにあるかもしれないですが、
実際に標的細胞種がある組織への送達を
CAMomeの結果と薬物キャリアに装飾した細胞接着分子の組み合わせによって
具体的にどのようにシミュレーションするかは、
新たに何らかのモデルを構築する必要がありそうです。
それに対する一つの部分的な草案を提示しました。