細胞外マトリックスと系統的技術の関連性

私が提唱する系統的技術
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CAM-trascriptome(各細胞接着分子-転写因子ネットワーク構造)
〇マルチオミックスデータベース構築(CAMome,CAM-Glycome、CAM-Adhesome、CAM-transcriptome)
〇過去の文献の整理
これは系統的に見れば、世界最高の発明といいました。
それは「NASA」による2020年の細胞種特異的薬物送達システムに対する
リップサービスを含めた評価に
「生命科学史上最高の発明」という事があったからです。
でも、アメリカは大谷翔平選手に対しての評価でも
「この星の人間とは思えない。馬鹿げている。」とか、
とにかく、少し「盛って」評価するところがあります。
確かに上の系統的技術は一つの技術に集約するものではなく、
それぞれのネットワークとしての多様な価値を提供することにあります。
そういう意味において今までの発明とは少なくとも一線を画します。
ただ、山中伸弥先生が発明された
「iPS細胞」は「時計を戻す」というありえないことが起こっています。
植物では、そういった多能性幹細胞化は普通に見られることですし、
ひょっとしたら一部の動物でも詳しく調べれば見られるかもしれません。
しかし、山中先生はヒトの細胞で
複数の遺伝子の組み合わせによって細胞の初期化を実現されました。
もし、これが人の今までの歴史の中で
「自然に起こってこないこと」だとしたら、
少なくとも医療において
世界最高(少なくともレベル)の発明といえるのではないかとも思います。
毎年、与えられるノーベル賞の中で
2012年のノーベル生理学賞は、特別だったとも言えます。
実際に、心臓の心筋シートをiPS細胞から作って、
それを貼って、心臓の機能を回復させるということは
「普通では起こりえない」ことなので、
正真正銘の医療工学、バイオテクノロジーと言えます。
米カリフォルニア大学バークレー校のジェニファー・ダウドナ博士と
独マックスプランク研究所のエマニュエル・シャルパンティエ博士が
発明された遺伝子編集技術「Crispr Cas9」は
実際には微生物、ウィルスが行っていたことです。
それを人が制御してできるようになりました。
「自然に起こっていたことを人が利用できるようにすること」です。
これは、実は、私の系統的技術と類似する観点です。
私の技術はiPS細胞と違って、
「人では起こりえない事を発明した」わけではありません。
むしろ人で起こっている事をうまく利用しようというものです。
エドワード・ジェンナーの種痘法の発明（1796年）
発明・発見: 牛痘ウイルスを用いて天然痘の予防接種を行う方法を開発しました。
ロバート・エドワーズとパトリック・ステプトーの体外受精技術（IVF）の開発（1978年）
発明・発見: 体外受精（IVF）技術を開発し、世界初の試験管ベビーを誕生させました。
ハーバート・ボイヤーとスタンリー・コーエンによる遺伝子組換え技術（1973年）
発明・発見: DNAの組換え技術を開発し、異なる生物の遺伝子を組み合わせることができるようにしました。
確かにこれらの発明は全て大きな意義があり、
生理学における世界最高レベルの発明といえそうです。
山中先生の発明は生物では見られるにしろ、
「人で起こりえないこと」を発明したという点で
大きく飛躍した部分があります。
だからこそ、人に適用するときに予想外の事が色々起こりえます。
それは、裏側の側面です。
昨日、今日。正直、私は医療の限界を感じました。
「結局、老化には逆らえないよね。」という事です。
極端な話、90歳の人と10歳の人では
平均的に見て、男性でも、女性でも、
あらゆる民族の人において、身体の状況は大きく異なります。
100人に1人の超健康な人が平均的な10歳の細胞を大部分で持つ
という事はあり得ない事です。死亡する確率も高いです。
だから、「大きく痛んだ組織は治せないよね」ということです。
ある程度は変えられるかもしれないけど、限界があるという事です。
協力してくれる人がいるなら、変に絶望的にならず、
出来る限りの事を責任を持ってしようという事は一方ではあります。
でも、今日、超スロージョギングをしている中で
「あ～、山中先生の発明があったわ。」って思いつきました。
山中先生の発明って時計を戻すんでね。
こういう事があるから
「今、俺が考えている常識外の事が今後、起こる可能性はある。」
このように思いました。今はＡＩもありますからね。
そういう観点では、まだまだ未開の地はあるという事です。

私の発明の価値は「連動させている」ところにあります。
元々は、薬物を任意の細胞種に届ける事が出来たら、
薬物治療のフェーズが1段も2段も変わるという事が狙いです。
ここに気付いている人は多くいたと思います。
でも、ここまで詰めてやった人はいないかもしれません。
今日から細胞外マトリックスの記事を開始しましたが、
「細胞外マトリックスと系統的技術の関連」
これについて少なくとも自分の中で
調べて、確認して、書いて、整理しておかなければ、
加えて、必須ではないけど、
系統的技術を私と共にやりたいと思っている
世界、日本の人たちには前提として情報提供したいということがあります。
薬物を身体の任意の所、それを細胞レベルまで解像度を上げて
届けるためには身体の組織、それらの位置関係についての
詳細な理解は必要です。
細胞外マトリックスは組織の一部で
薬物にとっては邪魔にもなるし、足場、動線にもなるので、
それが伝わっていれば、関連性の一部は示せますが、
今の一連の集中的な取り組みの中では
それでは足りないという認識が今日生じました。
今、実施している事を円滑に進めたいという事はありますが、
時間をちゃんととって、Open AIの力を借りながら、
一つ一つ、丁寧に気になる点を確認していく必要があるという事です。

実験、計算する前なので、正確ではない可能性がありますが、
例えば、細胞間のバリア機能に関わるクローディンという
細胞接着分子があります。
そのクローディンはわずかに開いた細胞間で
網目のような、らせん構造を取り、
物質的にイオン、水分などの透過を制限しています。
このクローディンを細胞外マトリックスに見立ててて、
薬物をこのバリアを超えて透過させて、
目的となる細胞種まで薬物を送達させたいと考えた時に、
クローディンの場合は、正電荷のイオンの透過率が高い場合には
負電荷の結合部位を持ったクローディンのサブタイプのほうが高くなる
という結果をOpen AIは示しました。
それはおそらく「カエルのように」ホッピング伝導するからです。
逆に反発すると跳ね返されてしまいます。
そうすると、細胞外マトリックスの結合部位に
ある程度高い親和性(高すぎたらだめかもしれない)を持つ
リガンドを装飾した薬物送達キャリアでは、
同じようにホッピング伝導して
細胞外マトリックスをすり抜けていくかもしれません。
感覚的には捕獲される可能性もありそうですが。
いずれにしても、
どれくらいの空間解像度で実施するかは未定ですが、
少なくとも臓器別の各細胞種の周りに存在する
細胞外マトリックスをサブタイプの正確さでは(少なくとも)
明かにしたいという事があります。
しかし、基質と間質の細胞外マトリックスを混在させると
正確な解釈ができないので、
いくつかの異なる次元で
空間情報を維持したプロテオーム解析が必要になります。

質問
各組織の解像度で、細胞の周りにある細胞外マトリックスのプロテオーム解析をしたいけど、基質と間質では異なるので、組織の一解像度を持ち、かつ基質と間質の区別を付けながら、プロテオーム解析をするための方法、手順を教えて
Open AI回答
細胞外マトリックス（ECM）のプロテオーム解析は、組織の解像度を持ちながら、基質（基底膜）と間質（結合組織）を区別することが求められる高度な作業です。このような解析を行うためには、サンプル調製、分離、解析の各ステップを慎重に計画し、実行する必要があります。以下に、具体的な方法と手順を示します。

手順概要
サンプル収集と前処理
組織の分離
ECMの抽出
プロテオーム解析
データ解析と解釈
1. サンプル収集と前処理
サンプルの選定:
組織の種類と状態を選定します。新鮮な組織または適切に保存された凍結組織を使用します。
組織の固定と切片化:
組織を適切な方法で固定し、クライオスタットやミクロータームを使用して薄切片にします。
2. 組織の分離
基底膜と結合組織の分離:
レーザーマイクロダイセクション（LMD）を使用して、顕微鏡下で基底膜と間質の領域を正確に切り出します。これにより、特定の領域の分離が可能になります。
3. ECMの抽出
基質と間質の処理:
各領域から抽出したサンプルを別々に処理します。
ECMタンパク質の抽出には、以下の方法を使用できます。
デタージェント抽出: トリトンX-100やSDSなどのデタージェントを使用して、細胞膜と細胞内タンパク質を除去し、ECMタンパク質を抽出します。
酵素消化: コラゲナーゼ、プロテアーゼ、ヒアルロニダーゼなどの酵素を使用して、ECMを特異的に分解します。
4. プロテオーム解析
タンパク質の精製と分離:
抽出したタンパク質をゲル電気泳動（SDS-PAGE）や液体クロマトグラフィー（LC）を使用して分離します。
タンパク質の消化:
分離したタンパク質をトリプシンなどのプロテアーゼで消化し、ペプチドを生成します。
質量分析（MS）:
ペプチドを質量分析計（LC-MS/MS）で解析し、タンパク質の同定と定量を行います。
5. データ解析と解釈
データの取得:
質量分析データを取得し、データベース検索（Mascot、Sequestなど）を使用して同定されたタンパク質を解析します。
基質と間質の比較:
基底膜と間質のプロテオームデータを比較し、特異的なタンパク質の発現パターンを解析します。
バイオインフォマティクス解析:
機能解析、経路解析、ネットワーク解析などを行い、各タンパク質の役割と相互作用を理解します。
注意点
サンプルの品質: 新鮮な組織または適切に保存された組織を使用することが重要です。
分離の精度: レーザーマイクロダイセクションなどの高精度な分離技術を使用し、正確に基質と間質を分離することが重要です。
プロテオーム解析の精度: 質量分析の感度と精度を高めるために、適切なサンプル前処理と解析条件の最適化が必要です。
結論
基質と間質の区別をつけながら細胞外マトリックスのプロテオーム解析を行うためには、正確な組織の分離、高感度なプロテオーム解析技術、データ解析の各ステップが重要です。これにより、組織ごとの解像度を持ち、各領域の特異的なタンパク質の発現パターンを明らかにすることができます。
それ以外の方法は
組織の分離を行わずに、基質（基底膜）と間質（結合組織）の区別をつけながら細胞外マトリックス（ECM）のプロテオーム解析を行う方法もあります。以下に、そのためのアプローチをいくつか紹介します。

1. イメージング質量分析（Imaging Mass Spectrometry, IMS）
IMSは、組織切片上の特定の分子の空間的分布を測定するための技術です。この方法により、基質と間質の区別をつけたタンパク質の解析が可能です。

手順:
組織切片を薄くスライスし、ガラススライドに載せます。
MALDI（Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization）質量分析装置を使用して、組織全体のプロテオームプロファイルを取得します。
特定のタンパク質の分布を視覚化し、基質と間質の領域を区別します。

2. ターゲットプロテオミクス
ターゲットプロテオミクスは、特定のタンパク質やペプチドを選択的に解析する方法です。基質と間質の特異的なマーカーを使用することで、分離なしでそれぞれのプロテオームを解析できます。

手順:
組織全体からタンパク質を抽出します。
基質と間質のマーカータンパク質（例：コラーゲンIVは基底膜、フィブロネクチンは結合組織）をターゲットとして、選択的に質量分析で解析します。

3. タンパク質の分泌解析
細胞外マトリックスのタンパク質は、多くの場合、細胞によって分泌されます。特定の細胞型が分泌するタンパク質を解析することで、間接的に基質と間質の区別をつけることができます。

手順:
組織培養を行い、細胞が分泌するタンパク質を収集します。
分泌されたタンパク質をプロテオーム解析し、基質特異的、間質特異的なタンパク質を同定します。

4. 蛍光標識プロテオミクス
蛍光標識を用いることで、特定の細胞外マトリックス成分を可視化し、質量分析と組み合わせて解析する方法です。

手順:
組織切片に蛍光標識抗体を使用して、基質と間質の特定のタンパク質を標識します。
蛍光顕微鏡で標識された領域を観察し、質量分析装置と連携してプロテオーム解析を行います。

5. マルチオミクス解析
トランスクリプトミクス（RNA-seq）とプロテオミクスを組み合わせることで、基質と間質の区別をつけるアプローチです。

手順:
組織全体のトランスクリプトミクスデータとプロテオミクスデータを取得します。
基質と間質に特異的な遺伝子発現プロファイルを特定し、それに対応するタンパク質をプロテオーム解析で検証します。
まとめ
組織の分離を行わずに基質と間質の区別をつけながら細胞外マトリックスのプロテオーム解析を行うためには、イメージング質量分析、ターゲットプロテオミクス、タンパク質の分泌解析、蛍光標識プロテオミクス、マルチオミクス解析などの技術を組み合わせて用いることが効果的です。これらの方法により、組織全体のプロテオームプロファイルを取得し、特定の領域や細胞型に特有のタンパク質の解析が可能となります。

6. インシリコ解析
インシリコ解析とは、計算機シミュレーションやバイオインフォマティクスツールを用いて、基質と間質のプロテオームデータを解析し、特定する方法です。

手順:
組織全体から得られたプロテオームデータを収集します。
公的データベース（例えば、UniProt、PaxDb）を用いて、既知の基質特異的および間質特異的なタンパク質を識別します。
複数のバイオインフォマティクスツールを使用して、データを解析し、基質および間質に特有のタンパク質パターンを特定します。

7. ラベルフリー質量分析
ラベルフリー質量分析は、サンプルにラベルを付けずに質量分析でプロテオームを解析する方法です。これにより、サンプル処理のステップが少なくなり、基質と間質の区別が容易になります。

手順:
組織全体からタンパク質を抽出し、直接質量分析（例えばLC-MS/MS）で解析します。
得られたデータを比較し、基質と間質に特有のプロテオームプロファイルを同定します。

8. オルガノイド培養
オルガノイド培養は、組織のミニチュアモデルを作成し、その中で基質と間質を再現する方法です。これにより、組織全体を一度に解析することが可能です。

手順:
患者由来の細胞を用いてオルガノイドを培養します。
オルガノイド内で形成された基質と間質の領域を直接解析します。
オルガノイド全体のプロテオーム解析を行い、基質と間質の特有のプロテオームプロファイルを同定します。

9. ラベル付きプロテオミクス
ラベル付きプロテオミクスは、安定同位体標識（SILAC）などの技術を用いて、タンパク質をラベルし、基質と間質のプロテオームを区別する方法です。

手順:
基質特異的および間質特異的な細胞をそれぞれ異なる同位体でラベルします。
組織全体を解析し、ラベル付きタンパク質を質量分析で同定します。
得られたデータを解析し、基質と間質に特有のタンパク質プロファイルを同定します。
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後は、位置関係をよく考える必要があります。
上皮組織は多くの場合、内腔と実質を隔てる役割があります。
それは消化器、呼吸器に限りません。
通常、薬物は消化器、静脈投与にしても
循環器から供給されることが一般的です。
そうすると毛細建艦も含めて循環器に対する
各細胞種の位置関係を正確に理解する必要があります。
また、その過程で障害となる細胞種や
細胞外マトリックスの物質構成を理解する必要もあります。
例えば、
癌は心臓、神経細胞など一部の臓器、細胞種を除き
ほぼ、全身にできる細胞の異常です。
しかし、癌の80-90%が上皮細胞性であり、
その理由は上皮細胞は頻繁に分裂し、再生するため、
DNA変異が蓄積しやすいことが挙げられています。
上皮細胞性のがんは「癌腫（がんしゅ）」または「カンシノーマ（carcinoma）」
このように呼ばれます。
この上皮細胞は循環器から遠い位置にあるのが一般的です。
癌自体が腫瘍組織を形成して実質側に浸潤したり、
内腔に対して結節をつくったりするので
通常の組織の層構造を当てはめる事は出来ない部分がありますが、
特に治療可能な小さいがんにおいては
上皮細胞の異常であれば、循環器から遠い位置にあるということです。
血管の内皮細胞、平滑筋、周皮細胞、実質にある細胞、
上皮組織の基底を越えなければなりません。
ただ、腫瘍組織の周りは通常、血管が生成されているので
そのルートで供給することももちろん可能です。
考えられる全ての薬剤ルートを想定した時に、
どういった位置にある細胞外マトリックスが
薬剤アクセスにおいて障害となるか
あるいは足場となるかを考える必要性が出てきます。
癌の場合は細胞外マトリックスのリモデリング、構成が変わるので
個別のプロテオーム解析は必要になります。

系統的技術で治療を想定している疾患は癌だけではないので、
薬物が通常分散する循環器を中心とした
各臓器、組織の細胞種、細胞外マトリックスの層構造を理解し、
それぞれの細胞種に発現されている
細胞接着分子のプロテオーム解析(CAMome)と
それとセットで細胞外マトリックスのプロテオーム解析の
データは欲しいという事です。

過去の蓄積したデータを取り込んで資源を有効活用して
これから投資する資源に無駄がないようにし、
これから実施する解析においては、
互換性を上げて、実施する必要があるし、
人工知能やコンピューター解析で結果が正確に予測できるなら、
それを積極的に利用しようという事もあります。
人的、経済的、時間的、精神的コストには限界があるからです。