4つの技術の臨床応用の為に求められる解析技術開発と具体的提案

(S)細胞種特異的薬物送達システム
(1)特注細胞外マトリックスパッチ治療
(2)フック弾性組織回復治療
(3)コーラゲン回復治療
これら重要な4つの医療技術があるわけですが、
すべて「夢物語」ではなくて、本気で実現を考えています。
笑う人もいるかもしれないけど、こっちは真剣なわけです。
これらを人に対して安全性を確保しながら、臨床応用、医療普及を目指すにあたり、
「共通的に」必ず要することがあります。
それが◎解析です。
この解析には一般的な解析とコンピューター解析(AIも含む)があります。
いずれにしても実空間で実際に事実として起こっていることに対して
できるだけ正確な、客観的な情報を取る必要があります。
極端なな話、実際に人の身体の中で何が起こっているかわからないのに
全体的になんとなく示される結果だけで進めると、
上の4つのような非常に高度な技術は決して医療(臨床)応用できません。
私も「できる事には限界がある」とは思っていたんだけど、
案外、今までのリソースや生成系AIの力を借りながら
真剣に時間をかけて考えていったら
今までにない「世界初の解析」の発見もできるかもしれません。
でも、そのレベルの事をしないと上の4つの技術の臨床応用は実現しません。
「ほれ、見なさい。」と笑った人の想像通りの結果になります。
今日の記事は「俺、マジで実現を考えているで」
ということを日本(東京大学等)、世界の人に伝える意味合いがあります。
この真夏の灼熱の中、さっき1時間、ウォーキングして
今日の記事の骨子はだいたい考えました。

スイス、アメリカのグループがX線で4nmの解像度の断層撮影に成功した(1)。
この報告がネイチャー(Nature)で2024年7月31日に出ました。
X線の波長は0.01nm～10nmなので
理論的にはこの分解能の解析は可能です。
断層撮影というのは基本的に静止画なので、この解像度で動きはみれません。
なぜなら、X線を連続で体に照射する事は組織の重篤な損傷につながるからです。
これについての私の現在の提案、見解は後述します。
私の4つの技術は人に対して
内臓、血管の動きを非常に高い空間分解能で見ていく必要があるので
このデスバレーを何とか超える必要があります。

細かい話は、後述するとして
最も基本的、根本的な事に近い物理モデルから説明します。
内容の全てはOpen AIで正しさについて確認を取ります。
本当は日本(大阪大学等)、世界の方とホワイトボードを使って議論したい
ところではあります。

X線も電磁波ですから「実体があるかないかは別として」
その媒体は「光子(photon)」です。
この光子は「粒子性」と「波動性」を持ちます。
ここで物理モデルとしての厳密さは一旦、脇においておいて、
私の仮定的なモデルを説明します。
光子の粒子性とは「数をカウントできる」という事に繋がります。
例えば、波長が1nmのX線光子が通過するのに要する時間は
約 3.33×10^-18秒です。
これは3.33（アト秒：attosecond）にあたります。
(アト秒サイエンスは2023年のノーベル物理学賞です。）
光子の「波動性」を無視して考えると
これは光子が1nm進むのにかかる時間と等価です。
つまり、3.33×10^-18秒時間分解能で
かつ、1nmの空間分解能で光子を分析しようとすると
1nmX線であっても、1光子しか検出できないということです。
何が言いたいかというと解析においては
「時間分解能」と「空間分解能」という二つの基本的なパラメータ(要素)があります。
この2つの分解能は検出できる光子数の理論限界を決めるものです。
これは光子の「粒子性」に基づきます。
では、「波動性」をどのように説明するか？
私は、この波動性を「粒子の大きさ」として捉えることにしました
つまり、光子が空間に「仮の実体」として雲のように影響をおよぼす範囲を
粒子としての大きさと仮に定めます。
そうすると、なぜ、波長の短い光子はエネルギーが強く、
結果として、人体に重篤なダメージを与えるか説明ができます。
X線は0.01nm～10nmの波長しかありません。
一方で、私たちが「地表で」太陽光から受ける光の範囲は
約280nmから1 mmです。
女性が嫌がる紫外線は280nm～400nm程度の波長の光です。
先ほど、光の波動性を仮の光子の大きさとしました。
そうすると0.01nmのX線と400nmの太陽光は4万倍辺の大きさが違います。
仮に1光子のエネルギー総量が一定だとすると
そのエネルギーはX線では球の体積比にして6.4×10^13倍凝縮し、
エネルギー密度が高いことになります。
例えば、もっと巨視的に考えます。
眼の網膜の黄斑部には光が集まります。
この黄斑部は光が集まるので、基本的は組織破壊が起こりやすいです。
しかし、おそらく遺伝的に組織的に
周りの網膜を含めて、非常に強固なシステムで守られていると想定できます。
例えば、太陽光でもレンズで集めると紙が焼けこげたりします。
つまり、「密度を高めると」エネルギーは強くなります。
それを1光子のレベルでも仮に当てはめたということです。
従って、波長の短い光は凝縮されるのでエネルギーが強くなります。
その代わり「時間分解能」と「空間分解能」が上がります。
しかし、「時間分解能」と「空間分解能」を上げれば上げるほど、
分析の為に検出できる「光子数」の限界値は少なくなります。
光子を電子に変換して電子信号として観測する場合には、
光子から得られる電子数に制限がありますから、
光電変換効率が仮に100%であっても電子信号は
光子数の減少に伴い微弱になります。
電子信号の増強にも限界があるので、
それによって「時間分解能」と「空間分解能」の限界も決まってきます。
測定系としては受光素子の効率と電子信号増幅の性能が
重要な因子としてあります。
但し、受光素子の効率は波長依存性があるので、
全ての波長に対して受光効率が共通的に高い材料(マテリアル)はありません。
基本的にX線のように波長が短くなると
メタマテリアルのような材料の工夫も加工の限界から難しくなります。

さて、空間分解能が上がれば、
当然、身体の中の臓器の動きをより鮮明に分析する事が可能になります。
そのためのコンピューターのエネルギーコストは上がりますが、
今後、スーパーコンピューターの高性能化、、
駆動する電子、磁気、光デバイス、それらの高次元化、
人工知能のアルゴリズムの高度化。
これらが密接に関わり、コンピューターの性能が上がる可能性は高いので、
こちら側としては鮮明な画像のビックデータを得ることができる
測定系を構築する事を考えます。
数nm以下の空間分解能は臓器の動きというよりも、
身体の中のタンパク質を分子レベルで分析し、
その構造の詳細を非侵襲で分析する事を考える時に必要になるレベルの分解能です。
これは、後述する量子技術(量子もつれ)を利用する事を考えた時にも
光を利用する場合には少なくとも
分子レベルで量子状態を計測していくときに、
あるいは量子状態の変化を駆動し、外部(体外)で量子信号を
量子もつれのなかで分析するときに必要になります。

どちらかというとこの記事での私の発見の論点は
「時間分解能」にあります。
少し、回り道しますが、私の話に付き合って下さい。
私がシャープ株式会社で発光ダイオード(LED)の研究開発をしていた時、
私が担当していた困難なテーマとして
「大電流密度LEDの開発」ということがありました。
発光ダイオードは電子を光に変換する発光デバイスです。
当然、電子密度が上がれば、それに応じで
出力できる光子の密度も上がるので、強い光を出せるようになります。
しかし、事はそう単純ではなく、
電子密度が上がると、あらゆる分子に対して熱を与えやすくなり、
すなわちエネルギーの一部が格子振動に変わり、
様々な経路で効率ロスが生じ、電子-光変換効率が下がります。
また、電子-光変換効率は基本的は絶対零度では
熱に変わらないため100%ですが、高温になればなるほど
この変換効率を上げる事が難しくなります。
従って、大電流密度LEDでは、どのように熱マネイジメントをするか？
これが必須に付随する課題でした。
その中で、当然、測定系も熱を意識したものになります。
すなわち「熱を排除した形」で測定する事も大切な評価項目の一つでした。
「仮に」熱がない時にはどうか？というデータを取る事も大事だからです。
その熱を排除する重要な考え方が「時間分解能」に繋がります。
大電流密度でも空間的な電子の密度は高いですが、
その電子が送られる時間を短くすれば、
トータルの電子数を減らす事ができるため、熱の影響が小さくなります。
その熱の影響が出ない駆動方式を「パルス駆動」と呼びます。
パルス駆動とは「オン」と「オフ」を周期的に繰り返す駆動方式です。
「オフ」に対する「オン」の時間費を「Duty」と呼び、
発光ダイオード駆動の場合は「1/100～1/1000」に設定していました。
例えば、
「10ns」電流を流してオンにし、「990ns」電流を止めオフにします。
トータルで「1μs(1000ns)」の周期なので、
この場合のDutyは「1/100」になります。
これくらいの時間分解能で駆動を制御すると、熱の影響を排除できます。
なぜなら、空間的に電子密度が高くても
10nsという短い時間に電子が発光ダイオードの発光層に
理論的に入る電子数が電子の移動度から計算して
通常、連続動作で熱が生じにくいような数になるからです。
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この考え方がX線による人の身体の非侵襲の測定にも利用できます。
人の身体の中を身体を外科的に開けないで観れない一つの理由は、
主に解析に利用できる光の透過率が低いからです。
厳密にいうと利用しやすい光の波長での透過率が全体的に低いからです。
光が中まで届かないし、中で生じた光も外に取り出せないので
光を使った分析を身体の深部も含めて至る所でできないということです。
従って、光を使って分析するときには
身体を透過できる波長の電磁波を使う必要があります。
先ほどの光子の「波動性」に戻りますが、
光子の波長が短くなると「粒子径が小さい」を仮定しました。
粒子径が電子のスケールくらいまで小さくなると、
確率的にその空間を通る光子が電子と相互作用しにくくなります。
こうした相互作用は光の方向を変える散乱や、
光子が熱や別の光、電子にかわる吸収に関与するため、
結果として光を身体の深部まで入れたり、
深部からの光を通じた情報を体外の検出器まで取り出す事を難しくします。
従って、身体の中、情報を非侵襲で電磁波(光子)で得るためには
X線(約0.01 nm ～ 10 nm）、γ線(約0.0001 nm ～ 0.01 nm)のような
普段私たちが地表で浴びている電磁波、光子よりも
非常にエネルギーの高い光子を照射する必要があります。
しかし、エネルギー密度が高いため、組織への重篤な影響を与えてしまいます。
従って、照射する光子数を波長が短くなるに従い、小さくする必要があります。
それは任意の空間にどれだけの光子数が含むという
光子レーザーの出力と、それを照射する時間の要素があります。
当然、場所を変えれば、その時間を多くとることができます。
しかし、動画をとるとなると、同じ場所に長く照射する必要があるため、
そうしたエネルギーの強い光子の被ばく、重篤な組織のダメージを考慮すると
測定として現実的ではないということになります。
ここで、先ほどの発光ダイオードの駆動方式について考えます。
つまり、例えば、X線断層撮影で動画を取りたいとなった時、
「オン」と「オフ」を繰り返すことで、そのDutyを下げる事で
比較的長い時間、X線を安全の照射することが原理的にできます。
しかし、当然、オフの間の臓器の映像が途切れてしまいます。
従って、それができないとなりますが、
これこそが人工知能(AI)の出番となります。
非常に「オン」時間が短い途切れた同じ場所の映像でも
その間の動きを「予測」して、連続的な画像に変える事ができたら
身体の中の比較的長い時間の動きを取ることができます。
例えば、Duty 1/1000でそれが可能になれば、
原理的には1000倍の時間になりますが、
もし、検出器の時間分解能を顕著に上げる事ができれば、
組織の回復の時間を考慮すると
実質的には1000倍の時間でもDutyをもっと上げられる可能性があります。
そのために必要な技術は
少ない光子数でも高い感度で分析できる測定系と
非常に短い時間のパルス信号を生み出すことができる照射系になります。
あとは、前述したように途切れた画像の間の動きを
1/100とか小さいDutyでも連続画像としてつなげる事ができる
人工知能の開発です。ここもかなりハードルが高いです。

量子力学を使った測定(量子計測)の医療解析技術応用の
私が考える一番の可能性、潜在性は
「分子レベルの構造、動きを個別化して観れる」ことです。
その可能性があることです。
なぜなら、それぞれの分子状態が固有の量子状態を持つからです。
特定の光子と干渉させたときに
そうした量子状態の動きの固有性が維持され、
その量子状態を量子もつれとして
離れた空間で干渉させることができたら、
その情報を何らかの方法で解析できれば、
身体の中の糖、タンパク質などの分子構造を
生きた人に対して光子干渉による非侵襲で取れる可能性があることです。
ただ、量子状態は「観測すると崩れる」という特徴があります。
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量子もつれの分析の問題は
「観測すると量子状態が崩れる」という事です。
量子もつれと量子統計と人工知能。
観測すると量子状態が崩れるのですが、
その観測を1万回とか100万回実施して、
現れる「1」と「0」の比率から重ね合わせを評価するという
統計的な手法もありますが、
こうした古典的な統計の考え方が
本当に量子状態の実体を反映している保証はありません。
その為には、そもそも量子状態を長く保持する必要もあります。
人工知能がこうした統計的な結果を予測する事もできるかもしれません。

いずれにしても
(S)細胞種特異的薬物送達システム
(1)特注細胞外マトリックスパッチ治療
(2)フック弾性組織回復治療
(3)コーラゲン回復治療
これらのプロジェクトを進めて、医療応用するためには
人の身体の中の臓器、組織、細胞の動きや
分子レベルのタンパク質や多糖などの構造を分析する事が求められます。
こうした事実をしっかりとることが前提になっています。
その為には「解析技術の発明、イノベーション」が必要です。
「笑いたい人は、笑ってくれ」って感じです。
本当に「ムズ」すぎます。
しかも、小児医療の為にはコストも下げる必要があります。
少なくとも相当の覚悟が必要です。

(参考文献)
(1)
Tomas Aidukas, Nicholas W. Phillips, Ana Diaz, Emiliya Poghosyan, Elisabeth Müller, A. F. J. Levi, Gabriel Aeppli, Manuel Guizar-Sicairos & Mirko Holler
High-performance 4-nm-resolution X-ray tomography using burst ptychography
Nature volume 632, pages81–88 (2024)