細胞種特異的細胞外小胞分離技術の本当の付加価値

薬物送達学、ドラックデリバリーシステム(DDS)において
これらの学問は、その名の通り薬物の送達、
すなわち、
患者さんに薬を処方、投与した時の
病変部位までのどのような機序で届くのか？
また、届いた薬剤がどのように細胞内に入り、薬効を示すのか？
こういったダイナミクス、動的機序を考えることが中心です。
一方で、
まだ現時点で、少なくとも活発に
議論、研究されていないことがあります。
それが「薬物送達の評価」です。
言い換えると
「投与した薬。本当に病気の細胞のに届いていますか？」
「届いているなら、どれくらいの効率ですか？」
この動的機序を確認する事です。
この評価は薬物送達学の理念からすると本質的な事の一つであり、
このダイナミクスを追究する最も関連性の高い学問が
薬物送達システム、ドラッグデリバリーシステムです。

しかしながら、これを評価する事は容易ではありません。
考えられる方法は二つあります。
1つは、MRI、超音波、CTなどの画像診断(視覚的な診断)によって確認する事。
もう1つは、細胞外小胞などのプロキシ(代理)マーカー
これについて確認する事。
これらがあります。

今日は、細胞外小胞によるプロキシマーカーによっての確認。
これのモデルについての提案と、
細胞種特異的細胞外小胞がもたらす付加価値を創案します。
これらは、本日、初めて公開することになります。


(細胞外小胞による確認方法)
細胞外小胞による確認は、薬物が本当に目的の細胞種に届いたかどうか？
そのマーカーとなる体の中にほとんど存在しない
後で識別可能な人工的な物質(DNA、RNA、タンパク質、脂質など)。
これを遊離物質、複合体物質、細胞外小胞キャリア。
これらによって病変部位まで届けます。
その物質が本当に目的の細胞種まで届き、
細胞質に分布する事が出来たら、
その細胞質の物質として、また、
エクソソームやエクトソームなどの細胞外小胞の中に
それらの物質が含まれる機会があります。
従って、これらの識別可能な人工的な物質が
実際に細胞外小胞に含まれやすいような構造である必要があります。
例えば、エクソソームに入れたい場合は
ESCRTやテトラスパニンと結合性を持ちながら、
かつ、身体の中にはほとんど存在しない人工的な物質を入れます。

ここで、私が実施する
細胞種特異的細胞外小胞分離技術が役に立ちます。
すなわち
この分離技術で細胞種特異的に、細胞種解像度を持って
細胞外小胞を分離できます。
病変部位の標的細胞種から放出される細胞外小胞の中に
この人工的なマーカー物質が含まれているかどうかを解析することで
投与した物質、複合体物質、
(薬物キャリアとしての)細胞外小胞が
本当に病変部位の細胞種に届いているか？
それを病変部位の細胞種が放出する細胞外小胞と
人工的に設計したマーカー物質を代理(プロキシ)として評価できます。

送達効率を測るためには定量しないといけないので、
比較対象を定めて、定量するか？
代理マーカーの絶対的な数で定量するか？
よく考えてシステム設計する必要があります。

いずれにしても、
細胞種特異的細胞外小胞分離技術は
この細胞種特異的薬物送達システムの評価において
最も大切な項目として位置づけられる
「本当に病変部位に薬物が送達されているか？」
そのプロキシマーカーを通じての評価技術として
一つの最有力となるものです。

従って、この可能性、他の可能性も考えると
この細胞種解像度を持った非常に高い精度の
細胞外小胞の分離技術は「絶対に」成功させる必要があります。
実験して、「想定外の事」が起こるかもしれませんが、
少なくとも私は「あきらめないで」
達成できるまで実施し続けなればいけない最重要の技術です。

当然、私はこれを小児脳腫瘍のために行います。
患者様から脳腫瘍の組織を頂いて
その癌細胞から
細胞自身の表面マーカー、膜、内容物
あらゆるサイズの細胞外小胞の表面マーカー、膜、内容物
これらを余すところなく多元的に評価して、
物質としてのバックグラウンド、参照データを構築します。
それに加えて、
後で、AI(人工知能)で画像データから推論できるように
以下に代表される特徴量を含め
その定義の為の強化学習、推論テストを行います。

(特徴量)
サイズ：粒子の直径や長さ（例えば、ナノ粒子追跡法で得られるサイズ分布）。
形状の均一性：球形か楕円形か、などの形状的な偏りを示す指標（例えばアスペクト比）。
表面テクスチャ：表面の滑らかさや粗さを反映した特徴。
凸性：粒子が凸形かどうかを示す指標。
輪郭の複雑さ：フラクタル次元などを用いて輪郭の複雑さを計算。
膜の厚みや密度
上述した特徴量の細胞外小胞の統計的なバラツキ
上述した特徴量のサイズ依存性
付着物質

こうした人工知能によって後で
画像データからオートメーション(自動)で
脳腫瘍細胞外小胞の「確からしさ」を評価できるシステムを構築します。

これは当然、脳腫瘍の患者(お子さん)の
癌細胞の物質的な特徴を包括的に分析して
それを診断、病理解析、治療に生かす事ができます。

他方で、こうしたバックグラウンドデータは
上述した構想、方法、手順で
私が提案している磁気共鳴分析による画像診断とは違った様式で
薬物、薬物キャリア(細胞外小胞など)が
本当に病変部位の細胞種に届いているか？
それを代理マーカーを通じて確認する事にもつながります。

従って、私のプロジェクトにおいて中心である
(s)細胞種特異的薬物送達システム
(*)高精度細胞外小胞分離技術による個別化医療
これら両方に
共通の技術資源で貢献する事になります。
バックグラウンド参照データを取る事は
少なくとも多くの人的、時間的、経済的資源を要しますが、
細胞種特異的薬物送達システム、
高精度細胞外小胞分離技術による個別化医療。
これらの付加価値は膨大なので、
それをペイするだけの十分なリターンは保証されます。
従って、その前提条件、
すなわち、この分離技術が基本的なところで成立するか？
それについて実験を早期に初め、立証する必要があります。
しかし、ここで宣言しますが、
そこで仮に予想外の事が起き、
今のままではできそうにないとなったとしても、
その一時的な結果で
私がこの技術の取り組みを辞めることはありません。
それだけ私の人生において重要な技術であるという事です。

この人工物質、細胞外小胞をプロキシとした
薬物送達評価技術は、まさに今、思いついて、
急遽、今日の予定を書き換えました。

細胞種特異的、細胞種解像度をもった
細胞外小胞の分離技術が本当に可能になった時、
それによって今までできなかったどのような事が可能になるのか？
その可能性については、
色んな先入観を取っ払って、ゼロベースで
私を含めた利害関係される方が
広範なバックグラウンド、知識、知恵をもって考える必要があります。
私も、今日から、また
その利用可能性についてよく考えていきます。

今、それについてOpen AIに聞いてみます。
あまりいい答えはありませんでした。

(iPS細胞技術との融合)
例えば、iPS細胞技術が目指すものと付加価値を共有できないだろうか？

iPS細胞技術は患者さんの病態を再現できるので
多くの病態を再現した細胞を培養して
色んな薬をランダムに作用させて
効果のある薬剤をスクリーニングできます。

当然、その薬剤には薬理があります。
どういった細胞内機序を誘導したら
脳腫瘍の癌細胞を死滅させる事ができるのか？
その一つの答えをスクリーニングで得られます。

iPS細胞技術で患者さんの病態を再現するときに
その細胞から当然、細胞外小胞が放出されます。
その細胞外小胞と
実際に液体生検から分析した
病変部位解像度で高精度に分離した細胞外小胞を
物質的、幾何学的に「比較する」ことで
iPS細胞技術で病態を再現した癌細胞が
患者さんに残存している癌細胞と
どれくらいマッチ、整合しているかを
細胞外小胞を代理マーカー、プロキシとして評価できます。

もし、この一致度が高いと、
あるいは、この一致度が高くなるような
培養条件が見つかれば、
あるいは数あるiPS細胞の中から
一致度が高い細胞を見つける事ができたら、
原理的に、残存した細胞を細胞外小胞のマッチングを仲介して
iPS細胞技術で得られることになります。
そうすると
それに対して薬剤スクリーニングしたら
実際に患者さんに投与する前に
残存した細胞に対して体外で薬効を確かめることができます。

言い換えると
iPS細胞技術と細胞種特異的細胞外小胞分離技術を組み合わせる事で
患者さんの残存病変の「細胞そのもの」が
体外で得られるということです。
これは別に病変部位だけに限りません。
人、もっといえば生物の身体の中のあらゆる細胞種に
敷衍的、普遍的に適用可能です。

細胞種特異的細胞外小胞分離技術は
iPS細胞技術によって作り出した細胞が
本当に患者さんの身体の中のあらゆる細胞と一致しているか？
この評価に使う事が出来る可能性がある。
これが細胞外小胞をプロキシとして行う事で
逆に、その整合度を高くするためには
どうやってiPS細胞技術を使って各細胞に分化すればいいか？
そのプロセスの最適化、そのものに関与します。
当然、身体の中の細胞と
体外で培養した細胞は
免疫的、内分泌的、機械的、細胞間
これらの相互作用が異なりますから
完全に再現する事は難しい部分があります。
しかし、それは私の想像であり、正しくないかもしれません。
少なくとも細胞外小胞の一致度を見る事で
その確からしさを評価できる可能性があります。

これ、iPS細胞技術を使った再生医療にも生かせませんか？

例えば、iPS細胞技術で生み出した細胞種をラベリングします。
このラベリングを物質でする場合には、
その物質は体にとって無害であるという事は事前確認されます。
この物質は細胞外小胞にカーゴされやすいような特性にしておいて、
常に、iPS細胞技術で生み出した細胞の痕跡を
このラベラー物質と細胞外小胞で追跡します。
それによって体内で、どういった分化、増殖、生着の
時間的な軌跡、軌道を描いているかを確認します。

それによって、心臓、肺、腎臓、肝臓、消化器、脳
あらゆる組織において、
体内でiPS細胞誘導で臓器再生するときに
うまく安全な形で、持続される形で
物質によるラベリングができたら、
iPS細胞由来の細胞が
どういった分化、増殖、生着過程を経て
身体の中の組織を新たに書き換えていくか？
それを細胞外小胞でずっと追跡する事ができる可能性があります。