細胞生物学のためのマイクロスケールのエンジニアリング
2007年10月1日
ジョエル・ゴールドマンです。MITで電気工学およびコンピュータ科学の准教授を務めており、こちらに赴任して5年になります。
全般的に、私たちは細胞生物学に適用されるマイクロスケール工学の研究に取り組んでいます。私たちの研究は主に2つの領域に焦点を当てています。一つは一般的な細胞サイトメトリーであり、細胞を分取するためのマイクロスケールプラットフォームの作製などを行っています。
その多くは、顕微鏡観察後のソーティングを可能にすることに基づいています。つまり、イメージング後に異なる細胞を分離することや、細胞タイプAと細胞タイプBを組み合わせ、刺激Cに曝露させるなど、規定の細胞アレイを作成するといった機能のことです。そして、研究室のもう半分は、幹細胞生物学のためのマイクロテクノロジーに焦点を当てています。そこでの主な焦点は胚性幹細胞であり、主に自己複製について研究しています。
また、いくつかの異なる手法を用いています。拡散性シグナリングをより適切に制御するため、液体の還流を利用したマイクロ流体培養を行っています。さらに、コロニー間の相互作用を制御できるよう、コロニーのパターニングを行っています。
そして、細胞のパターニングを行います。ここでバイオフリップチップが登場します。これは、本質的に単一細胞を輸送し、定義された構成に配置するための手法です。プレート上で研究を行うことは素晴らしいアプローチであり、私たちは過去25年間、プレート上での操作を通じて幹細胞生物学について多くのことを学ぶことができました。したがって、それは優れた手法であり、もしそれでうまくいくのであれば、その方法を採用すべきです。
しかし、細胞レベルのスケールまで制御するという付加的なコントロールが重要になる場面もあります。生体内での発生がいかに厳密に制御されているかを考えれば、どの細胞が互いに通信し、細胞が何の上に位置し、どのような環境に浸されているかを、細胞スケールで時間依存的に制御できることは、組織の発達において重要になると想像するのは難しくありません。形態形成などのこうした現象において、治療法を開発している場合、何が起きているのかという根本的な生物学的理由を真に理解することは非常に有益です。
したがって、私たちのデバイスの多くは、胚性幹細胞がなぜ自己複製を選択するのか、あるいは自己複製か分化か、といった基礎的な疑問を解明することを目的としています。また、生産をスケールアップさせようとする場合には、そのスケールアップにおいてどのような要因が重要であるかを理解する必要もあります。
したがって、例えばバイオフリップチップに関しては、未分化状態の維持や播種効率など、関心のある項目を最大化するために、どのような状況で、どのように細胞を増殖させるべきかという問いを立て始めています。そうした種の問題です。そして3点目にそれに関連して、マウスiPS細胞がヒトiPS細胞となぜ異なるのかという一連の疑問があります。
それらはどのように異なるのでしょうか？それは培養によるアーティファクトでしょうか？それとも根本的な違いなのでしょうか？
このような問いについてですが、今後5年から10年の間に、胚性幹細胞由来の新しい治療法が実際に登場し始めるのではないかと考えています。それはまだ実証されていないことだと思います。しかし、最近発表されているリプログラミングに関する研究や、研究者が到達できているいくつかのエンドポイントは、非常に非常に印象的なものです。
数年前であれば、実現まで20年はかかると思っていたと思いますが、現在は5年から10年程度に近づいていると考えています。
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概要
MITの准教授であるJoel Goldmanは、細胞生物学に応用されるマイクロスケール工学を専門としています。彼の研究は主に、細胞サイトメトリーおよび細胞分取のためのマイクロスケールプラットフォームの開発に関するものです。
研究の主要構成要素
科学分野
- 細胞生物学
- マイクロスケール工学
- 細胞サイトメトリー
背景
- 細胞分級技術の研究
- 生物学的コンテキストにおける工学的原理の応用
- 革新的なマイクロスケールプラットフォームの開発
- 工学と生物学を組み合わせた学際的アプローチ
研究目的
- 細胞分取手法を向上させること。
- 生物学的応用のための効率的なマイクロスケールプラットフォームを構築すること。
- 工学的なソリューションを通じて、細胞挙動への理解を深めること。
使用方法
- マイクロスケール工学技術。
- 細胞分取法。
- 生物学的応用のための実験計画。
- 工学と生物学的研究の統合。
主な結果
- 新たなマイクロスケールプラットフォームの開発。
- 細胞分取技術の向上。
- 工学的ソリューションによる細胞挙動の解明。
- 細胞生物学における工学的手法の適用成功。
結論
- マイクロスケール工学は、細胞生物学の研究を大幅に促進します。
- 革新的なプラットフォームは、細胞分別の画期的な進展につながる可能性があります。
- 科学的知識を前進させるためには、学際的なアプローチが不可欠です。
よくある質問
産業上の重要性
マイクロスケールエンジニアリングにより、細胞の微小環境を精密に制御することが可能となり、幹細胞生物学におけるメカニズムの検証（de-risking）や、再生治療に向けたターゲットの妥当性確認が促進されます。定義された細胞構成およびシグナル伝達条件を構築することで、研究者は自己複製と分化の基本的メカニズムを追究でき、前臨床モデルにおける予測信頼性を向上させることができます。このアプローチは、治療法の開発に不可欠な細胞運命決定の曖昧さを排除することで、基礎生物学的な発見をトランスレーショナルな有用性へと結びつけるものです。
バイオファーマR&Dにおける戦略的応用
初期発見およびターゲットバリデーション
- 科学的価値： 細胞間相互作用、基質組成、および可溶性因子の曝露を生理的に適切なスケールで制御することにより、治療仮説の検証を可能にする。
- 運用上の価値： 定義された共培養アレイおよび幹細胞系における刺激応答試験を通じて、機能的なターゲットのバリデーションを支援する。
- 予測的価値： 制御された微小環境条件下での幹細胞の運命決定を支配するメカニズムを解明することで、リード化合物同定の信頼性を高める。
スクリーニングおよびアッセイ開発
- アッセイの準備：bio flip chipなどのマイクロスケールプラットフォームにより、再現性のある化合物または刺激スクリーニングのための標準化された細胞アレイの調製が可能になります。
- 定量的出力：スクリーニングワークフローにおける従属変数として、播種効率、コロニー形成、および分化マーカーの測定を可能にします。
- 拡張性と再利用性：初期探索における種特異的な反応を評価するため、モデルシステム（例：マウス幹細胞とヒト幹細胞）間での適応をサポートします。
トランスレーショナル・前臨床研究
- 翻訳の連続性：幹細胞の挙動における種特異的な差異の研究を可能にし、翻訳バイオマーカーの整合および前臨床モデルの選択に有用な情報を提供する。
- メカニズムの低リスク化：ニッチ構成要素の時間依存的な制御により、発生シグナリングを模倣させることができ、組織形態形成の予測における不確実性を低減する。
- リスク調整後の進展：幹細胞由来療法の製造上の検討事項に関連する、スケールアップ因子のデータを提供する。
パイプラインおよびワークフローの統合
この技術は、細胞挙動の仮説駆動型研究を可能にし、アッセイの標準化をサポートし、微小環境制御を通じてトランスレーショナルな意思決定を導くことで、初期探索から前臨床段階までを統合します。
- 探索生物学：幹細胞とニッチの相互作用における変数を分離することで、パスウェイの解明と生物学的リスクの低減を促進します。
- スクリーニング：標準化された細胞パターニングと灌流培養により、一貫した刺激曝露を実現し、アッセイへの即時適用を可能にします。
- 分析：細胞応答（例：自己複製 vs 分化）に関する定量的リードアウトを生成し、条件間の比較分析を可能にします。
- トランスレーショナルリサーチ：ヒトに適合するニッチ条件をモデル化し、保存された調節メカニズムを特定することで、基礎研究から前臨床研究へとつなげます。
- 企業内での再利用：複数の細胞型や探索プロジェクトにおける多様な実験デザインに適応可能な、モジュール式プラットフォームを提供します。
運用および企業への影響
- 科学的価値：細胞微小環境の精密な時空間制御により、幹細胞生物学におけるメカニズムの曖昧さを軽減します。
- 運用的価値：定義された幾何学的および流体的な制約を通じて、幹細胞アッセイの再現性と標準化を向上させます。
- 戦略的価値：標的メカニズムの妥当性に対する信頼性を高め、後期段階での生物学的失敗のリスクを低減することで、go/no-go判断を改善します。
- ポートフォリオへの影響：分化結果の予測モデリングを改善し、リスク調整に基づいた幹細胞ベースの候補物質の優先順位付けを可能にします。
実施上の検討事項
- マイクロスケールの作製、マイクロ流体デバイス、および幹細胞培養技術の専門知識が必要です。
- ソフトリソグラフィ、PDMSモールド成形、および蛍光顕微鏡インフラへのアクセスに依存します。
- チーム間での細胞播種、灌流制御、および環境モニタリングの標準化プロトコルが必要です。
- ニッチの要件が異なるため、プラットフォームをマウスからヒト幹細胞システムに移行する際は適応に関する検討が必要です。
- 大規模スクリーニングキャンペーンに向けて単一細胞操作をスケールアップする場合、スループットの制約に制限されます。
