導入事例 ４次元細胞シミュレーションで 基礎研究・創薬・医療の研究を加速 ～独自のシミュレーション技術で細胞の本質に迫る～

早速ですが、事業概要についてご説明いただけますか？

　当社の事業には2つ大きな柱があります。ひとつは細胞のモデル構築、シミュレーション、結果の表示を行う「A-Cell」というソフトウェアの開発販売です。もうひとつは細胞シミュレーションのコンサルティングです。
　近年、研究の中に細胞シミュレーションを取り入れるというのはずいぶん増えてきました。しかし実験をやっている先生方の大部分は、細胞シミュレーションの存在を知っていても「どうしたら使えるのか」が分からないのです。そこで、コンサルティングをする必要があるだろうと考え、これを事業にすることにしました。本日はA-Cellを中心にお話ししたいと思います。

　それでは、実際の細胞がどうなっているのかお見せします。このようにフニャフニャしています。これはシャーレの上でバラバラにして培養した細胞なのですが、そうすると細胞はアメーバのような不思議な形をとるのです。細胞と細胞が接触するように培養すると、ここまで変な形にはなりません。例えば腸の粘膜の一番上にある上皮細胞を培養すると六角形に近い形になりタイルのように並びます。
　培養した細胞を、電子顕微鏡で100枚ぐらいの連続した薄膜切片に切り分け、そこからミトコンドリアや核といったオルガネラを拾ってきて、色分けをし、それを積み上げて再構成したものがこれです。
　一見してわかることは、模式的に描かれたよく見る細胞の図とは異なって、非常に複雑な構造をしているということです。

　この研究は、ポストゲノム時代の主要な研究テーマのひとつとなっています。ようするに「どういうタンパク質がどういう関連を持って細胞の機能の基になっているか」ということを研究するのです。これを研究することによってなぜその病気が起こるのか、それを元に戻すにはどうしたら良いのか、といったことを明らかにすることができ、新しい治療法や薬の開発を確実に進めることができるようになります。
　コンピュータを使ったシミュレーションの研究は、2000年代の中頃から急激に増えてきています。
　パスウェイとは、物質と物質との化学反応の集合ですから、化学反応式になります。これは最終的には微分方程式に変換できるのです。パスウェイシミュレーションでは、このタンパク質同士の化学反応を微分方程式に落として、それをコンピュータで数値計算して結果を出すということをしています。
　最初にパスウェイシミュレーションのようなものが論文になったのは、1963年だったのではないでしょうか。これは電子工学系の研究者によるものでした。その当時、勿論デジタルコンピュータはありましたが、その研究者はなんとアナログコンピュータを使ったのです。要するに積分器や微分器を電子回路で作り、それを微分方程式に合わせて配線するのです。ですから数値積分をするためには微分方程式を見ながら「これとこれが入力で、これとこれを掛け算させて出力させる」というのを配線で組むのです。
　このグラフを見ると（シミュレーション研究は）1980年代後半から少しずつ増えてきていますが、2000年代の半ばから急増しています。我々がシミュレーション研究を始めたのは1980年代ですから、最初の頃からやっていることになります。　

どのようにして細胞と同じような空間を用意されるのですか？その空間の影響はどのようなものなのですか？

　この“形態”の図を見ていただけますか。四角形に分けられていますよね？これは細胞に限らず流体のシミュレーションなどでも使われる方法ですが、空間を小分けにしてシミュレーションをするのです。
　この4次元細胞シミュレーションの能力がどれほどものかを次に示したいと思います。これは癌細胞の浸潤の初期課程を例に挙げたものです。癌というのは怖い病気で、死因の9割以上が転移だと言われています。ですから、これを防ぐことで9割以上の患者さんが延命すると考えられています。
　それでは、転移のメカニズムについてご説明します。このように細胞が並んでおり、その下側にbasement membrane（基底膜）やECM（Extracellular Matrix、細胞外マトリックス）があります。これはタンパク質がネットワーク状に繋がったものです。通常、細胞同士はお互いに接着しており、剥がそうとしてもそう簡単には剥がれません。なおかつ基底膜がブロックしているため動かないのです。ところが癌細胞の表面にはinvadopodia（浸潤突起）と呼ばれる突起が出ます。その表面にはMT1-MMPと呼ばれる、基底膜やECMを分解してしまうタンパク質が高発現するのです。そうすると結果として血管の中に侵入し、血管を巡って遠くの臓器に転移するのです。
　転移の最初のメカニズムというのは、突起ができてMT1-MMPがECMを分解することになります。したがって、転移を抑えるためにはMT1-MMPがECMを分解できなくしてしまえば良いのです。これは20年以上前からの研究なのですが、その時に考えていたことは「MT1-MMPが出てきても働かないようにする薬を作れば良いではないか」ということです。しかし、それはうまくいきませんでした。その理由はいくつかあるようですが、我々の4次元細胞シミュレーションによってうまくいかない重要な理由が初めて解明されたのです。
　この右上の図のピンク色の部分がMT1-MMPです。細胞膜のところにMT1-MMPがいろいろな状態で存在することを示しています。MT1-MMPは癌細胞だけで発現する訳ではありません。しかし、癌細胞では制御が外れているために出続けてしまいます。それを制御するにはMT1-MMPに対してこれを抑制するTIMP-2と呼ばれるタンパク質によって働けなくしてしまう方法があります。もうひとつMMP-2と呼ばれる可溶性のタンパク質がありますが、これもECMを分解する働きがあります。

　そこでこれら3つのタンパク質がお互いに組み合わさった複合体を考えます。可能な複合体の組み合わせをすべて書いたのがこれです。これは実はパスウェイなのです。これを使ってパスウェイシミュレーションをしてみました。
　下左図の縦軸はECMが何％残っているかを、横軸は時間を示しています。青線から分かるように大体1時間ぐらいでほぼ分解されていますね。実験と合っています。これは実験と合わせるためにパラメータを選んだ訳ではありません。パラメータは論文が沢山出ていますので、そこから拾ってきたパラメータでやってみた結果です。

　右側の図は、それを4次元シミュレーションでやってみた結果です。ここにある画像は癌細胞をシャーレの上で培養して、ECMを緑色に、MT1-MMPを赤に光るように細工したものです。したがって、このオレンジ色の部分はECMとMT1-MMPが重なっているということになります。ところどころ黒く抜けている箇所がありますが、これはECMが分解されて無くなった場所であることを示しています。この写真でわかることは、invadopodiaはそこら中にあるのではなく、まばらにしか無いということです。
　そこで白い四角で囲った部分をモデル化し、空間のモデルを作ったものがこの図です。そして左のパスウェイシミュレーションと同じパラメータの値でシミュレーションをしてみました。すると、下右図の青線のように全然ECMが分解されないのです。これは実験とは全く異なっています。これには相当悩みましたが、4次元シミュレーションをやるとMT1-MMPの活性というのは非常に短いということが分かりました。この青枠で囲ったところに山型の小さいグラフがありますが、この縦軸はMT1-MMPの活性です。つまり高いほどECMを分解する能力があるこということを示しています。ところがこれは半値幅がわずか4秒程度なのです。時刻ゼロでMT1-MMPが細胞膜表面に出てきたとしても、わずか4秒で活性が無くなってしまうことを示しています。しかし、左の図を見ていただければ分かるようにECMの分解というのは1時間ぐらい続きます。そのうち4秒しか活性がなければ当然ECMの分解は無理ですよね。
　これが分かれば後は簡単で、このように短い活性であるならば何回もMT1-MMPが活性化すれば良いのではないかと考えたのです。これは簡単な話ですよね。そういうシミュレーションをすると分解するのです。

　細胞シミュレーションにおいて一番大事なことは「予言をする」ということだと考えています。再現は最低限やらなければなりません。だけれども新しいメカニズムに言及する時には、「もしそうであるならば、こういう現象が起こらなければいけない」ということを予言してあげることが大事です。この研究では、その「予言」をしました。
　もし繰り返し発現する必要があるならば、その間隔は何秒ぐらいであるべきかをシミュレーションしてみました。それが左下の図になります。当然ですが、インターバルが長くなるとECMが分解されにくくなっていくことがわかりました。そして実験と合うためにはインターバルが70秒以下でないといけないことがわかりました。
　それでは、このインターバルを実験で確かめようということになり、共同研究をしていた実験の方にFRAP（fluorescence recovery after photobleaching, 光褪色後蛍光回復法）を使って解析していただきました。（先ほどお見せした画像と逆転していますが）右上の図の赤はECM、緑がMT1-MMPとなります。この図の上段の2番目（0sの箇所）を御覧ください。黒い四角状に穴が空いていますが、この部分がphotobleachしたところになります。時間経過とともに緑色が段々と戻ってきています。この戻りの光の強さを定量化してグラフにしたものが右下の図になります。この回復の時定数が40秒です。
　なぜ実験の回復の時定数40秒と予言の繰り返し周期の70秒以下を比べて良いかといいますと、若干物理（の知識）が必要になりますが、要するにMT1-MMPはランダムに戻ってくるのです。平均40秒でランダムに戻ってくる様子をグラフ化するとエクスポネンシャルカーブになります。ランダム現象とエクスポネンシャルカーブというのは密接な関係があります。ですからこれを比べても良いのです。

　これは実験研究者向けにシミュレーションの必要性を説明するために作った資料です。
　実験をすると色々なデータが出てきます。白い部分も含めて全部で9個のタイルがありますが、このタイル全体が今注目している現象の背後にあるデータだと考えてください。（ここではタイル9個で説明しますが、実際のサイエンスではタイル全体が何個なのかすら分かっていないことが殆どです。）その中で、実験で得られたデータがピンク色のタイルになります。実験データだけでシミュレーションできることは滅多にありません。何らかの仮説を入れ込んで足りないところを補ってモデルを作り、シミュレーションをします。そして出てきたシミュレーション結果を実験データと比較するのです。それだけではありません。シミュレーションでは結果を実験と合わせるだけではなくて「予言」ができるのです。すると、予言が正しいかどうかを検証する必要が出てきます。
　パラメータをいくらでも変えられるということがシミュレーションの良いところです。パラメータを変え、色々な状況を作り出して予言を提示するということが素早くできるのです。

• 研究者紹介：
  市川先生 　株式会社 True Cell Simulations 代表取締役社長
• 事業内容：
  細胞シミュレーションソフトウエアA-Cell、及び細胞シミュレーションのコンサルティング
• 経歴：
  1974年　日本アイ・ビー・エム株式会社　研究所
  1991年　富士ゼロックス株式会社総合研究所　主任研究員
  2001年　富士ゼロックス株式会社中央研究所　脳情報科学研究室室長
  2004年　金沢工業大学　生命情報学科　教授
  2009年　大阪大学　基礎工学研究科　特任教授
  2010年　東京大学　医科学研究所腫瘍数理分野　特任教授
  2015年　株式会社 True Cell Simulations設立　代表取締役社長