セルペインティングが創薬にどのような足跡を残しているか

"百聞は一見に如かず "という格言を聞いたことがあるだろうか？セルペインティングに関しては、この格言が特に当てはまる。セルペインティングは、細胞学的プロファイリングに用いられるハイコンテント、マルチプレックスイメージベースアッセイです。細胞の代表的な画像を得るために、可能な限り多くの細胞を "ペイント "または染色することである。その後、自動画像解析ソフトウェアを用いて、細胞の数百から数千の定量的特徴を抽出し、豊富な表現型プロファイルを提供する。ここでは、この新たなハイコンテント画像ベースのアッセイと、それが創薬に与える影響について明らかにする。

創薬分野を前進させる

近年、セルペインティングは幅広い研究分野で人気を博している。例えば、遺伝子をノックダウンしたり過剰発現させたりして、その表現型プロファイルを見ることで、特異性のある遺伝子の機能やパスウェイを把握することができる。

創薬もまた、セルペインティングが大きく発展している分野である。ターゲット、分子内の毒性、研究中の化合物の同定に利用できる。また、さまざまな作用機序やシグナル伝達経路の知見を得るのにも使える。さらに、異なる細胞株で化合物をテストし、潜在的に異なる臓器に対する薬効を評価することもできる。セルペインティングを用いて乳がん細胞株で薬理学的化合物をスクリーニングした研究がある。このような場合、個別化医療の文脈で応用される可能性がある。これらの化合物が作り出すプロファイルを見ることで、研究者は特異性のある臨床サブタイプに最も適した治療法を特定できるだろう。

周知のように、創薬プロセスには非常にコストがかかる。通常、創薬プロセスには10年ほどの歳月を要し、研究者の減少率も高いため、新薬の上市は非常に困難である。リカーシオン・ファーマは、セル・ペインティングによって創薬プロセスを前進させている企業の素晴らしい例だ。同社は独自の特別な機械学習パイプラインを導入し、創薬のための潜在的ヒット化合物を特定している。同社は2013年に設立され、すでに4つの候補物質が第2相臨床試験段階にあり、さらに6つの候補物質が第1相臨床試験段階にある。

従来の細胞標識アッセイに比べ、セルペインティングを用いる利点

セルペインティングや表現型プロファイルは、従来の画像ベーススクリーニングアッセイとは異なる。つまり、偏りがない。従来のスクリーニングアッセイでは、科学者は仮説に基づいたアプローチを用いており、アッセイで特異性を分析し、一握りの特徴を測定するのが普通であった。逆に、セル・ペインティングでは、標準化されたアッセイ*を用いて全ての情報を収集することになる。研究は仮説や既存の情報に制限されないため、アッセイのプロファイリングは新規発見の機会を増やす。さらに、1回の実験で収集されたデータは、将来の実験に利用できる可能性がある。そのデータは、他の生物学的プロセスを研究するために別の方法で採掘することができる。

セルペインティングアッセイはまた、遺伝子機能の研究からSARS-CoV-2に対する潜在的治療化合物の同定まで、さまざまなアプリケーションに高度にアダプター可能である。セルペインティングアッセイはまた、様々な細胞タイプに適していることも実証されている。これは、化合物や環境化学物質がヒトの生理学に及ぼす影響を評価するのに有用である。

要するに、セルペインティングアッセイは非常にデータが豊富で、高度にマルチプレックスされ、可能な限り徹底している。ブロード研究所のカーペンター研究室は、"すべてを測定し、質問は後にする "と最もよく要約している。

* ここで参照した標準的なセルペインティングアッセイは、Gustadottir et al 2013のものである。それ以来、特異性研究に適した別の色素を用いた研究が発表されている。

セルペインティングに適したハイコンテントイメージングシステムと解析ソフトウェアの選択

セルペインティングアッセイに使用するハイコンテントイメージングシステムと解析ソフトウェアを選択する際、柔軟性、スピード、特徴抽出は考慮すべき主な要素です。ハイコンテントイメージングプラットフォーム（ImageXpress® Confocal HT.aiシステムなど）は、Cell Paintingアッセイのイメージングに使用することができます。実際、セルペインティングの先駆的研究は、ブロード研究所のカーペンター研究室がImageXpressシステムを用いて行ったものである。色素は、我々のシステムに搭載されているフィルターセットに最適化されている。
当社のイメージャは非常にフレキシブルなオプションで、ワイドフィールドや様々な共焦点オプションにより、特異性アッセイの要求に合わせて仕様を設定することができる。384ウェルプレートから画像を取得し、各ウェルで通常9部位をイメージングするためです。これに5つのチャンネルを掛け合わせると、膨大なデータ量になります。当社では、さまざまなカメラやレーザー光源など、画像取得速度の向上に役立つソリューションを提供しています。当社のインストゥルメンテーションは、プレートをイメージャーに出し入れするロボットオートメーションにも対応しており、継続的にデータを生成することができます。

セルペインティングアッセイでは、様々な形や大きさの対物レンズが生成され、通常、混雑していたり、塊になっていたりするため、ワークフローの画像解析部分では、バイアスのない特徴抽出（すなわち、セグメンテーション）が障害となることがあります。この課題を克服するために、IN Carta™画像解析ソフトウェアにはSINAPと呼ばれるディープマシンラーニングモジュールが搭載されており、より正確な画像セグメンテーションとデータの再現性を高めることができます。また、SINAPアルゴリズムは、ユーザーが画像上に描画するだけでセグメンテーションを学習するため、初心者から熟練したソフトウェア専門家まで、幅広いユーザーが利用できます。

セルペインティングに使用されているハイコンテントイメージャーと解析ソリューションの詳細はこちらをご覧ください。ImageXpress Confocal HT.aiシステムとIN Carta™ソフトウェアのページをご覧ください。