機械学習で「最適な遺伝子」を発見する
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CAR-T細胞療法が開発されて以来、約20年の間にBioNTechやAllogene Therapeuticsなどの企業が独自の工夫を重ねてきた。しかし、基本的な内容は同じで、がん患者からT細胞を取り出し、遺伝子改変を加えた上で患者の体内に戻すという作業を行っている。こうした治療法は高額な上、数週間の入院を必要とするため、患者への負担は大きい。
これに対し、ArsenalBioは機械学習を用いて最適な遺伝子を見つけ、必要な改変操作を行う。また、同社はゲノム編集を用いて、より効果的に腫瘍を攻撃して死滅させるT細胞を作りだすという。
さらに、このT細胞をプログラミングし、がん細胞からのシグナルを記憶させることで、がんが再発した場合に攻撃を行うということが可能だという。
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同社は、プログラミングの過程でゲノム編集ツール「Crispr」を使い、T細胞にDNAセグメントを挿入して攻撃対象のパスウェイを指示している。Drazanによると、T細胞に多くのDNAを挿入できるため、患者の体内に細胞を注入する回数を減らしながら効果的な治療を行うことができるという。
しかし、これらの目標を実現するのは容易ではない。まず、競合企業の多くは血液腫瘍を対象としているのに対し、同社が対象としているのは固形腫瘍だ。Drazanによると、固形腫瘍は血液腫瘍よりも生物学的に複雑だという。
また、患者の体内に注入する細胞の数を減らすことと、がん細胞のシグナルを記憶して再発した場合に攻撃することを同時に達成するのは非常に困難だ。1つの免疫細胞で両方を実現した事例はまだなく、複数の細胞を治療に用いる必要があるかもしれない。
ArsenalBioは、これまでシリーズAで調達した資金を使って人材の採用や事業の構築を行ってきたが、治療法の開発にはまだしばらく時間を要する見込みだ。Seidenbergはあと数カ月で治療法に関する発表を開始するとしながらも、「臨床試験の開始まであと2年ほどかかるだろう」と述べている。
