• McH/Mo-lpr/lpr-RA1マウスは、MRL/lprマウスとC3H/lpr マウスを基に樹立されたリコンビナントコンジェニックマウスであり、自己免疫疾患研究における重要な疾患モデルです。本マウスは、関節リウマチに類似した関節炎、シェーグレン症候群に特徴的な唾液腺炎、結節性多発動脈炎にみられる血管炎に似た病変を自然発症します。MRL/lpr マウスと異なり、リンパ節腫脹や重篤な腎炎を発症せず、繁殖が容易で、長期の薬剤投与実験や病態評価が可能です。

本モデルを活用することで、以下の実用化が期待されます。
1．膠原病の病因解明
　・ 関節リウマチ、シェーグレン症候群、結節性多発動脈炎の遺伝的
　・免疫学的要因の解析
　・診断・治療法の開発に向けた標的分子の同定
2．新規薬剤の副作用評価
　・膠原病治療薬の副作用を事前に評価
　・新規治療薬の有効性と安全性を高精度に検証
3．免疫関連薬剤の有害事象研究
　・免疫チェックポイント阻害剤の副作用の早期発見および予防法の確立
　・免疫関連副作用の管理法と治療法の開発
4．ドラッグリポジショニングおよびジェネリック薬開発
　・既存薬の新たな適応症を探索し、治療選択肢を拡大
　・低コストのジェネリック薬の開発

本モデルは、膠原病研究、新薬開発、免疫関連薬剤の副作用研究に貢献し、治療法の革新を促進します。

• 医療デバイスの状態が視認でき、かつ生体にかかるストレスを測定できる生体モデルを開発しています。我々の生体モデルはハイドロゲル素材のため、透明で表面摩擦抵抗が低いことが特徴（図1）です。さらに、ヒト血管の力学的特性および形状を忠実に再現し、血流の実験的測定をすることが可能（図2）です。また、最適化手法を用いた医療デバイスの最適なデザインや操作の研究も行っており、特に粒子塞栓のコンピュータシミュレーション（図3）やカテーテル操作の研究開発をしています。これらは、デバイス開発初期段階でのPOC（proof ofconcept）に役立ち、動物実験の減少にも貢献が期待されます。

医療デバイス開発を進める企業、業界との連携が可能です。医療画像診断装置や画像処理、MEMS を用いた医療機器開発のPOC、医療機器の標準化、医療トレーニング企業、高分子素材企業など、様々な場面で協働が期待できます。

学習させたニューラルネットワークに医療用画像を入力とすると、直接数値解析結果の予測が得られます。これにより、煩雑な手作業を要したプレ処理を行うことなく、また画像から瞬時に流れ場の予測が得られます。

近年では4D flow MRI 等の流れ場の計測技術が開発されていますが、MRI は導入コストが高く中小医療施設において喫緊の普及は難しく、撮像時間の長さも課題として残っています。また従来の血流数値解析（CFD）では、プレ処理として、医療用画像（輝度値情報で断面画像が得られる）から血管内腔を構築し、それを用いて計算格子の生成、数値解析を行ってきました。対して新規技術では、医療用画像から、数値解析とそれに伴うプレ処理を通さず、直接流れ場を予測します。

• このシーズは以下のよう特徴を持ちます。
• ・形態画像から直接血流場を推定するニューラルネットワークを使用。
• ・煩雑なプレ処理が不要・CFD と比べ、解析に要するリソースが低い。
• ・CFD 結果を学習させることで、速度や圧力など様々な情報を出力可能。

MR，CTなどの医療撮像機器に搭載し，形態画像を取得すると同時に内部流れ場を推定できます。

学習させたニューラルネットワークに医療用画像を入力とすると、直接数値解析結果の予測が得られます。これにより、煩雑な手作業を要したプレ処理を行うことなく、また画像から瞬時に流れ場の予測が得られます。

近年では4D flow MRI 等の流れ場の計測技術が開発されていますが、MRI は導入コストが高く中小医療施設において喫緊の普及は難しく、撮像時間の長さも課題として残っています。また従来の血流数値解析（CFD）では、プレ処理として、医療用画像（輝度値情報で断面画像が得られる）から血管内腔を構築し、それを用いて計算格子の生成、数値解析を行ってきました。対して新規技術では、医療用画像から、数値解析とそれに伴うプレ処理を通さず、直接流れ場を予測します。

• このシーズは以下のよう特徴を持ちます。
• ・形態画像から直接血流場を推定するニューラルネットワークを使用。
• ・煩雑なプレ処理が不要・CFD と比べ、解析に要するリソースが低い。
• ・CFD 結果を学習させることで、速度や圧力など様々な情報を出力可能。

MR，CTなどの医療撮像機器に搭載し，形態画像を取得すると同時に内部流れ場を推定できます。

• 農業・医療分野の動植物感染菌対策に必要な抗菌剤の開発においては、効率的創薬手法の確立が求められており、我々は微生物ゲノム科学を活用して連続的に新規抗菌剤を創出する新技術体系を確立しました。新規創薬パイプラインでは、様々な基準抗真菌剤に対する糸状菌の網羅的な転写応答プロファイル解析から、創薬標的候補遺伝子の機能解析と候補化合物の系統的分別探索に有効な、1) 細胞システム毎（エネルギー系、細胞膜生合成系、細胞壁系、細胞骨格系等、シグナル伝達系）のレポーターアッセイ系、2) 化合物転写応答- 表現型データベースによる統計解析を組み合わせた新剤評価系を構築して産業運用しています。現在、化合物探索の共同開発が可能な状態です。

• 東北メディカル・メガバンク機構が構築した一般住民バイオバンクの全ゲノム配列情報を活用して、薬物代謝酵素における約1000種の組換え遺伝子多型バリアントを網羅的に作製・機能評価します。これにより、これまで見落とされてきた薬物代謝酵素活性に影響を及ぼす重要な低頻度遺伝子多型を同定し、遺伝子型から表現型を高精度で予測できる薬物応答性予測パネルや独自のコンパニオン診断薬（核酸クロマトグラフィー法）を構築します。これによりPGx 解析に基づく個別化薬物療法による未来型医療を目指します。

核酸クロマトグラフィー法は尿糖や妊娠検査薬のようなものであり、キットが成功すれば、簡便で大型の検出機器を必要としないため、大病院だけでなく中小病院や診療所レベルでも遺伝子多型診断の導入が可能になると考えられます。

• 生細胞において、標的タンパク質をユビキチンプロテアソーム系に誘導する技術を開発しました。この手法を用いて、難病である神経変性疾患の原因タンパク質も減少できることを確認しました。

主に創薬、生命科学分野での応用が期待されます。

• 抗体医薬に次ぐ分子標的医薬として注目されている核酸医薬ですが、効果的な薬効発現と表裏一体的課題であるオフターゲット効果と呼ばれる副作用の低減がその実用化に向けた重要な解決すべき問題点として指摘されています。我々は従来の方法論とは全く異なる、標的がん細胞内でのみ薬効を発現し、正常細胞内では副作用を発現しない“ がん細胞選択的核酸医薬” という新しい研究戦略を提案し、その実現に向け研究を推進しています。具体的には増幅期のがん細胞に特徴的な低血流に基づく細胞内低酸素状態、ハイポキシアに注目し、ハイポキシアにより誘起される細胞内pH 低下をトリガーとした選択的薬効発現を実現する人工核酸創製に取り組み、核酸塩基の配向変化に基づく標的RNA 認識のOn-Off スイッチングを実現しました。現在、本学医学部　五十嵐教授、児玉教授らとの共同研究により、動物レベルの実証実験に取り組み、良好な初期的データを得ています。標的細胞選択的薬効発現という研究戦略は世界的にも類がなく、高い独自性を有しており、世界的に高く評価されています。

上記、がん細胞選択的核酸医薬創製の研究戦略の実用化を目指し、細胞内に導入可能な極低濃度の核酸医薬でも効果的な薬効発現を目指し、RNaseH を活用し、標的疾患細胞内で約1,000倍過剰に存在すると報告されている標的RNA を分解可能な触媒的核酸医薬法に適用可能なキメラ人工核酸（図3）開発に取組み、細胞レベルで有効性を実証し、動物試験に取組んでいます。