TED日本語 - スーザン・ソロモン: 幹細胞研究の将来

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TED Talks

幹細胞研究の将来
The promise of research with stem cells
スーザン・ソロモン
Susan Solomon

内容

スーザン・ソロモンは幹細胞を「私たちの体の修理道具」と呼び、研究室で育てた幹細胞を用いた研究を提唱します。彼女のチームは多能性幹細胞株(iPS細胞株)を育てることで、疾患治療に関する研究を促進し得る試験環境を作り上げました。これは将来的には特定の疾患でなく特定の人を対象としたオーダーメード医療につながります。

Script

So, embryonic stem cells are really incredible cells. They are our body's own repair kits, and they're pluripotent, which means they can morph into all of the cells in our bodies. Soon, we actually will be able to use stem cells to replace cells that are damaged or diseased.

But that's not what I want to talk to you about, because right now there are some really extraordinary things that we are doing with stem cells that are completely changing the way we look and model disease, our ability to understand why we get sick, and even develop drugs. I truly believe that stem cell research is going to allow our children to look at Alzheimer's and diabetes and other major diseases the way we view polio today, which is as a preventable disease.

So here we have this incredible field, which has enormous hope for humanity, but much like IVF over 35 years ago, until the birth of a healthy baby, Louise, this field has been under siege politically and financially. Critical research is being challenged instead of supported, and we saw that it was really essential to have private safe haven laboratories where this work could be advanced without interference. And so, in 2005, we started the New York Stem Cell Foundation Laboratory so that we would have a small organization that could do this work and support it.

What we saw very quickly is the world of both medical research, but also developing drugs and treatments, is dominated by, as you would expect, large organizations, but in a new field, sometimes large organizations really have trouble getting out of their own way, and sometimes they can't ask the right questions, and there is an enormous gap that's just gotten larger between academic research on the one hand and pharmaceutical companies and biotechs that are responsible for delivering all of our drugs and many of our treatments, and so we knew that to really accelerate cures and therapies, we were going to have to address this with two things: new technologies and also a new research model. Because if you don't close that gap, you really are exactly where we are today. And that's what I want to focus on. We've spent the last couple of years pondering this, making a list of the different things that we had to do, and so we developed a new technology, It's software and hardware, that actually can generate thousands and thousands of genetically diverse stem cell lines to create a global array, essentially avatars of ourselves. And we did this because we think that it's actually going to allow us to realize the potential, the promise, of all of the sequencing of the human genome, but it's going to allow us, in doing that, to actually do clinical trials in a dish with human cells, not animal cells, to generate drugs and treatments that are much more effective, much safer, much faster, and at a much lower cost.

So let me put that in perspective for you and give you some context. This is an extremely new field. In 1998, human embryonic stem cells were first identified, and just nine years later, a group of scientists in Japan were able to take skin cells and reprogram them with very powerful viruses to create a kind of pluripotent stem cell called an induced pluripotent stem cell, or what we refer to as an IPS cell. This was really an extraordinary advance, because although these cells are not human embryonic stem cells, which still remain the gold standard, they are terrific to use for modeling disease and potentially for drug discovery.

So a few months later, in 2008,one of our scientists built on that research. He took skin biopsies, this time from people who had a disease, ALS, or as you call it in the U.K., motor neuron disease. He turned them into the IPS cells that I've just told you about, and then he turned those IPS cells into the motor neurons that actually were dying in the disease. So basically what he did was to take a healthy cell and turn it into a sick cell, and he recapitulated the disease over and over again in the dish, and this was extraordinary, because it was the first time that we had a model of a disease from a living patient in living human cells. And as he watched the disease unfold, he was able to discover that actually the motor neurons were dying in the disease in a different way than the field had previously thought. There was another kind of cell that actually was sending out a toxin and contributing to the death of these motor neurons, and you simply couldn't see it until you had the human model.

So you could really say that researchers trying to understand the cause of disease without being able to have human stem cell models were much like investigators trying to figure out what had gone terribly wrong in a plane crash without having a black box, or a flight recorder. They could hypothesize about what had gone wrong, but they really had no way of knowing what led to the terrible events. And stem cells really have given us the black box for diseases, and it's an unprecedented window. It really is extraordinary, because you can recapitulate many, many diseases in a dish, you can see what begins to go wrong in the cellular conversation well before you would ever see symptoms appear in a patient. And this opens up the ability, which hopefully will become something that is routine in the near term, of using human cells to test for drugs.

Right now, the way we test for drugs is pretty problematic. To bring a successful drug to market, it takes, on average,13 years- that's one drug - with a sunk cost of 4 billion dollars, and only one percent of the drugs that start down that road are actually going to get there. You can't imagine other businesses that you would think of going into that have these kind of numbers. It's a terrible business model. But it is really a worse social model because of what's involved and the cost to all of us. So the way we develop drugs now is by testing promising compounds on -- We didn't have disease modeling with human cells, so we'd been testing them on cells of mice or other creatures or cells that we engineer, but they don't have the characteristics of the diseases that we're actually trying to cure. You know, we're not mice, and you can't go into a living person with an illness and just pull out a few brain cells or cardiac cells and then start fooling around in a lab to test for, you know, a promising drug. But what you can do with human stem cells, now, is actually create avatars, and you can create the cells, whether it's the live motor neurons or the beating cardiac cells or liver cells or other kinds of cells, and you can test for drugs, promising compounds, on the actual cells that you're trying to affect, and this is now, and it's absolutely extraordinary, and you're going to know at the beginning, the very early stages of doing your assay development and your testing, you're not going to have to wait 13 years until you've brought a drug to market, only to find out that actually it doesn't work, or even worse, harms people.

But it isn't really enough just to look at the cells from a few people or a small group of people, because we have to step back. We've got to look at the big picture. Look around this room. We are all different, and a disease that I might have, if I had Alzheimer's disease or Parkinson's disease, it probably would affect me differently than if one of you had that disease, and if we both had Parkinson's disease, and we took the same medication, but we had different genetic makeup, we probably would have a different result, and it could well be that a drug that worked wonderfully for me was actually ineffective for you, and similarly, it could be that a drug that is harmful for you is safe for me, and, you know, this seems totally obvious, but unfortunately it is not the way that the pharmaceutical industry has been developing drugs because, until now, it hasn't had the tools.

And so we need to move away from this one-size-fits-all model. The way we've been developing drugs is essentially like going into a shoe store, no one asks you what size you are, or if you're going dancing or hiking. They just say, "Well, you have feet, here are your shoes." It doesn't work with shoes, and our bodies are many times more complicated than just our feet. So we really have to change this.

There was a very sad example of this in the last decade. There's a wonderful drug, and a class of drugs actually, but the particular drug was Vioxx, and for people who were suffering from severe arthritis pain, the drug was an absolute lifesaver, but unfortunately, for another subset of those people, they suffered pretty severe heart side effects, and for a subset of those people, the side effects were so severe, the cardiac side effects, that they were fatal. But imagine a different scenario, where we could have had an array, a genetically diverse array, of cardiac cells, and we could have actually tested that drug, Vioxx, in petri dishes, and figured out, well, okay, people with this genetic type are going to have cardiac side effects, people with these genetic subgroups or genetic shoes sizes, about 25,000 of them, are not going to have any problems. The people for whom it was a lifesaver could have still taken their medicine. The people for whom it was a disaster, or fatal, would never have been given it, and you can imagine a very different outcome for the company, who had to withdraw the drug.

So that is terrific, and we thought, all right, as we're trying to solve this problem, clearly we have to think about genetics, we have to think about human testing, but there's a fundamental problem, because right now, stem cell lines, as extraordinary as they are, and lines are just groups of cells, they are made by hand,one at a time, and it takes a couple of months. This is not scalable, and also when you do things by hand, even in the best laboratories, you have variations in techniques, and you need to know, if you're making a drug, that the Aspirin you're going to take out of the bottle on Monday is the same as the Aspirin that's going to come out of the bottle on Wednesday. So we looked at this, and we thought, okay, artisanal is wonderful in, you know, your clothing and your bread and crafts, but artisanal really isn't going to work in stem cells, so we have to deal with this.

But even with that, there still was another big hurdle, and that actually brings us back to the mapping of the human genome, because we're all different. We know from the sequencing of the human genome that it's shown us all of the A's, C's, G's and T's that make up our genetic code, but that code, by itself, our DNA, is like looking at the ones and zeroes of the computer code without having a computer that can read it. It's like having an app without having a smartphone. We needed to have a way of bringing the biology to that incredible data, and the way to do that was to find a stand-in, a biological stand-in, that could contain all of the genetic information, but have it be arrayed in such a way as it could be read together and actually create this incredible avatar. We need to have stem cells from all the genetic sub-types that represent who we are.

So this is what we've built. It's an automated robotic technology. It has the capacity to produce thousands and thousands of stem cell lines. It's genetically arrayed. It has massively parallel processing capability, and it's going to change the way drugs are discovered, we hope, and I think eventually what's going to happen is that we're going to want to re-screen drugs, on arrays like this, that already exist, all of the drugs that currently exist, and in the future, you're going to be taking drugs and treatments that have been tested for side effects on all of the relevant cells, on brain cells and heart cells and liver cells.

It really has brought us to the threshold of personalized medicine. It's here now, and in our family, my son has type 1 diabetes, which is still an incurable disease, and I lost my parents to heart disease and cancer, but I think that my story probably sounds familiar to you, because probably a version of it is your story. At some point in our lives, all of us, or people we care about, become patients, and that's why I think that stem cell research is incredibly important for all of us. Thank you. (Applause) (Applause)

胚幹細胞は 実に驚くべき細胞です 私たちの体の修理セットであり 分化能を持ちます ? つまり 体のどんな細胞にも変身できるのです じきに幹細胞を使って 損傷したり病気になった細胞を交換できるようになるでしょう

でも今日は別の話をします 現在幹細胞の応用研究が進行中で それにより様々なことが変わります 例えば 病気を捉えてモデル化する方法も変われば 病気になる理由を理解できるようにもなるでしょう 創薬プロセスも大きく変わるでしょう 幹細胞の研究により 私たちの子供が大人になる頃には アルツハイマーや糖尿病などの病気も ポリオのように予防可能になると信じています

そんなわけでこの分野は 人類にとって大きな希望なのです しかし 35年以上 時を遡りルイーズが健康に生まれてくるまでの 体外受精を鑑みると分かるように この分野は政治的・財政的に包囲網に囲まれています 重要な研究が 支援されるどころか問題視されているので この研究に干渉されない 民間の研究所を設立することが 不可欠だと考えました そこで2005年に ニューヨーク幹細胞財団研究所を設立し 小さな組織ではありますが この研究を進めたり 支援したりできるようにしました

間もなくして気付きましたが 医学だけでなく薬学や治療の世界は みなさんの想像通り大きな組織に支配されていますが 新しい分野では大きな組織は 自分たちの方法から抜け出すのに苦労し 時には適切な質問さえできなくなるのです そのためアカデミックな研究と 薬や治療を提供する役目を負った 製薬企業やバイオテクノロジー企業の間には 大きなギャップが生じています そこで医学療法の発展を促進するために 我々はこの問題を 2つのものにより解決する必要があります 新しい技術 そして新しい研究モデルです そのギャップを埋めることができなければ 進歩はありえません これこそが私がお伝えしたいことです これこそが私がお伝えしたいことです 我々はここ数年この問題について考え するべきことのリストを作りました また新しい技術の開発も行いましたソフトウェアとハードウェアなんですが また新しい技術の開発も行いましたソフトウェアとハードウェアなんですが 遺伝子的に多様な何千何万もの 幹細胞株群を生成します 本質的には我々の分身たちなのです こんな考えから この技術を開発しました この技術はヒトゲノム解読の 持てる力を引き出して活用し 幹細胞株群を生成することで ヒトの細胞を用いてシャーレで臨床試験を行えるようになります 動物の細胞ではなくです そうすることで 創薬と医療はより効率的に より安全に より迅速に そしてより低コストになります

これを理解するための 背景をご説明しましょう この分野は非常に新しい分野です 1998年 ヒト胚幹細胞が初めて発見され そのわずか9年後には 日本の科学者グループが 抽出した皮膚の細胞を 非常に強力なウィルスを用いて再プログラム化することに成功しました その結果できあがったのが 胚幹細胞の一種である 人工多能性幹細胞 通称iPS細胞です これは非常に大きな進歩でした なぜなら これらの細胞は 現在も標準的に用いられる ヒト胚幹細胞ではないにもかかわらず 疾患のモデル化 そして将来的には創薬に有用だからです

その数ヶ月後 2008年に我々の科学者の一人が その研究を発展させました彼は皮膚の細胞生検試料を取り出しました 今度はALSと呼ばれる 運動神経細胞の病気の患者からです その試料から先ほどお話しした iPS細胞を作りました その試料から先ほどお話しした iPS細胞を作りました そのiPS細胞から作った運動神経は病気で死んでいきました そのiPS細胞から作った運動神経は病気で死んでいきました つまり彼がしたのは健康な細胞を 病気にかかった細胞に変え シャーレの中で何度も繰り返し発病させたのです これは驚くべきことです 生きた患者の細胞から疾患モデルを得るのは これが初めてだったんですから 病気が進行するのを観察するにつれ ALSでは運動神経が それまで考えられていたのとは違う形で 死んでいくことを発見しました 毒素を送り出している細胞が別に存在し 運動神経の死を引き起こしていたのです ヒトのモデルが無ければわからなかったことです ヒトのモデルが無ければわからなかったことです

ここで言えるのは 病気の原因を突き止めようとする研究者が ヒト幹細胞モデルを使うことができないのは 飛行機事故の調査委員が 事故の原因究明に ブラックボックス つまりフライトレコーダーを使うことができないようなものです どこがおかしかったのか仮説を立てるでしょうが 実際に何が悲惨な事故を招いたのかを 知る術はありません 幹細胞は病気に対する一連の記録を与えてくれます まるで前例のない窓です これは大変素晴らしいことで シャーレ上で実に多くの病気を再現することができ 対話的に細胞内で何がおかしくなるのか分かります 患者に病気の兆しが 見られる前にです これにより きっと近い将来には ヒト細胞を薬の治験に使うことが 一般的になるでしょう

現行の薬の治験法は問題だらけです 薬が市場に出回るまでに平均で 13年かかります ? 1つの薬に対してです また40億ドルもの埋没費用も発生します 開発に着手した薬のうち たった1パーセントしか 市場にはたどり着きません 他の分野でこんな数字が出されたら だれも手を付けようとしないでしょう だれも手を付けようとしないでしょう これはひどいビジネスモデルですが それ以上に社会モデルとしても 皆に多大な 負担を強いるものとなっています 現在のところ創薬は効きそうな化合物を試すことで進められます ヒト細胞を用いた疾患モデルはありませんでした ヒト細胞を用いた疾患モデルはありませんでした だからマウスなどの生物の細胞や 改変した細胞でテストしていました しかしそれらの細胞は必ずしも治療対象とする 病気の特性を持っているわけではありません 我々はマウスではありませんので 生きた患者から 脳細胞や心臓の細胞を取り出して あれこれ試していくことも 単なる候補薬ではできません しかしヒト幹細胞があれば 分身をつくったり細胞をつくったりできます 生きた運動神経であろうと 拍動する心細胞や肝細胞であろうと 他のどんな細胞であろうと 薬 つまり効き目のありそうな化合物を 実際にターゲットとする細胞でテストできるのです これは実に素晴らしいことで 薬効試験や治験の 極めて早い段階で 実は効かないとか毒性があるとか 分かってしまうのです 薬が市場に出回るまでの 13年もの期間を待つ必要はありません

しかしごく少数の人の細胞を見るだけでは 十分ではありません 一歩離れて見てみましょう 十分ではありません 一歩離れて見てみましょう 大きな枠組みで見なければなりません この部屋を見回してみてください私たちはみんな違っています 病気に関してもそうです もし私がアルツハイマー病やパーキンソン病にかかったら みなさんがその病気にかかったときとは異なる影響が出るでしょう みなさんがその病気にかかったときとは異なる影響が出るでしょう 二人がパーキンソン病にかかって 同じ薬を投与したとしても 遺伝子の構成が違っているので 異なる結果が出るでしょう 私に対しては驚くほど効果を発揮した薬が あなたには効かないということも十分あり得ます 同様にあなたに対しては有害だった薬が 私にとっては安全ということも考えられます明白なことだと思われるでしょうが 残念なことに製薬業界が新薬を開発する際には そのことは考慮されてきませんでした 今まではそのための道具が無かったのですから

従来のフリーサイズ一辺倒のモデルから 離れる必要があります これまでの創薬プロセスは本質的には こうでした ダンスやハイキングに行くというのに 靴屋がサイズを訊かないのです 「足にはこの靴をどうぞ」と言うだけです 靴を買うのにそんなことではいけませんし ましてや 我々の体は単なる足の何倍も複雑にできているので 現状を変える必要があります

過去10年の間に悲しい事例がありました 素晴らしく効き目のある種の薬がありました そのうちの1つがVioxxです 関節炎に苦しむ人々にとっては 確かにVioxxは救世主でしたが 残念なことに別の集団に対しては 心臓に深刻な副作用をもたらしました さらに一部の人に対しては副作用の影響の方があまりにも大きく 心細胞に致命的な影響を及ぼしました しかし別のシナリオを考えてみてください 遺伝子的に多様な心細胞のアレイを手に入れ 実際にVioxxを シャーレ上でテストすることができたらどうでしょう この遺伝子型をもつ人は心臓への副作用が出ると分かります またこのような遺伝子型の2万5千人には ?靴のサイズのようなものですね? 全く問題ないことが あらかじめ分かるのです Vioxxで救われる人たちは安心してのみ続けられたでしょう Vioxxで救われる人たちは安心してのみ続けられたでしょう 逆にVioxxが致命的な事態を引き起こす人たちは Vioxxを投与されることもなく Vioxx を回収しなければならなかった製薬会社の 迎える結末も違ったことでしょう

この事件は痛ましく この問題を解決しようとする中で 改めて考えると 遺伝子のことも 人体実験のことも考えなければなりませんがもっと根本的な問題も存在します 人体実験のことも考えなければなりませんがもっと根本的な問題も存在します 現在のところ幹細胞株は 非常に素晴らしいものですが 株は細胞の集団であるため 一度に一株ずつ手作業で作らねばならず その作業に数ヶ月かかってしまいます これでは大量生産が不可能です手作業で幹細胞株をつくるときには 最高の設備を備えた研究所でさえも 手技にばらつきがあります 例えば薬を作っているのなら 月曜日に瓶から取り出したアスピリンは 水曜日に取り出すアスピリンと 同じものと分かっている必要があります こうして考えていくと 職人技は服飾や パンや工芸に関しては素晴らしいのですが 幹細胞に関しては 向いていません そこでこの問題を解決しなければなりません

それができたとしても また別の大きなハードルが存在し ヒトゲノムのマッピングから 始めなければなりません 我々はみな異なっているからです ヒトゲノム配列解読により 我々の遺伝子を構成する全ての ACGT は示されていますが しかしコードだけの DNA は 1と0からなるコンピューターコードを 解読用コンピュータ無しで読んでいるようなものです スマートフォンを持ってないのにアプリだけ持っているようなもの そこで生物学が登場して 有用なデータへ変える必要があります その方法は 生物の代役を用意し 遺伝情報を全て詰め込み 解読可能なように アレイに並べ 分身を作ってみることです あらゆる亜型からつくった幹細胞で 私たちがどのようなものかを表現することが必要となります

これが私たちのつくったものです 自動化ロボット技術です 何千何万もの幹細胞株を生産することができ それらの株は遺伝情報に応じてアレイ状に並べられます 並列処理能力も優れており 創薬プロセスを変えることが期待されます そのうち起こるだろうと私が思うことは このようなアレイ上で薬を 再スクリーニングすることです 今存在する全ての薬をです 将来の薬や治療法は 事前に副作用を精査されていることでしょう 関連のある細胞全てで 脳細胞や心細胞 肝細胞でもです

この技術によりオーダーメード医療は 目の前まで近づいています 私の家族に関して言えば 息子がI型糖尿病にかかっており 現在も完治は不可能です 両親も心臓病とガンで亡くしました どこかで聞いた話のようだと思われるかもしれません 皆さんも似たような経験をお持ちでしょうから 人生のどこかで誰もが 自分や愛する人たちが 病気の患者となります だからこそ幹細胞研究は 我々全員にとってとても重要です ありがとうございました (拍手)

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品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

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