2024/3/20
未来のラボへの旅：SLAS2024における
Molecular Devicesのビジョナリーポスター
モレキュラーデバイスは、"Lab of the Future Company "に指定されたことを光栄に思います
SLAS2024のLab of the Future指定を受けた出展者は、自動化技術の限界を押し広げ、ラボスペースにおける自動ワークフローの完全な統合を達成する新たな境地を開くために、自動化インストゥルメンテーションだけに留まらないソリューションを提供する能力を実証しました。
この画期的な技術革新を特集した6つのポスターから、ラボの研究と技術における最新の進歩をご覧ください。これらのポスターは、AI主導の意思決定、自動化された細胞培養、オルガノイド研究、精密医療の世界を掘り下げ、先駆的発見の可能性を紹介しています。細胞培養の未来と、自動化がどのように再現性と標準化に革命を起こしているか、また、治療成績の改善における患者由来オルガノイドの有望性を明らかにしつつあることを発見してください。3D癌スフェロイドの薬物効果を評価するための合理化されたプロセスを実演し、神経スフェロイドの領域とアルツハイマー病のモデル化におけるその役割に飛び込みます。
SLAS 2024 - Lab of the Futureでは、科学とテクノロジーが融合し、医療の未来を形作る場です。
CellXpress.ai 自動細胞培養システム： 再現性のあるオルガノイド培養のための自動ワークステーション
フェリックス・スピラ博士
ハードウェアエンジニアリング＆アプリケーションマネージャー
CellXpress.ai自動細胞培養システムのデモを行うFelix Spira氏
ここ数年、臨床試験の成功率を向上させ、個別化医療を可能にするオルガノイドの有望性が多くの論文で提唱されている。しかし、オルガノイド研究は、標準化の欠如とオルガノイド間の高いばらつきに悩まされている。これらの課題は、困難な培養技術とともに、オルガノイド技術の普及を妨げている。これらの限界を克服するために、私たちはCellXpress.ai自動細胞培養システムを開発しました。
CellXpress.aiシステムは、高度に統合されたオルガノイド作製・培養ワークステーションであり、最先端のハードウェアとソフトウェア技術を高度な生物学的科学と統合し、2Dおよび3D細胞培養プロセスを自動化・標準化します。メンテナンス、モニタリング、インキュベーションからイメージング、解析、データ処理に至るまで、CellXpress.ai細胞培養システムは、一貫性があり、偏りのない、生物学的意義のある結果をスケールアップして提供します。オルガノイド研究のあらゆるレベルで科学者をサポートするために、このシステムは、iPS細胞、腫瘍細胞、成体幹細胞由来のオルガノイドワークフローの設定と実行をユーザーにガイドする。
概念実証として、Spira博士は、iPSCとヒト腸管オルガノイドのワークフローが複数継代にわたって培養に成功したことを実証している。このワークフローには、細胞／オルガノイドの播種、給餌、継代が含まれ、インラインモニタリングと機械学習による画像解析と分類が行われる。
ハイスループット応用におけるスケーラブルな患者由来3D大腸癌オルガノイド
アンジェリン・リム博士
Sr.アプリケーションサイエンティスト
患者由来の3D大腸がんオルガノイドを用いたエンドツーエンド自動ワークフローを説明するAngeline Lim氏
試験管内での有望なデータにもかかわらず、多くのがん治療薬は医薬品開発パイプラインの後期段階で失敗する。患者由来オルガノイド（PDO）のような3D細胞モデルの使用は、この問題に対する有望な解決策を提供する。研究によれば、患者と患者由来のオルガノイドは薬剤に対して同様の反応を示すことが示されており、治療成績を改善するためにPDOを使用する価値が示唆されている。しかし、アッセイの再現性、スケーラビリティ、コストなどの課題により、PDOの創薬パイプラインでの利用は制限されている。
このポスターでLim博士は、PDOの使用に関連する課題に取り組み、ハイスループット・アプリケーションにおけるPDOの有用性を実証している。バイオリアクターで展開されたアッセイレディ大腸癌（CRC）オルガノイドから始まるエンドツーエンド自動ワークフローについて述べている。
- PDOの制御された生産のための半自動化プロセスを開発した。バイオリアクターは、毒素の蓄積を防ぎながら、栄養と成長因子を培養に常に供給できる環境を維持する。この方法により、サイズが均一で生存率の高い、アッセイ準備の整ったオルガノイドを大量に生産することができる。
- オルガノイドを用いたアッセイのハンドリングを効率化する自動化手法を開発。
- 画像ベースのディープラーニングモデルを開発。
- オルガノイドのプロファイリングに高次元アプローチを用いることを示す
患者由来の癌オルガノイドにおける薬物効果評価のためのウォークアウェイ・ソリューション
キャシー・オルセン博士
アプリケーションサイエンティスト
Cathy Olsenが、患者由来の癌オルガノイドに対する薬物効果を評価するためのwalkawayソリューションを実演する。
細胞単層培養（2D）として培養されたがん細胞株は、長い間、がんの実験的サロゲートとして便利な役割を果たしてきた。近年、がん細胞の3D培養は、多層構造を形成できるフォーマットで他の細胞種と一緒に培養されることが多く、より生物製剤に近いと考えられるがん研究の新しいモデルを可能にしつつある。患者組織由来のがんオルガノイドは、研究者に非常に適切な疾患モデル系を提供する。というのも、これらのオルガノイドとその由来となった患者は、薬剤に対して同様の反応を示すことが示されているからである。
候補薬物治療に対するオルガノイド反応の特性評価は、豊富な詳細情報を提供する強力な研究ツールであるが、多数の化合物をスクリーニングするには多大な労力と作業時間が必要である。より時間のかかる研究でフォローアップできる化合物を迅速に同定するためには、プロセスを合理化することが重要である。本ポスターでOlsen博士は、細胞生存能のような主要パラメーターの解析方法を示し、効果的な薬剤候補の迅速な同定を可能にし、より複雑な画像解析と組み合わせたり、フォローアップしたりすることができる。生存率アッセイの結果は、試薬やプレートハンドリングの自動化、およびあらかじめ設定された分析プロトコルによって、さらに迅速化される。
CellXpress.ai自動細胞培養システムを用いた3D癌スフェロイドアッセイのフルワークフローの自動化
オクサナ・シレンコ博士
アッセイ開発シニア・サイエンティスト
CellXpress.ai 自動細胞培養システムを用いた3D癌スフェロイドアッセイの自動ワークフローについて説明するオクサナ・シレンコ博士。
がん患者を治療するための効率的な薬剤の組み合わせを見つけることは、治療の成功に不可欠である。従って、新しい治療標的を発見するために、薬剤の有効性を効率的に試験する方法を開発することが極めて重要である。3Dがんモデルは、がん研究と医薬品開発にとって非常に価値のあるツールであるが、3Dアッセイを実施することの複雑さが、化合物スクリーニングにこれらの方法を広く採用するためのハードルとなっている。
このポスターで、シレンコ博士は、複雑な3D細胞ベースアッセイと化合物スクリーニングをスケールアップするために、細胞培養プロセスとエンドポイントアッセイをどのように自動化したかを説明します。そして、CellXpress.ai Automated Cell Culture System を用いた細胞培養法の自動化方法をどのように開発したかを紹介している。CellXpress.aiシステムは、複雑なワークフローを長期化するための2Dまたは3Dアッセイの完全自動化を可能にし、自動プレーティング、継代、培地交換、オルガノイドモニタリングを化合物とともに提供する。
ヒトiPSC由来のグルタミン酸作動性ニューロン、GABA作動性ニューロンおよびアストロサイトを用いて形成された健常およびアルツハイマー病関連3次元ニューロスフィアの機能的特性評価
プラティシャクリシュナ・マチャ博士
オクサナ・シレンコ博士
Oksana Sirenkoが、健常およびアルツハイマー病関連3Dニューロスフェアの機能的特性について議論している。
ヒト人工多能性幹細胞（iPSC）から作製された神経3Dオルガノイドは、脳の発達や神経疾患の理解に大きな可能性を持つ、急速に発展しつつある技術である。並行して、グルタミン酸作動性ニューロン、GABA作動性ニューロン、アストロサイトなど、完全に分化したヒトiPSC由来細胞を3回培養して、3Dスフェロイドまたは「ニューロスフェア」と呼ばれる同様の構造を構築するアプローチも有望である。
ヒトiPSC由来細胞から構築された3Dニューロスフィアの生物学的システムが、疾患モデリングや化合物試験のための有望なツールであることを示す方法については、ポスターをダウンロードしてご覧ください。
複雑な3D細胞培養を、信頼性の高い翻訳可能な科学に形質転換： 3Dオルガノイド培養とオルガノイド解析の自動化
オクサナ・シレンコ博士
アッセイ開発シニアサイエンティスト
Oksana Sirenkoが3Dオルガノイド培養とオルガノイド解析の自動化の結果を発表する。
治療パイプラインの衰退は、前臨床段階から臨床へのトランスレーショナルな有効性の欠如に起因することが多い。オルガノイドは、組織の構造や機能によく似ており、薬剤に対する反応をより予測しやすいため、疾患モデリングや薬剤スクリーニングにおけるゲームチェンジャーとして大きな可能性を秘めている。しかしながら、アッセイの複雑さ、再現性、スケールアップの可能性など、オルガノイドの実用化に伴う課題は、創薬における主要なスクリーニング方法としての普及を制限している。
労働集約的な手動プロトコールに伴うボトルネックを軽減するために、私たちはCellXpress.ai自動細胞培養システムを開発しました。この画期的なソリューションは、長時間の複雑なワークフローに対応し、オルガノイド培養プロセス全体を自動化します。CellXpress.aiシステムは、培地交換、プレーティング、継代、オルガノイドモニタリング、エンドポイントアッセイ、複雑な画像解析を機械学習を用いて自律的に管理する。ここでは、マトリックスドームや低接着プレートでの3Dオルガノイド培養を含む、一般的に使用されるいくつかのオルガノイド・プロトコルの自動化の結果を紹介する。
ここでは、Sirenko博士が、マトリックスドームや低密着プレートでの3Dオルガノイドの培養を含む、一般的に使用されるいくつかのオルガノイドプロトコルの自動化から得られた結果を紹介する。
機械学習とデータ駆動型科学に支えられたセル培養の未来
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