国立大学法人東海国立大学機構 黑料网大学院工学研究科生命分子工学専攻の安井 隆雄 准教授?馬場 嘉信 教授、九州大学先導物質化学研究所の龍崎 奏 助教?玉田 薫 教授、大阪大学産業科学研究所の筒井 真楠 准教授?谷口 正輝 教授?川合 知二 招聘教授、東京医科大学医学総合研究所の落谷 孝広 教授らの共同研究グループは、体液中に存在するエクソソーム（※1）と呼ばれる生体粒子の形状分布が、がん诊断の新しい指標として使える可能性を発見しました。
エクソソームとは細胞から分泌される直径100 nm（※2）程の粒子で、血液や尿などの体液中に存在しています。これまで电子顕微镜（※3）によって様々な形を有するエクソソームが観察されてきましたが、溶液中（体液中）に分散しているエクソソームの形状を计测する技术はありませんでした。今回、当研究グループは、独自に开発してきたナノポアデバイス（※4）と呼ばれる1粒子形状解析技术を用いることで、肝臓がん细胞、乳がん细胞、大肠がん细胞、乳腺细胞由来のエクソソームの形状分布を计测することに成功し、さらにその形状分布がそれぞれ异なっていることを発见しました。例えば、肝臓がん细胞由来のエクソソームは、球状粒子とラグビーボールのような楕円球状の粒子が混在していましたが、乳がん细胞由来のエクソソームは球状粒子のみでした。また、乳がん患者と健常者の血中エクソソームを比较したところ、异なった形状分布をしており、今回の実験では乳がん患者と健常者の识别が可能でした。今后、さらに様々なエクソソームを计测する必要がありますが、本研究により、体液中エクソソームの形状分布を调べることで体内のがんを検出し、さらにそのがんの种类も特定できる可能性が示唆されました。
本研究成果は、2021年 4月28日(米国東部時間)に、アメリカ化学会（ACS）が出版する 「Analytical Chemistry」にRapid discrimination of extracellular vesicles by shape distribution analysisというタイトルで公開されました。本研究は、主に科学技術振興機構（JST）さきがけ(JPMJPR17HC)と日本学術振興会科学研究費(15H05417)の支援を受けて行われました。なお、用語解説等は別紙を参照。
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（※1） エクソソーム
エクソソーム（細胞外小胞、以下EV）は細胞からの分泌物で、直径100 nmほどの脂質二重膜小胞である。近年の研究から、EVは細胞間コミュニケーションに関与していることが明らかとなり、分泌元の細胞情報を持っていることから、がん細胞のバイオマーカーとして注目を集めている。特にEVの中に含まれているmiRNAを用いたバイオセンサー開発では、実際にいくつかのがんを検出することに成功している。また、形状や硬さなどの物理的な特徴についても注目を集めているが、体液中に分散しているEVの形状や硬さを計測することは技術的に難しいため、これら物理的特徴に関しては未解明な部分が多い。
（※2） nm（ナノメートル）
1 nm = 1/1000000000 m（10億分の1メートル）
（※3）电子顕微镜
通常の顕微镜（光学顕微镜）では光を用いて観察を行うが、电子顕微镜では光の代わりに电子（电子线）を用いる。原理的に光よりも电子を用いることでより小さい构造が観察できる。
（※4）ナノポアデバイス
ナノポアデバイスは、革新的な1分子/1粒子解析技术として期待されている。ナノポアデバイスの构造は、ナノポアの上下にイオン电流计测および电気泳动用の电极が设けられ、ナノポアと电极はともに碍颁濒などの电解质溶液で満たされている。ナノポア内に粒子が无ければ、ナノポアを介して电极间にイオン电流が流れ、电気泳动により粒子がナノポア内に入ると、一部のイオン电流が粒子によって遮断されイオン电流が减少する。この减少量がナノポア内の粒子体积に比例するため、ナノポアの厚みが通过粒子よりも十分に薄い场合、通过粒子の连続的な断面体积情报がイオン电流から算出され、そこから粒子形状を定量的に求めることが可能となる（図1）。この形状解析技术は当研究グループによって确立してきた独自技术である。1,2
1. S. Ryuzaki, et al., Nanotechnology 2017, 28, 155501.
2. M. Tsutsui, et al., Sci. Rep. 2017, 7, 17371.
タイトル：Rapid discrimination of extracellular vesicles by shape distribution analysis
掲載誌：Analytical Chemistry
著者名：Sou Ryuzaki, Takao Yasui, Makusu Tsutsui, Kazumichi Yokota, Yuki Komoto,
Piyawan Paisrisarn, Noritada Kaji, Daisuke Ito, Kaoru Tamada, Takahiro Ochiya,
Masateru Taniguchi, Yoshinobu Baba, Tomoji Kawai
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