皮膚の創傷治癒は、熱傷、外傷、糖尿病性潰瘍、外科的損傷などの患者に関わる、世界的に重要な医療課題です。ヒト人工多能性幹細胞（iPSC）由来の角化細胞は、従来の移植片に代わる有望な選択肢ですが、現在の分化誘導法は時間がかかり、効率が低く、十分に最適化されていません。
既存の手法は主に化学的な分化誘導に依存しており、角化細胞の作製には通常30～60日を要するうえ、収量や細胞の機能にもばらつきがあります。また、臨床効果を左右する重要な要素である、細胞の健康状態、成熟度、機能的統合についても十分に考慮されていません。
一方、従来のゲノミクスやトランスクリプトミクスでは、細胞の機能を直接担うタンパク質の発現や活性を十分に捉えることができず、細胞の挙動を部分的にしか理解できません。このことが、より優れた分化誘導法の合理的な設計を難しくし、大規模な細胞製造の妨げとなるとともに、治療を必要とする患者への迅速な提供を困難にしています。
本プロジェクトでは、iPSC由来角化細胞をより迅速かつ効率的に作製するため、機械学習（ML）および大規模言語モデル（LLM）を活用した高度なプロテオミクスに基づく分化誘導プラットフォームを開発しています。この手法では、細胞内の各区画に存在するタンパク質を直接定量・選別することで、細胞がケラチノサイトへと変化する過程を詳しく解析し、分化誘導法の改善につながる情報を得ることができます。
私たちは、相互に補完する2つの戦略を組み合わせています。1つ目は、膜プロテオミクスを活用した「受容体–リガンド・マッチング」で、細胞のシグナル伝達に適した培養条件を特定し、培地を最適化します。2つ目は「核プロテオミクス」で、分化を促進する主要な転写調節因子を特定し、LNP-mRNAベクターを用いて細胞に導入することで、迅速かつ制御された分化を促します。これら2つの手法を組み合わせることで、分化速度、細胞の健康状態、成熟度、機能の大幅な向上を目指します。
この手法によって作製される「機能強化型誘導角化細胞（eiK細胞）」は、大規模製造への展開が期待され、創傷治療、再生医療、皮膚科領域における幅広い応用の可能性があります。
