肝細胞は、in vitroでの医薬品の毒性検査で欠かせない細胞です。HepG2, Huh7, THLE-2, PLC-PRF-5, and AML-12といった肝細胞株が利用されています。国立成育医療研究センターらのグループは、胆道閉鎖症を発症した肝細胞からHepaMNと命名された新しい不死化肝細胞株を樹立しました。不死化は、CDK4, cyclin D1, and TERTの遺伝子導入により行われました。
https://www.nature.com/articles/s41598-020-73992-3
HepaMN株の特徴について：
非形質転換肝細胞から樹立されており正常な肝機能と二倍体を持つ
HepaRGと同レベルのアルブミン遺伝子の発現を示す
肝細胞の細胞形態を示す
安定したシトクロムP450 3A4 (CYP3A4) を誘導し、正常な代謝作用を示す
効率よく増殖し、非常に長いパッセージでも安定である
結果として、毒性検査に新しい有用な肝細胞株を提供できたとしています。
HepaMN細胞の培養には、EMUKK-15が推奨されます。
新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）に対する先行するファイザーやモデルナのワクチンはmRNAタイプですが、下記のグループは、 adeno-associated viral (AAV)を利用したワクチンの試作評価を進めています。
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.01.05.422952v3.full.pdf
AAVを利用した遺伝子治療薬は、安全性が高い方法として認識されており、 遺伝子治療薬として、既に、Glybera, Luxturna, ZolgensmaらがFDAやEMAで承認されています。
二種類のAAVを利用したワクチンが試作されています。AAVCOVID-19-1（AC1）は、全長Sタンパク質がエンコードされており、感染した細胞の細胞膜上に抗原となるSタンパク質が発現します。もうひとつのAAVCOVID-19-3（AC3)は、Sタンパク質の一部をエンコードしており、抗原は分泌タンパク質の形態をとります。
評価は、マウスとサルで行われており、1回のドーズで5カ月間ほど免疫反応が持続したとのことです。保存も室温で1か月は問題がなく、AAVワクチンの量産については、方法論が確立しているので問題ないとのことです。なお、効果としては、AC1の方がAC3より高そうです。
しかし、ブログ管理人的には、抗原となる遺伝子が細胞に組み込まれてしまうことに一抹の不安を覚えますが、どうなのでしょうか？
英国および南アフリカでの感染爆発の背後には、新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）の変異が関係していると指摘されています。数多くの変異が発生しているのですが、これらに共通する変異は、N501Yであることも既に示されています。
University of Texas Medical Branch, Galveston TXのグループは、この変異がファイザーのワクチンであるTozinameran（BNT162b2, a nucleoside modified RNA vaccine）の効果に如何なる影響を与えるかについて報告しています。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7805448/
N501の遺伝的バックグラウンドであるY501との比較実験を、ワクチンを投与後、2週間及び4週間経過後の20人の血清を用いて、N501とY501ウイルスに対する中和抗体力価を測定することで実施しました。結果として、ほぼ同一の力価を得たとのことです。
The University of Hong Kongらのグループは、新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）の感染におけるヘパラン硫酸とACE2の糖鎖修飾の影響について研究しています。
https://www.nature.com/articles/s41467-020-20457-w
SARS-CoV-2の感染実験に、Calu3 (肺上皮細胞) and Caco2 (小腸上皮細胞) を使用しています。ヘパラン硫酸の影響を調べるにはHeparinaseを使用し、ACE2の糖鎖については、特にシアル酸に着目し、Neuraminidase (NA) を使用しています。
下図のように、Heparinazseのアプライで、ウイルス感染が抑制されており、ACE2の共受容体としてウイルスの捕獲にヘパラン硫酸が関係していることが示されています。ACE2のシアル酸修飾については、Sialidaseでシアル酸を切断することにより、ウイルスの感染がむしろ強くなっていることが示されています。
米国NISTは、reference mAbとしてヒト化IgG Type1 mAbを提供しています。このmAbの製造には、NS0細胞が使われています。同細胞は、生物医学研究や治療用タンパク質の生産で商業的に使用されている非分泌型マウス骨髄腫に由来するモデル細胞株であります。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31591262/
世界73機関で実施された103件の評価結果を包括して、糖鎖付加の状態を報告しています。IgG Type1のreference mAbの糖鎖修飾情報として役に立ちそうです。
University of Colorado Boulderらのグループは、新型コロナウイルス（COVID-19）に対するワクチン投与の優先順位についてシュミレーションを行いました。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7743091/
５つの年齢群のワクチン投与モデルを作り、ワクチンの人口に対する投与スピード（0.05%～1%/day）、感染率（1.15、1.5）、ワクチンの有効性（90%）、更にはワクチンの有効性が60歳以上で年齢と共に低下（60歳＝90% -> 80歳＝50%へ低下）する場合らを想定し、シュミレーションをしています。
結果は、条件で変化するのですが、60歳以上を優先する場合と、20歳から59歳を優先する場合が、最良の選択として入れ替わります。しかし、前提条件が実情で常に変化することから、オーバーオールに見ると、60歳以上を優先する方がベターな選択となるでしょう。
Yale University School of Medicineらのグループは、新型コロナウイルス（COVID-19)の病態を最も正しく反映するのは、唾液中のウイルス量である、という報告をしています。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7805468/
COVID-19のマーカーとしては、炎症性サイトカインやケモカイン (CXCL10, IL-6, IL-10), インフラマソーム (IL-18, IL-1β), インターフェロン (IFNα, IFNγ, IFNλ)らがある訳ですが、唾液中のウイルス量が病態と非常に良く相関することが示されました。比較として鼻咽頭のウイルス量のそれも評価されています。ウイルス量は、唾液からRNAを抽出し、RT-PCRのCt値から、RNA copies/mLを計算しています。非入院者、中等症、重症、致死の判別精度については、中等症（AUC=0.96）、重症（AUC=0.89）、致死（AUC=0.91）という高い精度が得られています。
下図の上段は、唾液のウイルス量と病態との相関を、下段は、鼻咽頭のウイルス量と病態とのそれを示しています。
国立成育医療研究所のグループは、レクチンマイクロアレイの糖鎖プロファイリングデータにDeep Learning（深層学習）を組み合わせることで、細胞の違いを超高精度で判別できることを実証しました。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352320420300742?via%3Dihub
レクチンマイクロアレイには、GlycoTechnicaのLecChip Ver1.0が使用されています。同レクチンマイクロアレイには厳選された45種類の天然型レクチンが搭載されており、2007年に上市以降、レクチンアレイのデファクトスタンダートとして世界中で広く使用されています。
Deep Learningは、ご存知のようにAIの一手法として色々な分野で応用が進んでおり、本研究ではGoogleのTensorFlowをバックエンドとし、Kerasをラッパーソフトとして使用しています。Deep Leaning の層構成は、入力層が45（レクチンの個数と同じ）、出力層が5（5種の細胞の判別を行うため）であり、隠れ層は１から5層であります。評価した細胞種は5種（Pluripotent stem cell, Mesenchymal stromal cell, Endometrial and ovarian cancer cell, Cervical cancer cell, Endometrial cell）であり、合計1,577サンプルを評価に用いています。
得られた結果は下記のように驚異的であり、総合97.4%という高い判別能力を示しています。
なお、本論文で用いられているDeep Learningは、Mxより”SA/DL Easy”というソフト名にて販売されています。本ソフトは、Deep Learningを使用するに際し、Pythonなど一切のプログラミング言語に関する知識を必要とせず、一次元配列のデータセット（上記論文で使用されているレクチンマイクロアレイの糖鎖プロファイリングデータ等）を入力として、マウスをクリックするだけで、Neural Networkを構築し、Deep Learningを走らせることが出来るユーザーフレンドリーなソフトとなっています。
本ソフトについてご興味がありましたら、Mxへお問い合わせをお願い致します。
本ブログでは、2020年12月15日、[The 2nd Yan report」を引用する形で、SARS-CoV-2は人工的な産物である可能性が高いとする記事をアップしています。
2021年1月15日、米国務省から、Activity at the Wuhan Institute of Virology、と題するFACT Sheetが公開されました。
https://www.state.gov/fact-sheet-activity-at-the-wuhan-institute-of-virology/
この記事の中において、米国務省は、SARS-CoV-2の起源がWuhan Institute of Virology (WIV)であるという明言は避けているのですが、WIVにおける三つのFACTsを次のように示しています。
慶応大医学部のグループは、日本におけるPCR検査では陽性となっている無症状から軽症の新型コロナウイルス（COVID-19）患者の抗体反応についてのコホート研究を報告しています。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7787511/
多くの海外におけるコホート研究は、COVID-19の症状がより明らかな患者から重症患者を対象にしていますが、感染後３週間で80%から100%の患者で抗体反応が出ています。そしてまた、これら抗体の産生量は、年齢、重症度、リンパ球減少症、血中CRPのレベルらと相関していることも数多くの研究で示されています。
本コホート研究は、既知のコホート研究より軽症や無症状患者を対象にしていますが、無症状患者では87.5%、軽症患者でも23.5%が抗体反応を示さなかったということです。