Processive治療薬のカスタマイゼーション

次世代型のがん免疫治療の開発と層別化バイオマーカーの樹立

多様ながん種に対して免疫チェックポイント阻害薬を含む複合免疫治療が適応され、層別化バイオマーカーを用いた治療効果予測に基づく、患者毎の最適な治療法の選択が求められています。
ヒト検体を用いて、がん細胞が持つ遺伝子変異の特性や腫瘍が存在する臓器・組織環境の特徴に由来する腫瘍微小環境の免疫学的・代謝学的な変化に関して、全エクソームシークエンス、マルチカラーフローサイトメトリー、マスサイトメトリー、シングルセルシークエンス、多重免疫染色などを用いた網羅的解析によって評価します。さらに、治療効果や副作用などの臨床情報と併せた統合解析によって、層別化バイオマーカーの探索・樹立を目指しています。

さらに、制御性T細胞に代表されるがん免疫応答を抑制する免疫細胞の腫瘍内への浸潤・抑制活性の調節因子を標的とした、多角的な新規免疫治療法の開発に注力しています。

免疫トランスレーショナルリサーチ分野長　西川　博嘉、ユニット長　小山　正平

• 免疫トランスレーショナルリサーチ分野

次世代の抗体医療

ドラッグデリバリーと細胞生物学の観点から、次世代抗体医薬の研究開発を行っています。オリジナルシーズとして腫瘍特異的な抗体を薬物（Antibody drug conjugate, ADC) や放射性医薬品（Radioimmunotherapy, RIT) で武装化した医薬品、 同時に複数の抗原を認識する抗体（Bispecific antibody）を用いた免疫療法などを創出しています。また、分子イメージングや質量分析を用いたPK/PD/MOA解析を活用し、アカデミア・企業シーズの評価や開発支援を行っています。

新薬開発分野長　安永　正浩

• 新薬開発分野

人工知能（AI）技術を用いた新規がん治療薬の創出

AI技術を活用することで、化合物骨格や構造生物学情報などのビッグデータを仮想空間上で高速処理し、膨大な情報の中から候補化合物を特定することで創薬研究にかかる時間やコストの低減が可能になりました。また、人間の限界を超えた演算が可能となり、ヒット予測確率を飛躍的に上昇させた化合物デザインのブレークスルーも期待されています。

 共通研究開発分野　大橋　紹宏

• 共通研究開発分野　大橋チーム

がんワクチン、遺伝子改変・再生免疫細胞療法

免疫チェックポイント阻害療法・CD19 CAR-T細胞療法・COVID-19 mRNAワクチンの成功は、有効ながんワクチンやT細胞療法により、多様性のある元気なT細胞をがんに動員できれば、がんの根絶も夢ではないことを示しました。がんワクチンを中心に、TCR-TやCAR-TなどのT細胞療法の開発を進めており人工多能性幹細胞に由来する免疫細胞を用いた治療法の開発にも取り組んでいます。また、外部シーズの橋渡し研究も積極的に支援しています。

研究対象は、固形がん、血液がん、成人がん、小児がん、あるいは希少がんといった枠にとらわれず、すべてのがんになります。日本では毎年100万人（世界では2000万人）ががんに罹患し、40万人（世界では1000万人）ががんで亡くなっています。手術後に再発させないがんワクチンの開発、進行・再発がんにも有効なT細胞を中心とした免疫細胞療法の開発により、がんによる死亡率の低減を目指しています。

山口大学大学院医学系研究科・免疫学講座教授　玉田耕治氏より

免疫療法開発分野長　中面 哲也

• 免疫療法開発分野