知っておきたいバイオテックのイノベーションTOP10

ジェニファー・ヒューン, フリーランス・バイオケミスト のKolabtreeでは、現在市場に出回っているバイオテック・イノベーションのトップ10を紹介しています。ライフサイエンス分野のトップ製品・サービスと、その背後にある企業についてご紹介しています。  

バイオテクノロジーの革新は、医療分野だけでなく、農業、環境、エネルギーの分野でも、この10年で着実に成長してきました。これらのほとんどすべてが バイオテック innovations involve genetic engineering, diagnostics, or assays, reflecting on the importance of synthetic biology on current biotechnological developments. Here are the top 10 biotech innovations that are transforming the industry. 

 1. Single Cell Technologies

シングルセル技術は、細胞環境の詳細な情報を提供し、創薬や臨床研究の重要なツールとなっています。と共に 次世代シーケンサーシングルセル技術は、細胞集団のより現実的な姿を明らかにし、これは腫瘍環境の不均一性を理解する上で特に重要である。これらの技術は主に研究の場で使用されているため、多くの受託研究企業が特定のDNAパネルを備えたシングルセルシーケンスおよび分析プラットフォームを提供しています。例えば ミッション・バイオ は，2段階のマイクロ流体ワークフローとシングルセルシーケンシングを組み合わせたTapestriプラットフォームを提供しています[1]。急性リンパ芽球性白血病パネルのような特定のDNAパネルを使用することで、疾患に特化したプロファイリングが可能になります[1]。シングルセル解析には、通常、別々のプロトコルを備えた複数のマシンが必要ですが、バークレーライツ社は、一歩進んで、1つのマシンで1つずつの細胞を同時に処理・解析できるマシンを開発しました。Beaconは，数万個の小さな細胞チャンバーを含む1つの光流体チップで，複数の単一細胞を操作することができます [2]．光による誘電泳動を利用して、特定の細胞を分割し、創薬企業が実証したように、抗体レパートリーのスクリーニングなど、さらなる分析を行うことができる。 アルデブロン [2, 3].また、最近では、T細胞に特化した研究に対応するため、Lightningが発売されました[4]。

2.アプタマーバイオセンサー 

グルコースモニター，妊娠検査，重金属センサーなどは，1960年代以降に開発・利用されているバイオセンサーベースの検出器の一例である[5]。バイオセンサーは，酵素，抗体，微生物などで構成され，検出された化合物の情報を読み取ることができる。新しいセンサー技術では，核酸アプタマーを用いた方法が注目されている。これは，従来の方法よりも感度，安定性，コスト面で優れている可能性があるからだ。 アプタマーバイオセンサー are typically developed by systematic evolution of ligands using exponential enrichment (SELEX,[6]), which generate stable DNA or RNA molecules that are highly selective to its target. For environmental testing or medical diagnostics where sample complexity is high, aptamers might just be the right type of molecule and a number of companies have focused on developing aptamers for these purposes. For example, South Korea-based Aptamer Sciences has developed an in vitro diagnostic test called the AptoDetect-Lung that assesses the risk of a patient developing lung cancer by detecting seven lung cancer バイオマーカー [7]. The test was shown to improve diagnostic accuracy compared to CT scan examination [8]. AptoDetect-Lung was recently granted diagnostic approval by the Korean Ministry of Food and Drug Safety [7].

3. Current Cell Therapies 

慢性疾患の管理には、何度も薬を投与する必要がありますが、必要な場所に必要なだけ薬を投与する方法があったとします。 ときに 必要なときに必要なだけ、自動的に。そこで、科学者たちは、薬物を運ぶ細胞療法を開発しているのです[9]。1型糖尿病患者では，膵臓のβ細胞の機能低下によりインスリンが不足し，血糖値が上昇して，頻尿，過度の喉の渇き，頭痛などの症状が現れる [10]．この問題を解決する方法として、以下のようなものが考えられます。 セラクシスは，患者の血糖値に直接反応する実験室で培養された膵臓細胞で構成された埋め込み型デバイスである[11]．このデバイスには、人工多能性幹細胞（iPSC）から製造された膵島細胞が含まれており、これらの患者の薬物治療をなくすことを目的としている。現在、移植可能な1回限りの治療法を開発しているもう1つの企業は、オークランドを拠点とする リビングセルテクノロジー.彼らのNTCell療法は，新生児の脈絡叢細胞を含むアルギン酸塩でコーティングされたカプセルを，パーキンソン病患者の脳に移植するというものである[12]。脈絡叢細胞は，神経細胞の成長と機能をサポートする脳脊髄液，分裂促進因子，その他の因子を供給する[12]．2013年、Living Cell Technologies社は、パーキンソン病に対する再生細胞治療の世界初の臨床試験を後援し、現在、さらなる研究のためにNTCellを評価している。

4. Stem Cell Applications

1980年代初頭から、科学者たちは、どのような条件で、どのようなアイデンティティをコントロールするのかを研究してきました。 幹細胞 differentiate. The ability to generate the desired cell type by controlled differentiation proved to be industrially important in areas such as 医薬品開発, regenerative medicine, and the manufacture of valuable bio-materials. For example, one Canadian-based company, NovoHeart, developed a solution for researchers looking to conduct drug tests for cardiac diseases. Their MyHeart platform utilizes iPSCs to generate human cardiac tissue or organ models, such as their human ventricular cardiac organoid chamber (or human heart-in-a-jar), which more closely mimics the actual human heart environment than animal models typically used during preclinical development [13, 14]. MyHeart is intended to predict, more accurately, the effects of new drugs before they head to 臨床試験. Another company is focused on bringing stem cell technology directly to the point of need. 血小板バイオジェニック2014年にマサチューセッツ州に設立されたスタートアップである同社は，軍の医療拠点などにおける現場での細胞治療のために，オンデマンドで移動可能なバイオリアクターを開発している[15, 16]．このバイオリアクターは，免疫性血小板減少症などの血液凝固疾患の治療のために現在開発されているiPSC由来の血小板様細胞を製造するものである[16]．

「融合することで ハーバード大学#39;のバルブ付きバイオリアクター技術と当社独自の人間の心臓の入った瓶を組み合わせることで、Novoheart社は、in vitroの人間の心臓のアッセイにおいて、これまでにないレベルの生物学的忠実度で疾患モデリング能力を向上させることができます」 - Kevin Costa氏https://t.co/zBwXX48EPL

- ノボハート（@Novoheart）さん 2019年12月19日

 幹細胞の技術は、医療研究や治療にとどまらず、培養肉や代替タンパク質に投資する企業の数にも表れています。細胞農業を利用して、以下のような企業が 未来のフィールド, メンフィス・ミーツとしています。 スーパーミート は，実験室で育てた鶏肉，牛肉，アヒル，卵，牛乳を開発している。2013年にマーストリヒト大学のマーク・ポストの研究室で最初のハンバーガーパティが製造されましたが，その価格は約$300,000米ドルという途方もないものでした [17, 18]．それ以来，企業は製造コストを削減するために競争しており，イスラエルに本拠を置くSuper Meat社が潜在的にその競争をリードしている。今年の10月には，同社のレストラン「The Chicken」で，研究室で育てられた初のチキンのテイスティングメニューを発売した[19, 20]。

5. CRISPR-based Platforms

が発見されてから ストレプトコッカス・パイオゲネス CRISPR-Cas9 adaptive immune response by the groups of Jennifer Doudna and Emmanuelle Charpentier [21], both of whom are this year’s Nobel prize recipients in ケミストリー, a number of CRISPR-based companies have been established. However, the first commercial application actually began in 2007 when scientists at Danisco (acquired by DuPont in 2011) discovered short repeat sequences in the genome of one of their yogurt bacteria, Streptococcus thermophilus [22, 23].彼らは、これらがclustered regular interspaced short palindromic repeats (CRISPR)であることを突き止めました。 S. thermophilus を使ってバクテリオファージの感染を防ぎました[23]。その後，デュポン社はこの発見を利用して，ヨーグルトの製造過程でファージ耐性を持つ菌株を設計した[22, 23]。それからおよそ10年後，さまざまなCRISPR-Casシステムが原子構造に至るまで特徴づけられ，その中でもCRISPR-Cas9が最も広く研究されている。

工業的に重要な生物を開発するという流れは現在も続いており、CRISPR-Cas9技術を用いることで、かつてないほどのスピードで開発が進んでいます。 Synthetic ゲノミクスは、エクソンモービルと共同で、CRISPRで編集した脂質の生産量を高めた微細藻類を開発しており、CO2を削減して石油の生産量を向上させる可能性があります。2 排出量を削減し、化石燃料への依存度を高めることができます[24, 25]。PLANTeDitとToolgenは、CRISPR-Cas9を用いて、外来DNAを導入せずに大豆などの持続可能な作物をエンジニアリングしている[26]。これはDNAフリーのゲノム編集と呼ばれ、彼らの作物は遺伝子組み換えされるものの、遺伝子組み換え作物の規制のハードルを回避することになる[26]。

CRISPRベースの治療薬でヒト臨床試験を開始した最初の企業は CRISPRセラピューティック そして バーテックス社 を2018年に発表しました[27-29]。CTX001は ex vivo は，β-サラセミアと鎌状赤血球貧血の治療法として研究されている治療法である[30]．この治療法は、患者の血液幹細胞を取り出し、CRISPR-Cas9を用いて遺伝子を改変し、その細胞を再び患者に戻すというものです。CTX001の臨床評価はまだ始まったばかりですが、今年6月に発表された予備的な結果では、ヘモグロビン血症の患者に治療効果が期待できることが示されました[31]。

6. Directed Evolution Platforms

2018年、フランシス・アーノルド、ジョージ・スミス、グレゴリー・ウィンターの3人は、酵素、ペプチド、抗体の有向進化に関する研究で、ノーベル化学賞を受賞した[32]。有向進化プラットフォームでは通常、目的の遺伝子の変異体を発現する大規模でランダムな遺伝子ライブラリを生成します。これらのライブラリは，リガンド結合性や触媒活性の向上など，望ましい特性を示すタンパク質変異体を選択することでスクリーニングされる。このプロセスは通常、選択されたバリアントに基づいて追加のライブラリをスクリーニングし、選択のカットオフに達するまで繰り返されます。このプロセスを利用して、多くのタンパク質ベースの治療薬が開発されてきた。ヒュミラ（AbbVie社）。 ルモキシティ (MedImmune)と ガミファント（NovImmune社）[33]。

有向性進化の技術を発展させた企業がある。 Carmot Therapeutics, a drug discovery company based in Berkeley, developed the Chemotype Evolution platform to identify novel drugs. During Chemotype Evolution, a set of small molecules are linked to a proprietary fragment collection to generate a library of candidate drugs. The library is screened against a human target and selected candidate drugs are submitted to further rounds of linkage and selection until the candidate drug has evolved into an high-affinity binding molecule [34]. Using Chemotype Evolution, Carmot identified two candidate compounds that are currently in clinical trials [34]. Other companies are using directed evolution to generate microbial platforms. Primordial Genetics, a San Diego-based biotech, is developing a platform that produces large microbial libraries through combinatorial genetics called the Function Generator [35]. Function Generator allows them to select for specific microbes that can potentially address a range of issues, from identifying stress tolerant yeasts for biofuel production to microbes capable of degrading plastics efficiently [35].

7. Microbiome-based Innovations 

2007年，米国国立衛生研究所は，マイクロバイオーム研究のための資金援助や参照データベースなどを提供するヒトマイクロバイオームプロジェクト（HMP）を立ち上げました[36]。これにより，HMPの設立は，資金援助の大幅な増加とともに，研究成果の開花を促しました[36]。ここ数年で生み出されたのは，膨大なデータが生成されたために，主に計算・統計用の研究ツールと，いくつかのマイクロバイオーム関連企業でした。これらの企業の多くは，皮膚のマイクロバイオームを回復させる外用剤（AOBiome, [37]）や腸内細菌を利用したドラッグデリバリー（Blue Turtle Bio, [38]）など，ヒトの疾患治療に焦点を当てていたが，マイクロバイオーム技術を他の方法で利用する企業もあった。 アステル・バイオ developed the Environmental Genomics platform to assist their clients in monitoring liquid waste output and prevent contamination of natural water bodies [39]. The platform profiles waste samples by detecting genetic biomarkers that are specific to key microbes, informs on potential operational issues (such as insufficient ammonia removal), and directs waste water treatment [39]. Sunnyvale-based フローラグラフ も廃棄物を調査しているが，マイクロバイオーム分析を家庭に直接持ち込もうとしている[40]．彼らの携帯型マイクロバイオーム機器は，便サンプルからマイクロバイオームを分析することで，慢性疾患のセルフモニタリングやコンパニオンアニマルの健康状態の追跡に関心のある顧客向けに設計されている[40]．自宅で自分のウンチを分析したいと思う人がどれだけいるかは不明だが，フローラグラフは，マイクロバイオーム分析に携帯性，費用対効果，アクセス性をもたらしている．医療や研究の現場では，このデバイスが必要とされるかもしれない．

8. DNA Hard Drives

私たちは、磁気ドラムやフロッピーディスクのような電子データストレージシステムの初期の時代から、長い道のりを歩んできました。技術の進歩により、データストレージの容量は、数十キロバイト（磁気ドラム）からペタバイト級（クラウドサーバー）まで、桁違いに大きくなりました [41]。この膨大なストレージスペースには、クラウドを支えるサーバーファームを収容するための膨大な物理的スペースも必要となる。科学者がDNA分子をデータストレージに利用することを初めて検討したのは1988年のことで、35ビットの1と0で5×7の正方形の画像をコード化して 大腸菌 ゲノム [42, 43]。それ以来，さまざまな機関や企業がDNAベースのデータストレージシステムの開発に力を注いでいる。サーバーファームを維持する場合に比べて，コスト，エネルギー使用量，スペースが大幅に削減できるからである[42]。驚くべきことに、世界中のすべてのデータを保存すると、わずか1kgのDNAに圧縮されると推定されている[42]。では、どうやって写真や音楽をDNAに「アップロード」するのだろうか。の科学者は ワシントン大学、マイクロソフト は、自動化されたDNA保存システムの概念実証研究でこの問題に取り組もうとした[44]。彼らの装置は、5バイトの「Hello」をDNA配列にエンコードし、そのDNAを合成、保存、配列し、「Hello」を取り出すことができることを実証した[44]。このプロセスには21時間を要し、1枚の写真を保存するには今日では実用的ではない。しかし、このような技術が開発されるスピードを考えると、ごく近い将来に利用できるようになっても不思議ではない。

9. DNA Origami 

DNAとRNAのヌクレオチドの塩基対は、「自己組織化」能力を持つ魅力的な生体分子材料である。このことは，2000年代半ばにさまざまなグループによって実証されており[45-47]，その中には，DNAを2次元の正方形，三角形，幸せな顔などの形に組み立てる方法を発表したPaul Rothemundも含まれる[48]．2017年には、いくつかの研究室が最大のDNAナノ構造を構築することができた。大きなナノロッド、レンガ、タイルが集まって、数百ナノメートルから1ミクロン以上の範囲の長さを持つ巨大な構造体を形成した[49-51]。これらの研究では，DNAナノ構造の鮮明な3次元画像が示されており，核酸が医療，エレクトロニクス，バイオマテリアルへの応用を視野に入れた任意の数の構造に組み立てるよう設計できることを示している。現在、DNA折り紙はドラッグ・デリバリー・プラットフォームを生成するために開発されている(ジェニスフィア)、診断用ナノロボット(ナンバリング)、代謝物生成などの用途のための酵素内蔵ナノファブリックス(FabricNano) [52]. Nanovery’s nanorobots are designed using 人工知能 to detect circulating tumor DNA (ctDNA) [53]. Their diagnostic nanorobot is intended to replace current liquid biopsy tests for ctDNA, which require extensive time and cost. The nanorobot is inserted into a blood sample and if cancerous DNA is detected, lights up within 1-2 hours. As mutations continue to accumulate in cancerous DNA, Nanovery intends to continuously evolve their nanorobots to detect these new mutations [53].

#DNA 折り紙で作る世界最小のモナリザ https://t.co/v06eXUt0rU pic.twitter.com/oAR1naVEvW

— Genetic Engineering & バイオテクノロジー News (@GENbio) 2017年12月10日

10. Artificial Intelligence in Medicine

とはいえ 人工知能 そして 機械学習 are not considered biotechnologies, they deserve a mention due to their impact in the medical field. Research interest in AI-based medical applications has grown significantly over the past decade, as shown by the 20-fold increase in relevant publications from 2010 (596 papers) to 2019 (12422) [54]. At the time of writing, there were a little over 70 market approved AI algorithms for medical applications, according to a study conducted by the University of Groningen and the Medical Futurist Institute [54, 55]. A number of these applications use image-based machine learning algorithms for the analysis, diagnosis, or assessment of disease. Qlarity Imaging社のQuantX ソフトウェアは，放射線科医が乳房MRI画像上の異常なスポットをより迅速かつ正確に識別するための支援ツールである[56]。また，放射線科医がMRI画像内の悪性病変を正しく識別する能力を評価した臨床研究では，QuantXソフトウェアを使用した場合に放射線科医のパフォーマンスが向上した[57]．特に、完全に自律した医療用ロボットの開発に対する研究の関心が高まっており、現在は非常に特殊なタスクをこなすように訓練されている。が開発したIDx-DR装置は デジタル診断は，糖尿病患者の失明の原因である糖尿病性網膜症を診断するために，網膜画像を撮影します[58]．撮影された画像は，タンパク質の沈着や滲出液などのバイオマーカーを検出するように訓練されたAIマシンによって解析され，30秒以内に診断レポートが出力される．また、現在、完全自律型の手術ロボット、在宅医療アシスタント、メンタルヘルス支援ロボットなどの開発にも取り組んでいる。

リファレンス

1.       ミッション・バイオ.から入手できます。 https://missionbio.com/products/platform/.
2.       Mocciaro, A., et al, ナノ流体デバイス上で編集されたクローンを選択するための光活性化細胞識別・選別（LACIS）。 Commun Biol, 2018.1: p. 41.
3.       シェイファー、E． アルデブロン社がBerkeley Lights社のBeacon®プラットフォームを採用 - Aldevron News.
4.       Berkeley Lights - The Lightning™ 光流体システム.から入手できます。 https://www.berkeleylights.com/systems/lightning/.
5.       Mehrotra, P., バイオセンサーとその応用 - A review. J Oral Biol Craniofac Res, 2016.6(2): p. 153-9.
6.       McConnell, E.M., J. Nguyen, and Y. Li, 環境モニタリングのためのアプタマーベースのバイオセンサー。 Front Chem, 2020.8: p. 434.
7.       Aptamer Sciences - AptoDetect™-Lung.から入手できます。 http://aptsci.com/en/diagnosis/aptodetect-lung/.
8.       Aptamer Sciences - 製品紹介.から入手できます。 http://aptodetect-lung.com/en/aptodetect-lung/.
9.       Lee, S.Y.です。 移植可能な薬を作る細胞である。 サイエンティフィック・アメリカン. 2018.
10.     Katsarou, A., et al, 1型糖尿病です。 Nat Rev Dis Primers, 2017.3: p. 17016.
11.     Seraxis Technologies - 細胞置換への革新的なアプローチ.から入手できます。 https://www.seraxis.com/seraxis-technology/.
12.     リビングセルテクノロジー - NTCell.から入手できます。 https://lctglobal.com/research/ntcell#click-here.
13.     Li, R.A., et al, Bioengineering an electro-mechanically functional miniature ventricular heart chamber from human pluripotent stem cells. バイオマテリアル, 2018.163: p. 116-127.
14.     NovoHeart.から入手できます。 http://www.novoheart.com/hk/product5.
15.     血小板バイオジェネシス社が医療技術エンタープライズ・コンソーシアムから$2.3百万円の助成を受け、ドナー非依存型血小板生産の開発を加速化.
16.     血小板バイオジェニック.から入手できます。 https://www.plateletbio.com/product-development <p class="MsoListParagraph" style="margin-bottom:0cmAvailable from: text-indent:-18.0pt.
17.     Datar, I. マーク・ポストの培養牛肉.入手方法：new-harvest.org/mark_post_cultured_beef.
18.     Fountain, H.., $325,000のバーガーを作る.
19.     ザ・チキン.
20.     Super Meat Pressのビデオ.から入手できます。 https://vimeo.com/473309639.
21.     Jinek, M., et al, 適応性細菌免疫におけるプログラム可能なデュアルRNAガイドDNAエンドヌクレアーゼ。 Science, 2012.337(6096): p. 816-21.
22.     Cohen, J.., CRISPRをめぐる戦線はどう描かれたかである。 サイエンスマガジン. 2017.
23.     Barrangou, R., et al, CRISPRは、原核生物のウイルスに対する後天的な耐性をもたらす。 サイエンス, 2007.315(5819): p. 1709-12.
24.     Verruto, J., et al, 無節操なマーカーレス特性の積み上げで Proc Natl Acad Sci U S A, 2018.115(30): p. E7015-E7022.
25.     合成ゲノミクス: Algal Cell Factories.から入手できます。 https://syntheticgenomics.com/algal-cell-factories/.
26.     PLANTeDit - NON-TRANSGENIC HIGH OLEIC SOYA.から入手できます。 https://plantedit.com/index.php/products/.
27.     Saey, T.H.です。 CRISPR、初のヒト臨床試験へ. 2019.
28.     CRISPRセラピューティクス社とバーテックス社、CRISPR/Cas9遺伝子編集治療薬CTX001の臨床開発プログラムの進捗を発表 - プレスリリース CRISPRセラピューティクス社. 2019.
29.     臨床試験。 NCT03655678.から入手できます。 https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03655678.
30.     CRISPR セラピューティクス - ヘモグロビン異常症.から入手できます。 http://www.crisprtx.com/programs/hemoglobinopathies.
31.     CRISPR Therapeuticsとバーテックス社、第25回欧州血液学会（EHA）年次総会で重症ヘモグロビン症における遺伝子編集治療薬CTX001™の新しい臨床データを発表 - プレスリリース CRIPSR Therapeutics. 2020.
32.     2018年のノーベル化学賞<source data-srcset="https://www.nobelprize.org/images/arnold-57918-portrait-mini-2x.jpg" media="(min-width: 220px)" srcset="https://www.nobelprize.org/images/arnold-57918-portrait-mini-2x.jpg" style="-webkit-font-smoothing: antialiased;"><source data-srcset="https://www.nobelprize.org/images/arnold-57918-portrait-small-2x.jpg" media="(min-width: 900px)" srcset="https://www.nobelprize.org/images/arnold-57918-portrait-small-2x.jpg" style="-webkit-font-smoothing: antialiased;"><source data-srcset="https://www.nobelprize.org/images/arnold-57918-portrait-medium-2x.jpg" media="(min-width: 1400px)" srcset="https://www.nobelprize.org/images/arnold-57918-portrait-medium-2x.jpg" style="-webkit-font-smoothing: antialiased;">。.から入手できます。 https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2018/summary/.
33.     Lu, R.M., et al, 病気の治療のための抗体の開発。 J Biomed Sci, 2020.27(1): p. 1.
34.     Carmot Therapeutics - テクノロジー.から入手できます。 https://carmot-therapeutics.us/science/.
35.     プリモーディアル・ジェネティクス - ファンクション・ジェネレーターTM.から入手できます。 https://www.primordialgenetics.com/our-platform/.
36.     チーム、N.H.M.P.A.です。 米国国立衛生研究所における10年間のヒトマイクロバイオーム研究活動のレビュー（2007～2016年度）。 マイクロバイオーム, 2019.7(1): p. 31.
37.     AOBiome.から入手できます。 https://www.aobiome.com/.
38.     ブルータートル・バイオ.から入手できます。 https://blueturtlebio.com/.
39.     アステルバイオ.から入手できます。 https://www.asterbio.com/.
40.     フローラグラフ.から入手できます。 http://www.floragraph.me/technology-overview.html.
41.     コンピュータ歴史博物館 - コンピュータの歴史の年表.利用可能なサイト：computerhistory.org/timeline/memory-storage/.
42.     アンディ、E, 全世界のデータを保存するDNAの仕組み. 2016.
43.     デイビス、J． ミクロヴェヌス。 アートジャーナル、1996年。55(1): p. 70-74.
44.     Takahashi, C.N., et al, DNAデータ保存のエンド・ツー・エンドの自動化を実証。 Sci Rep, 2019.9(1): p. 4998.
45.     Chworos, A., et al, RNAを使ってプログラマブルなジグソーパズルを作る。 Science, 2004.306(5704): p. 2068-72.
46.     Park, S.H., et al, 階層的な組み立て方法によって形成された、有限サイズで完全にアドレス可能なDNAタイルラティス。 Angew Chem Int Ed Engl, 2006.45(5): p. 735-9.
47.     Rothemund, P.W., et al, プログラム可能なDNAナノチューブの設計と特性評価。 J Am Chem Soc, 2004.126(50): p. 16344-52.
48.     ローテムンド、P.W.。 DNAを折りたたんで、ナノスケールの形状やパターンを作る。 Nature, 2006.440(7082): p. 297-302.
49.     Wagenbauer, K.F., C.Sigl, and H.Dietz, ギガダルトン規模の形状プログラム可能なDNA集合体。 ネイチャー、2017年。552(7683): p. 78-83.
50.     Tikhomirov, G., P. Petersen, and L. Qian, 任意のパターンを持つマイクロメートルスケールのDNA折り紙アレイのフラクタルアセンブリ。 ネイチャー、2017年。552(7683): p. 67-71.
51.     Praetorius, F., et al, DNA折り紙のバイオ技術による量産化。 ネイチャー、2017年。552(7683): p. 84-87.
52.     Dunn, K.E, DNAナノテクノロジーのビジネス。折り紙などの商業化。 Molecules, 2020.25(2).
53.     ナノカバリー - ナノロボット.から入手できます。 https://www.nanovery.co.uk/science.
54.     Benjamens, S., P. Dhunnoo, and B. Meskó, 人工知能を用いたFDA承認の医療機器とアルゴリズムの状況：オンラインデータベース NPJ Digit Med, 2020.3: p. 118.
55.     The Medical Futurist - FDA承認のA.I.ベースのアルゴリズム.から入手できます。 https://medicalfuturist.com/fda-approved-ai-based-algorithms/.
56.     Qlarity Imaging社 - 教育.から入手できます。 https://www.qlarityimaging.com/education.
57.     Jiang, Y., A.V. Edwards, and G.M. Newstead, 乳房MRIに人工知能を適用して診断を改善する Radiology, 2020: p.200292.
58.     デジタル診断 - IDx-DRの概要。ケアギャップをなくし、失明を防ぐ.から入手できます。 https://dxs.ai/products/idx-dr/idx-dr-overview-2/.