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リモートワークで二社を掛け持ちし給与を倍増する!! シリコンバレーで広がるちょっと危険なワークスタイル

シリコンバレーで多くの企業がリモートワークを導入しているが、二社で勤務し給与を倍増する社員が現れた。テック企業の多くは完全リモートワークを採用しており、社員はオフィスに出社することなく、在宅にて二社掛け持ちで勤務する。会社の就労契約に抵触しており、見つかれば解雇となるが、給与が倍増するというインセンティブは大きい。危険なワークスタイルであるが、リモートワーク時代の働き方として議論を呼んでいる。

出典: Overemployed

リモートワークの実態

シリコンバレーではGoogleやFacebookなどがハイブリッドワークに移り、在宅勤務とオフィス勤務を併用した形態を取る。リモートワークだけを選択するオプションもあり、社員の2割が完全在宅勤務で働いている。一方、DropboxやSpotifyなどはリモートワークを中心とする勤務体系を採用しており、多くの社員はオフィスに出社することなく勤務を続けている。また、Automatticなどはオフィスを持たず全員がリモートで勤務している。

正社員として掛け持ち勤務

このように、テック企業で社員の多くがオフィスに出社することなく在宅で勤務している。このような雇用環境が続く中、二社を掛け持ちして勤務する社員が現れた。ギグワークのような契約社員ではなく、正規社員としてリモートワークで二社を掛け持ちする。パソコンで業務をこなし、打ち合わせはZoomなどテレビ会議で参加する。二社分の仕事をするのは無理と思われていたが、業務内容によりこれが可能であることが分かってきた。サンフランシスコの新興企業Overemployedは二重勤務に関する情報を発信しておりその実態が明らかになってきた。

フィールド・エンジニアのケース

Overemployedによると、エンジニア”sidegigs”はフルタイムで二社を掛け持ちして働いている。ソフトウェア・エンジニアとして20年のキャリアを持ち、現在はフィールド・エンジニアとして二社で勤務している。一社は2020年11月から勤務を始め、もう一社は2021年4月に就職した。二社を掛け持ちして勤務し、年収は67万ドル(7370万円)となる。二社で勤務しているが時間外勤務は少なく、仕事に追われているという様子はない。

出典: Overemployed  

二社で働くためには

二社で働くためにはそれなりのスキルを必要とする。最も重要なポイントは秘密の保持で、二社で勤務していることを口外してはいけない。家族内に情報を留めておき、友人や他の家族に打ち明けないようアドバイスしている。また、仕事に優先順位をつけ、掛け持ちしている2番目の仕事はプライオリティを下げるよう指示している。具体的には、LinkedInなどに仕事の履歴を掲載するときは、メインの会社の職業を掲示し、サブの会社については何も触れない。履歴書も同様で、サブの会社の仕事については何も記載しない。

時間管理のポイント

実際に仕事を始めると、打ち合わせ時間の調整が最大の課題となる。Zoom会議で二社の打ち合わせ時間が重なるときの対応がカギとなる。基本的には、二台のパソコンで業務をこなし、会社ごとに使うマシンを決めておく。会議はできるだけ手短に効率的に運用し、存在感を印象づける行動を取る。どうしても二つの会議が重なるときは、丁寧に断ることを推奨している。

何故こんなことが可能になるのか

ワークスタイルが柔軟なシリコンバレーであるが、二社を掛け持ちする正規社員が出現したことは驚きをもって受け止められている。コロナでリモートワークが始まった当初は緊張感をもって仕事を進めてきたが、このワークスタイルが定着した今は社員の印象が希薄になり、管理職の目が届きにくくなっている。対面で会ったことのない社員が増え、人間関係が疎遠になっていることが原因の一つとされる。

二重勤務できる企業とできない企業

また、二重勤務に向いている企業と避けるべき企業がある。二重勤務が可能となるのは安定した大企業で、厳しいアウトプットが求められないところが多い。更に、仕事の内容が明確に定義されているテック企業が適している。また、銀行など金融関連企業も候補になる。反対に掛け持ちできないのはスタートアップで、社員の数が少なく、仕事の成果が厳しく評価される。また、GAFAMなど大手テックはリモートワークのルールが明確に規定されており、二重勤務することは難しいとしている。

出典: Overemployed  

二重勤務に移行するパターン

実際にどれだけの人が二重就職しているかについての統計情報は無いが、この形態が徐々に増えつつある。いきなり二社に就職するのではなく、転職する際に会社を辞める前に、次の会社の勤務を開始し、トライアルで掛け持ちするケースが増えている。実際にダブルで仕事をしてみて、上手くいくことが分かると、本格的に二重就職するパターンが多い。二重就職が発覚すると、就労規定に抵触するため解雇になり、危険と隣り合わせのワークスタイルといえる。

二重勤務を容認する?

これから企業の管理職は二重就職社員を見抜くスキルが求められる。一方で、労働力不足が深刻なシリコンバレーで、テック企業は優秀なエンジニアを雇い入れることに苦慮している。今後、二社掛け持ちのワークスタイルを容認する企業がでてくるのか動向を注視する必要がある。

Googleの次のコア事業はAIヘルスケア、ビジョンAIで病気診断のプロセスを自動化

Googleはヘルスケア部門「Google Health」を設立し、医療技術開発をここに集約した。Google Healthは医療とAIを組み合わせ、高度なソリューションを開発している。Googleは次のコアビジネスとしてヘルスケアを選び、事業を大規模に展開しようとしている。

出典: Google

Google Healthとは

開発者会議Google I/OでChief Health OfficeのKaren DeSalvoがGoogle Healthの最新技術を公表した(上の写真)。Google Healthはグループ内に散在していたヘルスケア部門を統合して設立された。Google Healthはコア技術であるAIを医療技術と融合し、インテリジェントな医療システムを開発する。特に、ビジョンAIでメディカルイメージングを解析することで、病院の医療プロセスを自動化する戦略を取る。

乳がん検査を自動化

その一つが乳がん検査の自動化で、ビジョンAIががんを検知し医師の負荷を軽減する。Googleはシカゴの医療機関Northwestern Medicineと乳がんを判定するシステムの臨床試験を進めている(下の写真)。マンモグラフィー(Mammography)で撮影したイメージングから、医師が乳がんを判定するが、判定結果がでるまには時間を要す。この期間、患者は不安な日々を過ごすことになる。GoogleはこのプロセスをビジョンAIで実施し、解析時間を大幅に短縮することに成功した。

出典: Google

検知システムの概要

Googleが開発したビジョンAIは医師と同程度の判定精度を持ち、メディカルイメージングからがんを特定する。AIががんを検知すると医師にアラートが送信され、追加検査など必要な措置が取られる。これにより、患者は検査結果を即時に知ることができ、精神的な負担が大きく軽減する。また、AIが医師を置き換えるのではなく、医療ツールとして機能し、最終判定は医師が下す。

眼底検査を自動化

Googleは眼底の写真をAIで解析することで、糖尿病網膜症(Diabetic Retinopathy)や糖尿病黄斑浮腫(Diabetic Macular Edema)を特定することに成功した。これらは失明の原因となるが、早期に検知することでこれを防ぐことができる。AIは眼底の写真を解析し、出血を示す赤い斑点から糖尿病網膜症を判定する(下の写真左側;正常な眼底、右側;AIは糖尿病網膜症と判定)。

出典: Lily Peng et al.

インドで臨床試験

インドでは眼科医が少なく患者の多くが、糖尿病が原因で失明に至っている。この判定をAIで実施することで、多くの人が眼底検査を受けることができる。このアルゴリズムはGoogleとVerilyで開発され、インドのAravind Eye Hospitalで試験が実施された(下の写真)。患者は特殊なカメラ(Fundus Camera)で眼底の写真を撮影し、AIはイメージングから糖尿病網膜症と糖尿病黄斑浮腫を自動で検出する。

出典: Google

皮膚がんを検知

GoogleはビジョンAIを使って皮膚の状態を検査する技術を開発した。世界で20億人が皮膚や髪や爪に関する問題を抱えているが、皮膚科の医師の数は十分でない。多くの人がGoogleの検索エンジンで医学文献を探し、自分の皮膚の状態を調べている。しかし、文献を読み下すのは容易ではなく、Googleは皮膚病を判定するツールを開発した。

スマホアプリとして実装

これはスマホアプリとして提供され、皮膚の黒点を撮影し、AIはそれががんであるかどうかを判定する。被験者はスマホカメラで患部を撮影し(下の写真左側)、身体情報(年齢や性別や幹部の位置など)を入力し(中央)、これらをアップロードする。AIは写真イメージから、黒点ががんかどうかを判定する(右側)。皮膚がんの種類は288に及ぶが、AIはこれを正確に判定する。これは消費者向けのアプリとして提供され、問題があれば医師に相談する手順となる。

出典: Google

消費者向けヘルスケア技術開発

一方、消費者向けのヘルスケア技術はFitbit部門で開発している。Googleは人気のウエアラブルFitbitの買収を完了し、スマートウォッチなどの開発を進めている。スマートウォッチは運動量や心拍数など身体データを収集し、これをAIで解析することで健康管理に関する知見を得ることができる。Fitbitはハードウェア部門Nestに属し、ここで消費者向けのヘルスケア技術を開発している。スマートウォッチはバイオセンサーとして機能し、Apple Watchを中心に、消費者向け健康管理のウエアラブルとして市場が急拡大している。

サンフランシスコ地区は全米で初めて集団免疫に到達、ウイルスの変異や人の移動が続く中どう免疫を維持するかが課題

米国で新型コロナウイルスのワクチン接種が急ピッチで進んでいる。ペースは地域により大きく異なり、サンフランシスコ地区はワクチン接種率が極めて高く、全米で初めて集団免疫(Herd Immunity)に到達した。集団免疫とは地区住民の殆どがワクチン接種を終え、ウイルスの感染が抑え込まれた状態を指す。一方、ウイルスの変異や人の往来が進み、集団免疫がコロナの終息に結び付くのか、慎重な意見は少なくない。

出典: VentureClef

ワクチン接種の状況

サンフランシスコ地区では2020年12月から医療従事者や高齢者を対象にワクチン接種が始まった。当初はワクチン供給量が少なく、接種対象者が限定されたが、2021年4月からは16歳以上が対象となり、希望するひとすべてにワクチンが行き渡り、接種回数が大幅に上昇した。

集団免疫に到達

このため、サンフランシスコでは少なくとも1回のワクチン接種を済ませた人の割合が72%となった。また、シリコンバレー中心部サンタクララ郡でもワクチン接種が進み、少なくとも1回の接種を済ませた人の割合は70.4%となった(下のグラフ、上段)。集団免疫については色々な解釈があるが、集団の7割が免疫を持つと感染の連鎖を断ち切れるとの考え方が主流で、サンフランシスコ地区はこのポイントに到達したことになる。ただ、日ごとのワクチン接種件数は4月をピークに減少に転じており(下のグラフ)、ワクチン忌避への対応がこれからの課題となる。

出典: Santa Clara County Public Health

感染者数は大きく減少

ワクチン接種が進むなかコロナウイルス感染者数が大きく減少している。いま、カリフォルニア州が米国で一番安全な場所といわれている。全米でワクチン接種が進むが、カリフォルニア州の接種率が突出しており、これがコロナウイルス感染者数に表れている。サンタクララ郡では2021年1月をピークに感染者数が急速に減少し、今では一日の感染者数が98人となっている(下のグラフ)。人口10万人当たりの感染者数は、米国平均は102人であるが、サンタクララ郡は2.7人と低い数字を示している。

出典: Santa Clara County Public Health

集団免疫についての考え方

集団免疫(Herd Immunity)とは住民の大部分が免疫を持つことで感染病の拡大を防ぐ効果を指す。多くの住民が免疫を持てばこれが楯となり、病気感染の連鎖を断ち切ることができる。ワクチン接種で体内に抗体が生成され、これが感染症に対する免疫となる。

このポイントに到達するには

定義は明快であるが、住民の何割がワクチン接種を受けるとこのポイントに到達するかが議論となっている。集団免疫は感染の度合いにより決まり、病気が感染しやすい場合は多くの人が免疫を持たないとアウトブレークは止まらない。病気の感染のしやすさは基本再生産数(Basic Reproduction Number、略称はR0)と呼ばれ、一人の患者から何人に感染するかという指標となる。一人の患者から平均して二人に病気がうつると、基本再生産数は2となる。

新型コロナの基本再生産数

新型コロナウイルスは遺伝子が変異し異なるタイプが生まれ、基本再生産数は変異株ごとに異なる。米国では疾病予防管理センター(CDC)がパンデミック対策の基礎データとして新型コロナウイルスの基本再生産数を2.0から3.0と推定している。この数字をベースに計算すると、免疫化される集団の割合は0.5から0.67となり、住民の7割がワクチン接種を済ませる必要がある。

集団免疫に到達できないという意見

一方、サンフランシスコ地区だけで集団免疫に到達しても、他の地域で感染を抑え込めなければ、人の移動でウイルスが域内に持ち込まれる。また、新型コロナウイルスはRNAタイプで、頻繁に変異を繰り返し、感染力の強いウイルスが生まれている(下のマップ、米国で広がる変異株)。カリフォルニア州は英国型変異株(B.1.1.7)が主流で感染者が増える要因となっている。今後、ワクチンをすり抜けるウイルス変異株の発生が予測され、集団免疫を維持できるのかが問われている。

出典: CDC

ワクチン忌避の問題

また、集団免疫に到達するのを阻害する要因としてワクチン忌避(vaccine hesitancy)がある。宗教的または心情的な理由でワクチンの接種を躊躇する集団があり、ワクチン接種が進まない原因となっている。新型コロナウイルスのケースでは地域により際立った特性を示している(下のマップ、色の濃い部分:ワクチン忌避率が高い地域)。ワクチン忌避の全米平均が37%であるのに対し、サンフランシスコ地区は8%と極めて低く、これがワクチン接種率を押し上げる要因となっている。(カリフォルニア州やニューヨーク州など民主党基盤ではワクチン忌避率は低い。一方、ユタ州やノースダコタ州など共和党基盤ではワクチン忌避率が高い。)

出典: CDC

ワクチン接種が身近になる

宗教や政治や信条によるワクチン忌避者を説得することは難しいが、ワクチン接種が進まないもう一つの理由は接種を受けるプロセスの複雑さにある。バイデン政権はこの問題を解決するために、全米で統一したサイトを開発した。これは「Vaccines.gov」と呼ばれ、このサイトから自宅周辺の接種場所を検索し、そこでワクチン接種の予約ができる(下の写真)。今では、大型施設での集団接種だけでなく、薬局やスーパーマーケットで手軽に接種できるようになった。これでワクチン接種を躊躇する問題が解決すると期待されている。

出典: Vaccines.gov

全米で集団免疫を目指す

トランプ政権ではコロナ感染症対策の効果が上がらず、感染者や死者の数が急増し社会に危機感が広がった。バイデン大統領が就任してからは感染防止対策が徹底し、また、ワクチン接種が急ピッチで進んでいる。バイデン大統領はアメリカ独立記念日(7月4日)までに、国民の70%が少なくとも一回のワクチン接種を終えることを目標に定めた。集団免疫という言葉は使わなかったが、この目標を達成すると感染を抑えみ、普段の生活に戻ることができる。アメリカのコロナ感染症対策はバイデン政権で大きな転機を迎えた。

【ワクチン接種を受けてみると】

ワクチン接種の予約が取れない

実際に、二回のワクチン接種を済ませたが、ハプニングに見舞われながらも、米国巨大プロジェクトの機敏性を感じた。ワクチン接種で苦労したのは予約の取得であった。ワクチン接種の責任者がカリフォルニア州政府、地方自治体、病院など複数の団体にまたがっており、それぞれのサイトにアクセスし、空きスポットを探すこととなった。カリフォルニア州政府のサイトで予約待ちをしていたが回答は無く、最終的に、サンタクララ郡が運営するメガサイト(サンフランシスコ・フォーティナイナーズのスタジアム、下の写真)で1回目のワクチン(ファイザー)接種を受けた。(この問題を解決するため上述のVaccines.govが開発された。)

出典: VentureClef

ワクチン接種がキャンセルとなる

二回目のワクチン接種は21日後に同じサイトで予約していたが、サンタクララ郡から予約をキャンセルしたとの連絡を受けた。理由はワクチン供給量の不足で、Kaiser Permanente(かかりつけの病院)がワクチンを”横取り”したので、そこで二回目の接種を受けるよう指示された。急遽、病院に問い合わせ、調整を重ねワクチン接種の予約が取れた。

出典: VentureClef

病院の特設テントで接種を受ける

病院は大量のワクチン接種を行えるよう、敷地内に特設テントを設け(先頭の写真)、野戦病院と化して接種を進めた(上の写真)。接種会場でワクチンの効用や副反応などの資料を手渡され、また、専任スタッフが質問に応じてくれた。ワクチン接種のデータは病院の電子カルテに入力され、ホームドクターがこれを確認する手順となった。誰もが初めての経験で、失敗しながらも政府と民間が共同で大きなプロジェクトを推進するダイナミックさを実感した。

タンパク質フォールディングでブレークスルー!!DeepMindはアミノ酸配列からたんぱく質3D構造を予測するAIで50年に渡るチャレンジに解を出す

アミノ酸の配列からタンパク質の3D形状を推定する技法は「タンパク質フォールディング」と呼ばれ、生物学のグランドチャレンジとして、50年にわたり研究が続いてきた。DeepMindは高度なAI「AlphaFold」でこの問題に挑戦し、ついにこれを解くことに成功した。これは生物学の革命と称賛され、医療や製薬が大きく進展すると期待されている。(下の写真:タンパク質フォールディングの事例で、タンパク質の3D形状をイラストで示している。緑色の形状が実測値で、青色の形状がAlphaFoldの予測。)

出典: DeepMind

生物学のグランドチャレンジ

タンパク質はヒトや他の生物を構成する基本単位で、その数は2億種類にのぼる。ヒトは2万種類のタンパク質で構成され、これらが生命の源となる。タンパク質は3D構造が重要で、その形状が機能を決定し、また、他のタンパク質との相互作用を司る。このため、タンパク質は「structure is function」といわれ、その3D構造の解明が続いてきた。しかし、構造を解明できたタンパク質の数はわずかで、3D構造解析が生物学のグランドチャレンジとされてきた。

タンパク質フォールディング

タンパク質はアミノ酸の配列で構成され、ヒトのタンパク質は20種類のアミノ酸で構成される。DNA情報を元にアミノ酸の配列が生成され、それが折り畳まれて3D構造のタンパク質となる。アミノ酸とアミノ酸が結合するとき、両者の距離や結合角度が決まり、らせん配列(Alpha Helix)やシート配列(Pleated Sheet)の構造となる。更に、これらが絡み合い、3D構造のタンパク質ができる。タンパク質がどのように折り畳まれているかを解明する研究を「Protein Folding Problem」と呼び、過去50年にわたり研究が続いてきた。

実験による3D構造の解明

タンパク質の形状を実測するために様々な手法が使われている。主なものは、低温電子顕微鏡法(cryo-electron microscopy)、 核磁気共鳴(nuclear magnetic resonance)、X線回折(X-ray crystallography)などで、実験的手法でその形状を把握する。これらが標準手法(Gold standard)で高精度に形状を把握できるが、測定には時間と経験と費用がかかる。

AlphaFold2の概要

DeepMindはタンパク質の実測に代わり、ニューラルネットワークで形状を推定する研究を進めている。このAIは「AlphaFold」と呼ばれ、アミノ酸の配列からタンパク質の3D形状を推定する。AlphaFoldは既に形状が判明しているタンパク質のデータを使って教育された。AlphaFoldは10万のタンパク質のアミノ酸配列と3D形状を学習し、新たなタンパク質の形状を推定できるようになった。その最新版「AlphaFold2」は高精度に3D形状を推定できる。

出典: DeepMind

タンパク質フォールディングのコミュニティ

DeepMindはタンパク質フォールディングのコミュニティCASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction)でずば抜けた性能を示した。CASPはアミノ酸の配列からタンパク質の3D形状を予測するコンペティションで二年ごとに実施される。DeepMindは2018年にはAlphaFoldで、今年は最新モデルAlphaFold2で参戦し、破格の成績を示した(上のグラフ)。

ベンチマーク結果

タンパク質フォールディングの性能はGDT(Global distance test)という指標で示される。これは実験で得られたタンパク質3D構造と予測した3D構造がどれだけ重なるかを査定し、100点満点で示される。AlphaFold2のスコアは90点を超え(上のグラフ右端)、これはタンパク質フォールディングの解を示したと解釈される。つまり、AlphaFold2は実測と同じ精度でタンパク質の3D形状を推定できることを意味する。

新型コロナウイルスの解析

DeepMindはAlphaFoldを新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)に応用し治療法の研究に貢献している。新型コロナウイルスは30種類のタンパク質から成り、それらの3D構造の解析が進んでいる。しかし、その中で6種類のタンパク質についてはその形状が分からず、DeepMindはその中の「ORF3a」の形状を特定することに成功した(下の写真)。青色の形状がAlphaFoldによる推定で、緑色の形状がUC Berkeley Brohawn Labによる実測値で、推定結果は実測値に極めて近いことが示された。その後、AlphaFoldはもう一つのタンパク質「ORF8」の3D構造を解明した。

出典: DeepMind

医療への応用

AlphaFoldがタンパク質の3D形状を推定することで、医療技術が大きく進化すると期待されている。その一つが感染症対策で、アフリカなどの途上国で蔓延している感染症「睡眠病(sleeping sickness)」の治療法開発に役立つとされる。睡眠病はツェツェバエが媒介する感染症で、タンパク質の形状が分からないことが病気治療の妨げとなっている。これらは「neglected tropical diseases」と呼ばれ、医療の手が届かず放置された状態の病気で、緊急の対策が求められている。

新薬開発

また、製薬会社はAlphaFoldで分子構造を把握することで、新薬開発が大きく進展すると見ている。新薬開発では複数の候補分子を選び、そこから効果のあるものを絞り込み、完成までに10年の歳月と25億ドルの費用が掛かるとされる。AlphaFoldで病気に関与する人体のタンパク質の形状が分かると、それに効果のある分子を特定でき、新薬開発が大きく進化する。

出典: DeepMind

DeepMindの苦戦と成果

DeepMindは「AlphaGo」を開発し、高度なAIが囲碁の世界チャンピオンを破り、社会に衝撃を与えた。その後、DeepMindは研究開発を進めるが、社会に役立つAIが登場せず、その開発戦略が問われていた。AlphaGoから5年が経過するが、AlphaFoldはタンパク質フォールディングで画期的な成果を示し、今度は社会に役立つAIで世界を驚かせた。(上の写真、AlphaFold開発チーム、今年は在宅勤務で研究を続行。)

ゲノム編集技術CRISPRで新型コロナウイルス治療薬を開発、次のコロナのパンデミックに備える

スタンフォード大学は新型コロナウイルス感染症を、ゲノム編集技術CRISPRを使って治療する技法を開発した。この技法は「PAC-MAN」と呼ばれ、CRISPR-Cas13が新型コロナウイルスのRNAを切断し、ウイルスの増殖を防ぐ。この手法は現行の新型コロナウイルスだけでなく、コロナウイルスに幅広く適用でき、次のコロナのパンデミックを防ぐことができると期待されている。

出典: Lei S. Qi et al.

PAC-MANという技法

この研究の内容はライフサイエンス分野の学術雑誌Cellに「Development of CRISPR as an Antiviral Strategy to Combat SARS-CoV-2 and Influenza」として公開された。これはCRISPR-Cas13ベースの治療技術で、PAC-MAN (prophylactic antiviral CRISPR in human cells)と呼ばれる。PAC-MANは、CRISPRが肺に侵入した新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)を検知し、Cas13がこのウイルスのRNAを切断し、ウイルスの増殖を抑える。更に、A型インフルエンザウイルス(influenza A virus)にも有効でウイルスの増殖を抑止する。

CRISPR-Cas13と新型コロナウイルス

PAC-MANは、ビデオゲームのパックマンがドットを食べるように、新型コロナウイルスのRNAをかみ切る(上のグラフィックス)。細胞が新型コロナウイルスに感染すると、ウイルスのRNAがリリースされる。PAC-MANはCRISPR RNA(crRNA)とCas13から構成される。crRNAが細胞に侵入したウイルスのRNAを見つけ、酵素であるCas13がその配列を切断する。これにより、ウイルスのRNAは機能を失い増殖が停止する。

将来のコロナパンデミックに備える

また、この技法を使うと将来のコロナウイルスのパンデミックを抑止できる。具合的には、crRNAを六種類用意すると(下のグラフィックス、右側中段)、コロナウイルスの90%を認識し、Cas13がこのRNA配列を切断する。この六種類のcrRNAを使うと、過去にパンデミックとなったMERS(MERS-CoV)やSARS(SARS-CoV)を抑止できた。また、次のパンデミックはどの種類のコロナウイルスが引き起こすのかは分からないが、90%の確率でこれを抑止できる。

出典: Lei S. Qi et al.  

(上のグラフィックス:円の中心はコロナウイルスの種類、内側の円はPAC-MANが有効なコロナウイルス、外側の円はパンデミックとなったコロナウイルスで赤色の部分が新型コロナウイルスを示す。)

CRISPRのデリバリー手法

この研究ではPAC-MANを新型コロナウイルス患者の肺細胞にどのような手法で送り届けるかも重要なテーマとなる。新型コロナウイルスは肺細胞に感染し増殖するが、PAC-MANをここにデリバリーすることは容易ではない。この研究に関しては、Molecular Foundryの技術が使われた。Molecular Foundryとは国立研究所「Lawrence Berkeley National Laboratory」の組織でライフサイエンス分野のナノテクノロジーの研究を進めている。

出典: Illustration courtesy of R.N. Zuckermann, Lawrence Berkeley National Laboratory

Lipitoidというデリバリー方法

CRISPR医療ではcrRNAとCasのパッケージをどのような手段で細胞にデリバリーするかが課題となる。Molecular Foundryは「Lipitoid」の研究を進めており、ここにPAC-MANを搭載し肺細胞に送り届ける。Lipitoidとは人工的に生成された分子で、DNAとRNAで自律的に生成する。このLipitoidの直径は1ナノメートル(10^-9 メートル)でウイルスほどの大きさのナノ粒子(上のグラフィックス、円形の部分)で、ここにPAC-MANを組み込み(緑色の部分)、それを肺細胞へデリバリーする。

開発スケジュール

実際に、2020年4月、肺の上皮細胞(Epithelial cells)を使って、LipitoidによるPAC-MANデリバリーの試験が実施された。次のステップはニューヨーク大学と共同で、動物実験を実施し、新型コロナウイルスへの効果を検証する。このプロセスが上手くいくと、次は規模を拡大して、臨床試験前の実験を進める。

新しいアプローチ

今すぐにCRISPRで新型コロナウイルス感染症の治療ができるわけではないが、今までにないアプローチでその効果が期待されている。特に、インフルエンザにも有効で、多くの患者を救うことができる。更に、コロナウイルスの種類は数が多く、次のパンデミックが懸念されるなか、CRISPRがこれを防ぐ技術になると期待されている。