「チップ上の動脈」、3Dプリントされた血管が脳卒中の秘密を解明する可能性

December, 15, 2025, Sydney--新しい3Dプリンティング技術が、わずか2時間で血管の解剖学的に正確なレプリカを生成する技術を生み出している。これまでのところ、この装置は脳卒中を引き起こす血栓の研究に役立ち、動物実験に頼らずに新薬の試験にも活用できる可能性がある。

シドニー大学(University of Sydney)の研究チームの新しい研究で、血管の解剖学や血流の流体力学を模倣した3Dプリントの血管は、脳卒中の原因を研究する上で非常に貴重なツールとなり得ることが明らかになり、すでに重要な知見をもたらしている。この技術はAdvanced Materials誌に掲載されており、特定の健康状態を持つ患者に合わせた新薬の試験にも役立つ可能性がある。

心血管疾患は現在、オーストラリアで死亡原因のトップであり、心臓病で約12分ごとに1人が命を落としている。

心血管疾患の診断方法は確立されているが、頸動脈の血栓を引き起こす早期の出来事を予測する方法はない。

「われわれは単に血管をプリントしているのではなく、世界中で脳卒中のリスクにさらされている何百万人もの人々の希望をプリントしている。継続的な支援と協力により、必要なすべての患者にパーソナライズされた血管医療を提供することを目指している」と、工学部生体医工学部のPh.D程学生charles Zhaoは話している。

同氏のバックグラウンドは機械工学だが、より人間的な影響を与えるものを創り出すために生体医工学のPh.Dを取得することに触発された。Charlesの流体力学の知識は、血管内の血流の研究に応用する際に非常に貴重だった。

このモデルは、血管の健康部位と病変部位の解剖学的に正確な複製を再現する。これには繊細な血管解剖学や、血管壁の損傷した内壁のへこみや窪みなどが含まれ、これは脳卒中患者によく見られる病理である。

研究者たちは脳卒中のCTスキャンを設計図として用いてミニモデルを作成し、元の頸動脈3Dモデルを200〜300µmに縮小した。全大の頸動脈は5〜7mmである。

研究チームは製造時間を10時間から2時間に「短縮」することもできた。

従来の3Dプリンティング型は樹脂を使用しており、時間がかかり誤差率も高い。しかし、チームはガラススライドをベースにした新しい方法を開発した。

遠目には、血管はガラスに刻まれた繊細な彫刻のように見える。

「心臓発作や脳卒中の診断においては、スピードと正確さが鍵になる」と、メカノバイオロジー・バイオメカニクス研究所(MBL)の初代大学院生、創設メンバー、Charlesはコメントしている。

「臨床医は通常、症状発症後約12時間の意思決定期間がある。」

患者の血管の「物理的な双子」
「動脈オンチップ」法は血管の物理的外観を成功裏に模倣し、血流シミュレーションは同様の流体力学や自然な血流の動きを生み出した。

この瞬間が際立ったもので、研究者たちによると、この分野で最大の課題は血管内の血液の流体力学を再現することである。この詳細は非常に重要である。なぜなら、心臓病のリスクがある人の血液は粘度が高く、それが血管内の流れに影響を与えるからだ。

「これはオーストラリアで初めてのバイオエンジニアリングの取り組みであり、われわれの研究は動物実験を行わずに心臓病の診断と予防における2つの重要なギャップを解消することを目指している」とMBLグループのポスドク主任技師、Dr.Zihao Wangはコメントしている。

「血管の内部や血栓を引き起こす連鎖反応についてはまだ多くのことが理解されておらず、現時点で患者に合わせてカスタマイズできる検査プラットフォームもない。生物学的に同一の患者は一人としておらず、血管構造や血液に違いがあり、血栓症のリスクや治療法に影響を与えている。」

検査中、研究チームはリアルタイムかつ顕微鏡下で血栓形成や血小板の挙動を観察することができた。血小板は脳卒中を引き起こす可能性のある血液凝固に重要な成分。

この技術は、血流が血管の内壁に当たって動く摩擦や力が血小板の動きに大きく関与していることを明らかにした。これは高血圧や動脈硬化(動脈疾患)の際に起こる。

血管に高いストレスがかかる部位では、血小板の移動量が7倍から10倍も増えていることが分かった。

研究所長でシニア著者のArnold Ju教授は、患者用血管の「物理的な双子」を作り出したと述べた。これは本物のように振る舞う正確なミニチュア複製である。

「次の見研究分野は、人工知能をバイオファブリケーションプラットフォームと統合し、脳卒中を起こる前に予測できる真の『デジタルツイン』を作り出し、反応的治療から積極的な予防へと移行することだ」と、MBL Ju研究室のポスドクデジタルサイエンティストでありオペレーションマネージャ、Helen Zhaoは語っている。

「患者のCTスキャンを撮ったところで迅速に血管モデルをプリントし、血液反応を検査し、AIを使って何年も前から脳卒中リスクを予測できる未来を想像してみる。」

Ju教授によると、この研究がシドニー大学生体医工学部、Charles Perkins Centre、心臓研究所の卓越した協力の集大成である。