疾患関連HLA多型性の分子構造解析

• Project/Area Number: 22K15691
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52010:General internal medicine-related
• Research Institution: Nara Medical University
• Principal Investigator: 中西 真理 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (40850102)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 疾患関連HLA / HLA多型性 / 分子構造解析

Outline of Research at the Start

HLAは免疫応答の中心的役割を担っており、さまざまな疾患の感受性に強く影響を与える要因でもある。これまでペプチド結合部位を中心に研究が行われてきたが、近年、ペプチド結合部位以外の新たな機能が報告されるようになったことで、ペプチド部分以外の多様性や分子構造からHLAの疾患感受性を検証する必要がでてきた。アレルギー疾患のひとつであるスギ花粉症に関して、HLA遺伝子領域における疾患感受性遺伝子の同定、計算予測を用いた分子構造解析や複合体形成解析、タンパク質発現解析を行うことにより、HLAの新たな分子認識機構の探索を行い、疾患発症の原因解明や治療法の開発、創薬につなげることを目指す。

Outline of Annual Research Achievements

HLAは免疫応答の中心的役割を担っており、さまざまな疾患の感受性に強く影響を与えるとされている。これまでペプチド結合部位を中心に研究が行われてきたが、近年、新たな機能が報告されるようになったことで、ペプチド結合部位以外の多様性や分子構造についても、HLAの疾患感受性について研究する意義がでてきた。先行研究において得られた、HLA領域におけるスギ花粉症の複数の疾患感受性候補遺伝子について統計解析・多変量解析を行い、注目すべき疾患感受性遺伝子を絞り込んだ。絞り込んだ疾患感受性遺伝子の塩基配列を用いて計算予測による分子の立体構造予測解析を行ったが、分子が大きく、立体構造予測は可能であったが、十分な複合体形成解析まで行うことはできていない。現在、計算処理能力を上げるため他研究機関のスパコンを用いての解析や、AI技術の発展による解析精度の向上したソフトを用いての複合体形成解析を行うための準備を進めている。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

真の疾患感受性遺伝子となり得る遺伝子を絞り込めており、計画していた計算予測による立体構造予測を行うところまで進められている。また、現時点ではできていない複合体形成解析についても、他研究機関のスパコンを用いることや、これまでより精度の高い解析ソフトも見つけられており、今後、この両方を用いることで複合体形成解析も十分に行うことができると考えている。
さらに、その後に行うin vitroでのタンパク質発現解析については、技術取得はできており、所属機関の実験設備もすぐに使用できる準備が整えてあるため、研究課題を十分に進められると考えている。

Strategy for Future Research Activity

絞り込んだ疾患感受性遺伝子の関係する分子が大きかったことで、複合体形成解析を行うことができていないが、他研究機関のスパコンを用いて解析することで計算処理能力を上げられること、AI技術の発展によって精度の向上した解析ソフトが見つかったことから、複合体形成解析を行える環境を整えることができる。
また、in vitroでのタンパク質発現解析については、技術取得はできており、所属機関の実験設備もすぐに使用できる準備が整えてある。