| Project/Area Number |
22K18679
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 13:Condensed matter physics and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo (2023)
Tohoku University (2022) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | モーター蛋白質 / キネシン / ダイニン / 軸索輸送 / 極値統計学 / モータータンパク質 / 神経細胞軸索輸送 / KIF1A / iPSニューロン / 神経細胞 |
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| Outline of Research at the Start |
神経細胞ではシナプスの材料などは小胞（荷物）としてパッキングされ、軸索内をタンパク質分子モーター（キネシンとダイニン）に輸送される。小胞輸送は神経細胞の物流の要であり、その異常は神経変性疾患に関連する。本研究では具体的に、極値統計解析による小胞輸送の輸送速度解析法を提案する。輸送速度データを極値統計解析の再現レベルプロットを用いて解析すると分子モーターの種類と変異体ごとに現れる鮮明な違いをセレンディピティとして発見した。分子モーターの物性モデルを提案し、ベイズ推定によって、この再現レベルプロットを解釈する。物性測定が困難な細胞内でも極値統計解析から分子モーター種類・変異体の物性値を推測したい。
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| Outline of Final Research Achievements |
Extreme value analysis (EVA) estimates the maximum and minimum values based on mathematical theorems from observed data. We applied EVA to analyze the transport velocity data of motor proteins kinesin and dynein involved in axonal transport in neurons. The extreme value data {X} of any observed dataset follows a general extreme value distribution and, depending on the value of the shape parameter, can be classified into Gumbel, Frechet, or Weibull types. We found that the transport velocity data of kinesin, with a maximum value of 4 μm/s, belongs to the Weibull type, while dynein exhibited a different behavior. Simulation results demonstrated that this difference can be attributed to the load-dependence of their transport velocities.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
今回の手法を応用することで、モータータンパク質本来の環境である細胞内で物理的性質を明らかにすることが可能である。モータータンパク質のアミノ酸変異が輸送速度や輸送力などの物理量の変化に繋がり、物流障害からさまざまなヒト疾患を引き起こす。特に、長い軸索があり能動輸送が重要な神経細胞では、物流障害から神経細胞死を引き起こすこともある。アルツハイマー病や筋萎縮性側索硬化症（ALS）などの神経変性疾患では、モータータンパク質の変異による物流障害が指摘されているため、今回開発した極値統計学による解析手法を用いることで、モータータンパク質の変異に起因する神経疾患の分子メカニズムの解明への寄与が期待される。
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