| Project/Area Number |
22K19398
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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 48:Biomedical structure and function and related fields
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| Research Institution | Kanazawa University |
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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: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | 細胞老化 / 個体老化 / プロテオスタシス / 神経変性疾患 / 老化 / 神経細胞 / がん |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、LONRFファミリーの多様な変性タンパク質を認識する個性的なタンパク質特性を利用することで、個体老化・加齢関連疾患において蓄積する変性した異常タンパク質群を網羅的に同定・定量し、各臓器の変性タンパク質アトラスマップを構築することを目的とする。このアトラスマップが構築できれば、加齢に伴う臓器ごとのプロテオスタシス機能低下の遷移を明らかにできるとともに、臓器・疾患特異的な異常タンパク質の同定にもつながることで、これまで不明であった個体老化・加齢関連疾患に伴うプロテオスタシス機能低下のメカニズムの解明や新たなプロテオスタシスを標的とした創薬開発への足掛かりとなることが期待できる。
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| Outline of Final Research Achievements |
Accumulation of denatured abnormal proteins due to proteostasis collapse is undoubtedly one of the keys to individual aging and age-related disease onset. However, there are many uncertainties as to why proteostasis function declines with aging. Moreover, critically, comprehensive and integrated analyses regarding which proteins become denatured and abnormally accumulate during individual aging and age-related disease onset have not been conducted, except for neurodegenerative diseases associated with certain genetic mutations.
In this study, by utilizing the unique protein characteristics that recognize a variety of denatured proteins of LONRF2 discovered by the applicants, we succeeded in identifying a group of denatured abnormal proteins that accumulate in individual aging and age-related diseases.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究により、変性タンパク質を網羅的に同定するためのプラットフォームを構築することができたことにより、神経変性疾患を含めた加齢性関連疾患に関与する新しい原因遺伝子の同定につながる可能性も考えられる。また、将来的には構築したプラットフォームを基に作製する変性タンパク質アトラスマップと一細胞マウスアトラスなどの網羅的遺伝子発現データを組み合わせた機械学習などの生物計算学的解析により、各臓器・細胞種ごとの加齢に伴うプロテオスタシス破綻の遷移状態を描写することも可能となり、これまでにないプロテオスタシスを標的とした老化制御法の考案につながる。
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