| Project/Area Number |
23K18185
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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 47:Pharmaceutical sciences and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
石濱 泰 京都大学, 薬学研究科, 教授 (30439244)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (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 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
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| Keywords | プロテオミクス / 質量分析イメージング / 高速LC/MS |
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| Outline of Research at the Start |
質量分析イメージングは、対象分子を絞り込むことなく、標識なしで多くの生体分子の空間情報を同時に得ることができるため、空間オミクス研究に理想的である。しかしその適用はイオン化のしやすさから脂質や低分子に限られている。タンパク質の空間局在情報計測については、蛍光タグや抗体を用いたイメージングしかなく、標的を定めないプロテオーム規模でのイメージング法は未だ確立されていない。本研究では、ショットガンプロテオミクスの超高速化とマルチプレックス化により100 um以下の組織切片から10秒以内に3000種以上のタンパク質を定量する新技術の開発に挑戦する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
質量分析イメージングは、対象分子を絞り込むことなく、標識なしで多くの生体分子の空間情報を同時に得ることができるため、空間オミクス研究に理想的である。しかしその適用はイオン化のしやすさから脂質や低分子に限られている。タンパク質の空間局在情報計測については、蛍光タグや抗体を用いたイメージングしかなく、標的を定めないプロテオーム規模でのイメージング法は未だ確立されていない。本研究では、ショットガンプロテオミクスの超高速化とマルチプレックス化により1組織切片から3000種以上のタンパク質を定量する新技術の開発に挑戦している。レーザーマイクロダイセクション(LMD)を用いて組織切片から400um四方の試料を縦横8x12程度、合計96スポットから自動で連続的に前処理用StageTip中に切り出し、トリプシン消化を行うシステムを確立した。また、1サイクル84秒のLC/MS/MS測定システム（DIAモード）を確立した。このシステムではイオン移動度分光器を内部にもつQ-TOF型質量分析装置timsTOFpro2を採用し、ヒト細胞株由来の100ngのタンパク質混合物から3000タンパク質以上の同定定量が可能であった。上記2つのシステムをマウス脳切片に適用したところ、約1000タンパク質についての局在情報を得ることに成功した。例えばオリゴデンドロサイトマーカーであるMag, Cnp, Mog, Plp1, Mbpなどは同じ局在分布を示し、CortexマーカーであるActn1, Stx1aも予想される局在分布パターンを示すなど、期待した結果が得られている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画通りに実験は進行しており、期待した結果が得られているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画通り、昨年度に引き続き、（１）キャピラリーLC/MS/MSシステムの高速・高感度・高深度化検討、（２）試料調製の高速化・並列化及び自動化検討、（３）データ解析及びプロテオーム空間情報の抽出法検討を行う。
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