DNA Aptaomics for Molecular Recognition Using a Combination of Separation Science and Machine Learning
| Project/Area Number |
23K23372
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| Project/Area Number (Other) |
22H02104 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 34020:Analytical chemistry-related
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| Research Institution | Saitama University |
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Principal Investigator |
齋藤 伸吾 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (60343018)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
半田 友衣子 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (20586599)
鈴木 陽太 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (30981592)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2022: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000)
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| Keywords | DNAアプタマー / 電気泳動 / 機械学習 / エクソソーム / in vitro選抜 / キャピラリー電気泳動 |
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| Outline of Research at the Start |
分析化学的アプローチに基づく高機能性分子認識素子としてのDNAアプタマーの創製およびその分析化学的応用を目指す。具体的には，多様なDNA配列の集合体であるランダムDNAライブラリーと標的物質（タンパク質，エクソソーム，細胞，ウィルス）を混合し，その中から標的と結合するDNAアプタマー配列を，高度な電気泳動分離によって選抜する。選抜後は，標的ごとの大規模な配列データ群が得られるが，それらをAI解析（クラスタリングやディープラーニング）することで，標的物質と強くかつ選択的に結合する配列を獲得する技術の確立を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は「１．高度な分離科学および機械学習によって，アプタマー配列選抜を可能にし，様々な標的物質（タンパク質，エクソソーム，細胞，ウィルス）に対する高機能（高親和性・高選択性・立体構造変化など）なアプタマーを創製すること」また，これを「２．新しい分子認識科学分野“DNA Aptaomics”として確立すること」である。具体的には，1ラウンド-キャピラリー電気泳動（SR-CE）によるDNAアプタマーの選抜技術によって得られる大規模配列データのAI解析によってアプタマー配列データベースを構築する。AI解析としてクラスタリングによる結合能を予測と，ディープラーニングによる選択性を予測する手法を確立する。これにより，本研究の学術的問いである，「分離科学とAI解析の融合によって高機能性アプタマー（分子認識可能な一本鎖DNA）を自在に獲得できるか」に挑戦する。
今年度は，HelaおよびHL-60細胞由来のエクソソーム（Exo）に対する1ラウンドキャピラリー電気泳動（SR-CE）選抜法を確立した。具体的にはExoを濃縮-分離するための泳動手法を確立し，二点間検出精密分取法を用いて，ランダムDNAライブラリーとの混合物から選抜操作を行った。その結果，Exoに結合するDNA選抜プールの獲得に成功した。引き続き，次世代シーケンサーによる配列決定，クラスタリングによるアプタマー配列候補の選別およびディープラーニングによるプールの特徴の判別を行った。
また，人工分子導入型ライブラリーについては，ナフタレン，シクロデキストリン，フルオロベンゼン，プロピルアミン修飾プライマーの合成に成功し，これらについては整備が完了した。さらに，VEGFタンパク質に対してのSR-CE選抜も完了した。
以上のようにDNAアプタマー候補配列の獲得に成功し，次年度に繋がる研究成果を得ることができた。
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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
1～2年目の2年間の目標は（１）複数種のExoやウィルスに対するSR-CE選抜法を開発し，Exo，ウィルス，タンパク質および細胞に対するデータをディープラーニングに導入し，選択性が獲得できるかの実証実験を行うこと，（２）人工分子導入型ライブラリーを使った選抜を進めること，の二点であった。（１）に関しては複数種のExoに対する選抜および機械学習解析が終わっており，二年目にはウィルスやタンパク質に対する選抜と選択性の検証に入る予定であり，順調に進捗している。（２）についてもナフタレン，シクロデキストリン，フルオロベンゼン，プロピルアミン修飾プライマーの合成に成功し，これらを導入したライブラリーを用いた選抜もタンパク質（VEGF）に対して実行済みである。以上のように本課題は順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
２年目である今年度は以下の研究を中心に進める。（１）前年度に獲得したアプタマー候補配列の結合実験などによる性能評価を行う。これにより，ディープラーニングによる結合選択性の判別ができるかを評価する。また，継続して細菌類やウィルスの選抜を進める。選抜する標的としては，レジオネラ菌，大腸菌，枯草菌，アデノウィルスとする予定である。（２）前年度に整備した人工分子導入型ライブラリーを用いてタンパク質，細菌，Exoに対するSR-CE選抜を行い，従来の天然型DNAアプタマーを超える結合能および選択性が得られるかを検討する。具体的には，前年度に選抜まで終了したVEGFに対する選抜プールに関して，ディープラーニングによる分類を行い，人工分子導入によって選抜プール内に異なる特徴が発現するかを検証する。また，従来の天然型DNAアプタマーを超える結合能が得られるかも結合実験などによって検証する。
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Report
(1 results)
Research Products
(9 results)
