2018 Fiscal Year Annual Research Report
| Project Area | Integrative understanding of biological signaling networks based on mathematical science |
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| Project/Area Number |
16H06577
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
久保田 浩行 九州大学, 生体防御医学研究所, 教授 (40376603)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | 数理解析 / トランスオミクス解析 / インスリンシグナル伝達 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
多階層にまたがるシグナル伝達経路の数理モデル作成のため、生体内における長期（4時間）のインスリン作用に注目している。今年度は取得終了したトランスクリプトーム・発現プロテオーム・リン酸化プロテオーム・メタボロームのデータからバイオインフォマティクス・数理解析・統計解析を駆使して多階層に跨る生体内におけるインスリンシグナル伝達経路の多階層ネットワークを作成した。さらに、この多階層ネットワークの解析を進めている。
また、長期に渡る多階層のシグナル伝達経路の数理モデル作成のワークフローを作成するために、食餌性肥満誘導マウスの時系列サンプル（5～20週齢）を取得、オミクスデータの取得を開始した。
生体内のインスリン分泌は複数のパターンからなり、それぞれの波形がインスリン応答に重要であることが報告されている。我々は生体内におけるインスリンパターンの重要性とそのメカニズムを明らかにするためにラットを用いて任意のインスリンパターンを与えた。これらのデータを基に数理モデルを作成し、生体内においてインスリンがその時間パターン依存的に下流分子を選択的に制御できることと、そのメカニズムを明らかにした。また、線形・非線形性の関係性も推定できる相互鎖情報量を用いた手法により、分子間のネットワークを推定する手法を開発した。さらに、去年に引き続き計画班や公募班との共同研究も進めている。
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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
インスリンの短期間（4時間）の多階層オームデータのデータ取得ならびに多階層ネットワークの推定を行った。多階層に跨る数理モデルの作成にも取り掛かっている。数理モデルに関しても事前知識を用いた微分方程式モデルや統計的手法の開発も行っており、順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
インスリンの短期間（4時間）のシグナル伝達経路のワークフローを用いて、長期肥満の応答に適用する。さらに、長期間の応答に対する事前知識を用いた微分方程式モデルの作成、ならびに統計的手法の開発も進める。これらの手法を他の計画班・公募班の研究にも適用し、当該研究領域を推進する。
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[Journal Article] Trans-omic analysis reveals selective responses to induced and basal insulin across signaling, transcriptional, and metabolic networks.2018
Author(s)
Kawata K., Hatano A., Yugi K., Kubota H., Sano T., Fujii M., Tomizawa Y., Kokaji T., Tanaka K. Y., Uda S., Suzuki Y., Matsumoto M., Nakayama K. I., Saitoh K., Kato K., Ueno A., Ohishi M., Hirayama A., Soga T., and Kuroda S.
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Journal Title
iScience
Volume: 7
Pages: 212-229
DOI
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