Elucidation of selective control mechanism of insulin signaling pathway in skeletal muscle

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16K19028
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: General medical chemistry
• Research Institution: Nara Institute of Science and Technology (2017-2018); The University of Tokyo (2016)
• Principal Investigator: KUNIDA Katsuyuki 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (40709888)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 骨格筋 / インスリンシグナル伝達 / システム生物学 / 情報工学 / ライブセルイメージング / 画像解析

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed the image analysis system that automatically extracts and quantifies the differentiated skeletal muscle region from live-cell imaging data using skeletal muscle in which the fluorescent biosensor is stably expressed. We quantified the response diversity of S6K activity (this molecule regulates protein synthesis) per single tube when stimulated with multiple insulin concentrations (Inoue et al, Cell Struct Funct, 2018). Furthermore, we also calculate the channel capacity (maximum mutual information) between insulin and S6K activity as a quantitative index to evaluate response diversity, and evaluate the information transmission efficiency of the insulin signaling pathway from the viewpoint of information theory (in preparation).

Free Research Field

システム生物学、細胞生物学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で開発を行った分化骨格筋領域を自動的に抽出・定量化する画像解析システムは、骨格筋を用いた様々なライブセルイメージングデータに適用可能であり、手法としての汎用性は非常に高い。また情報工学の解析方法を用いたシグナル分子の応答多様性の定量化は、新規の細胞間変動のシステム特性の知見であり、システム生物学の研究成果としての学術的意義は高い。本研究対象のインスリンシグナル伝達経路は、糖尿病などの生活習慣病と深い関わりがあり、その動作原理の解明は新薬開発の加速や生活習慣病の予防・治療ヘの貢献が期待できる。