2009 Fiscal Year Annual Research Report
メタボローム解析のための計測技術開発とそれを用いた代謝経路推定
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18016028
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
冨田 勝 Keio University, 環境情報学部, 教授 (60227626)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西岡 孝明 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科, 教授 (80026559)
曽我 朋義 慶應義塾大学, 環境情報学部, 教授 (60338217)
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| Keywords | メタボローム解析 / バイオインフォマティクス / ケモインフォマティクス / MassBank / pH制御合成法 / プロテオーム解析 / emPAI法 / 代謝流束解析 |
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| Research Abstract |
"omics"研究によって定量的に測定したデータに基づいて、生命活動をモデル化し、総合的に理解することが必要である。トランスクリプトームやプロテオーム研究ではゲノム解析データに基づいて配列を推定することが可能であり、測定のための基盤技術も開発されている。これらに対して、メタボロームはゲノム解析データから推定することは困難であり、分析技術の開発も必要である。本研究課題では代謝物質の同定・定量と代謝経路の推定、それぞれに必要なメタボローム研究の基盤技術の開発をおこなってきた。平成21年度は最終年度であることを考慮して、これまでに開発した技術のさらなる最適化をおこなって以下の成果をあげた。これまでに、CE-TOFMSを用いたメタボローム解析および代謝流束解析から、グルコース欠乏かつ低酸素状態におけるPanc-1(膵臓癌細胞株)が「フマル酸呼吸」によりATP生成を行っていることを明らかにしてきた。本年度はさらに8種のがん細胞株および4種の正常細胞を用いて同様の解析をおこなって、フマル酸呼吸の亢進はがん細胞株に共通な代謝的特徴であることを認めた。また、マススペクトルから代謝物質を同定するために必要な標準物質を高効率的化学合成法を適用して有機合成した。これらの物質は「化学構造とマススペクトルとの関係」(経験的知識)を獲得することや、バイオマーカ候補である未知代謝物質の同定に利用することができた。さらに、CE-MSで検出・同定した代謝物質と生物種や細胞種、組織との関係を収集したメタボロームデータベースを充実させた。これまでに収集したデータから生物学的分類や機能、生育環境が類似していると代謝経路や代謝物質が似ている、という傾向が見られた。これらの関係を利用することによって、代謝物質同定や代謝経路推定の向上が期待される。
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