Time series multi-omics analysis of mitochondria OXPHOS in the onset of insulin resistance

2020 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18K16207
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 湯通堂 紀子 九州大学, 生体防御医学研究所, 特任助教 (00631649)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: ミトコンドリア酸化的リン酸化 / ミトコンドリア代謝経路 / エピゲノム / マルチオミクス

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、肥満から前糖尿病状態のモデルマウスの肝臓を用いて、ミトコンドリア酸化的リン酸化のヒストン修飾（エピゲノムデータ）、遺伝子発現（トランスクリプトームデータ）、タンパク質発現（プロテオームデータ）の時系列の変動を解析し、その制御メカニズムを解明することを目的としている。
前年度までに、エピゲノム・トランスクリプトーム・プロテオームデータについて、各データごとに変動解析を行い、各階層でミトコンドリア酸化的リン酸化経路及びその他のミトコンドリア代謝経路に関連する分子が変動していることが明らかになった。また、エピゲノムデータの一部（broad peakデータ）で、正確な定量値が算出できていない可能性が考えられたため、定量値算出方法の再検討が必要となった。
R2年度はまず、エピゲノムデータの定量値を算出する方法を再検討した。算出方法と設定条件を変えて比較検討し、正確な定量値を算出することができた。次に、前年度までの解析結果を受けて、解析対象をミトコンドリア酸化的リン酸化だけではなく、ミトコンドリア代謝経路全体に広げて、3階層データの変動解析を行った。その結果、各階層でそれぞれ経時的に変動しているミトコンドリア代謝経路関連分子が同定された。次に、3階層で同傾向の時系列変動が検出された分子を同定し、3階層でつながる変動とみなした。これらの変動が、肥満から前糖尿病状態に至る際に重要な経路であると推測された。
本研究で同定された3階層をまたぐ時系列変動は、タンパク質リン酸化や代謝物などの階層へもつながっている可能性が考えられる。今後、リン酸化プロテオームデータ・メタボロームデータでも同様の解析を行い、より詳しい変動・制御メカニズムの解明を試みる予定である。