2022 Fiscal Year Annual Research Report
線維形成能および細胞毒性を有する短鎖ペプチド配列の予測・探索法の確立
| Project/Area Number |
19K05741
|
|---|
| Research Institution | Konan University |
|---|
Principal Investigator |
臼井 健二 甲南大学, フロンティアサイエンス学部, 准教授 (70543792)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梅谷 智弘 甲南大学, 知能情報学部, 准教授 (10397630)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | ペプチド / βシート構造 / アミロイド / 線維 / 統計解析 / 細胞毒性 / 細胞接着 / 分子記述子 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
線維形成ペプチドを用いた材料創製は各方面で重要になっている。しかし、未だにどのような配列が線維を形成し、細胞毒性などを発現するのか、根本的な「問い」に対する答えは見出されていない。そこで本研究では、申請者と研究分担者がこれまで開発してきたペプチドアレイの構築手法や統計解析手法、および画像解析手法やパターン認識手法を駆使して、二次構造を形成する最小単位に近いオリゴペプチドを題材に、線維形成・毒性発現配列を予測でき、配列設計が策定できる手法の確立を目指した。今年度はまず、2020年度に作製・解析した基本配列のN末端に標準アミノ酸20種類を付与した配列群におけるアミロイド性、βシート性と分子記述子の関係性を表す二次元座標に、さらに各ペプチドの細胞毒性や細胞接着性を表す数値データを加えて、線維形成と毒性、接着性の傾向を解析した。研究分担者と協力して、前年度に開発した分類手法について更なる改良を行い、主成分分析など機械学習、計算化学で用いる分子記述子と相関係数を利用した機能や特性と配列との相関解析法の構築に成功した。次にその傾向から、逆に細胞接着能が高い配列を見出す試みを行った。今回は、配列群の基本配列のN末端に１残基、人工の官能基を付加した人工配列を設計した。その結果、ゼラチンより約1.5倍と作製した20種の配列群と比べても接着能が最も高い配列を見出すことに成功した。今後は以上の知見を駆使して、様々な応用に適する配列設計を行い、応用開発を展開していきたい。現在、標準アミノ酸20種類からなる20種程度の配列群において、線維形成能や応用に関する特性データを収集し、主成分解析と分子記述子を用いた傾向解析を行えば、配列群にはない人工官能基などを付与した配列設計が可能であることが示唆された。今回はオリゴペプチドのN末端１残基の配列予測にとどまったが、今後はより長い配列の予測にも挑戦していく。
|
