| Project Area | Shin-biology regulated by protein lifetime |
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| Project/Area Number |
23H04924
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (III)
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
石濱 泰 京都大学, 薬学研究科, 教授 (30439244)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥田 修二郎 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00512310)
今見 考志 国立研究開発法人理化学研究所, 生命医科学研究センター, ユニットリーダー (30528344)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥160,420,000 (Direct Cost: ¥123,400,000、Indirect Cost: ¥37,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥29,380,000 (Direct Cost: ¥22,600,000、Indirect Cost: ¥6,780,000)
Fiscal Year 2024: ¥28,990,000 (Direct Cost: ¥22,300,000、Indirect Cost: ¥6,690,000)
Fiscal Year 2023: ¥41,600,000 (Direct Cost: ¥32,000,000、Indirect Cost: ¥9,600,000)
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| Keywords | プロテオミクス / タンパク質寿命 / 質量分析 / 安定同位体標識 / バイオインフォマティクス |
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| Outline of Research at the Start |
最先端プロテオミクスを駆使し、タンパク質の寿命、特に分解過程を定量的かつ包括的に測定する技術を確立し、様々な試料におけるタンパク質の存在形態（翻訳後修飾、プロテオフォームや複合体）との相関を探り、タンパク質寿命制御機構を解明する。また大規模公共データの情報解析からタンパク質寿命制御因子の探索研究を進める。具体的には、（１）タンパク質寿命の大規模解析法の開発（２）タンパク質分解過程における時系列大規模プロテオフォーム変動解析（３）公共大規模プロテオームデータの再解析とバイオインフォマティクス解析について、検討を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
最先端プロテオミクスを駆使し、タンパク質の寿命を定量的かつ包括的に測定する技術を確立し、様々な試料におけるタンパク質のプロテオフォームとの相関を探り、タンパク質寿命制御機構を解明を目指している。また大規模公共データの情報解析からタンパク質寿命制御因子の探索研究を進めている。５年間を通じて包括性ならびスループット性の高い質量分析を用いた計測法を複数駆使し、大規模情報解析によりタンパク質寿命に関する制御機構の要素を抽出することを目指す。2023年度については、まず、タンパク質寿命の大規模解析法の開発について検討した。安定同位体アミノ酸や非天然アミノ酸を培養中に添加するSILAC法と種々の選択的タンパク質・ペプチド濃縮法を組み合わせたプロテオーム規模のタンパク質寿命測定法を種々検討し、TMT-pSILAC法をベースにした手法による測定に着手した。また、タンパク質分解過程における時系列大規模プロテオフォーム変動解析についても検討した。方法としてはすでに確立しているので、ヒト細胞株の基底状態における、翻訳後修飾、N末端およびC末端切断やアイソフォームの違いによるタンパク質安定性の違いをプロテオーム規模で解析するための基礎データ取得に着手した。さらに、公共大規模プロテオームデータの再解析とバイオインフォマティクス解析について着手した。世界最大のプロテオームデータ公共リポジトリであるProteomeXchange Consortiumに登録されたデータから、代表的なタンパク質寿命測定データを抽出し、タンパク質言語モデルを用いた寿命予測器の確立に注力した。その結果、立体情報も加味したモデルを用い、決定係数0.7で長寿命or短寿命を予測できるモデルを確立した。このモデルは異なる研究グループによる異なる試料のタンパク質寿命測定データに対しても適用可能であった。
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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
当初の計画通りに順調に進行している。特に、タンパク質言語モデルを用いたタンパク質寿命モデルは、期待以上の性能を出しているので、このまま進めていく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
当該の５年間を通じて包括性ならびスループット性の高い質量分析を用いた計測法を複数駆使し、大規模情報解析によりタンパク質寿命に関する制御機構の要素を抽出する。1年目は順調に進行したので、今後も引き続き、以下の項目を実施する。まずは、タンパク質寿命の大規模解析法の開発を行う。安定同位体アミノ酸や非天然アミノ酸を培養中に添加するSILAC法と種々の選択的タンパク質・ペプチド濃縮法を組み合わせたプロテオーム規模のタンパク質寿命測定法を開発する。次に、タンパク質分解過程における時系列大規模プロテオフォーム変動解析を行う。方法としてはすでに確立しているので、様々な試料における、翻訳後修飾、N末端およびC末端切断やアイソフォームの違いによるタンパク質安定性の違いをプロテオーム規模で検討する。最後に、公共大規模プロテオームデータの再解析とバイオインフォマティクス解析を行う。世界最大のプロテオームデータ公共リポジトリであるProteomeXchange Consortiumに登録されたデータに対し、独自ツールによる再解析・標準化を行ったのち、プロテオフォーム解析を行い、タンパク質の配列情報、立体構造情報、翻訳後修飾情報等を統合することにより、タンパク質寿命を制御する因子を探索する。また各種ドメイン構造の影響やAlfafold2などから予測された立体構造との相関についても検討する。さらには、タンパク質相互作用データベースやプロテオーム規模のThermal Shift Assay論文の再解析も行い、これらのデータとの相関についても検討する。単一の論文ではなく、異なる複数のソースデータを解析することにより、抽出された要素の一般性を検証する。
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