| 研究領域 | 生体防御における自己認識の「功」と「罪」 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H05185
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅲ)
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| 研究機関 | 大阪大学 (2026)
九州大学 (2022-2025) |
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研究代表者 |
和泉 自泰 大阪大学, 大学院理学研究科, 教授 (70622166)
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| 研究分担者 |
宇田 新介 山口大学, 情報・データ科学教育センター, 准教授 (20599609)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-16 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2026年度)
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| 配分額 *注記 |
96,590千円 (直接経費: 74,300千円、間接経費: 22,290千円)
2026年度: 21,060千円 (直接経費: 16,200千円、間接経費: 4,860千円)
2025年度: 20,800千円 (直接経費: 16,000千円、間接経費: 4,800千円)
2024年度: 20,670千円 (直接経費: 15,900千円、間接経費: 4,770千円)
2023年度: 20,280千円 (直接経費: 15,600千円、間接経費: 4,680千円)
2022年度: 13,780千円 (直接経費: 10,600千円、間接経費: 3,180千円)
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| キーワード | 自己認識 / 自己成分 / 免疫センサー / オミクス計測 / 数理解析 / マルチオミクス / メタボロミクス / リピドミクス / プロテオミクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
免疫系は専ら非自己病原体を認識して排除する生体防御システムとして考えられてきたが、その後、自己成分（=自己リガンド）も認識することが明らかとなってきた。この現象には、自己を攻撃する有害な「罪」の面だけでなく、生体に有益な応答をもたらす「功」の要素があることが明らかになりつつある。本計画研究では、世界最高レベルの分離・分析・分取技術を用いて、免疫センサー分子が認識する未知の自己成分を包括的に同定する。さらに、同定した自己成分と免疫センサー分子の定量情報および高精度オミクスデータを取得し、自己認識を介した免疫ネットワーク形成の数理モデルの構築を目指す。
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| 研究実績の概要 |
昨年に続き「免疫センサー分子群が認識する自己成分の包括的同定」の課題を中心に研究開発を行った。液体クロマトグラフィー高分解能尾質量分析（LC-HRMS/MS）とバイオアッセイを統合した受容体-リガンド相互作用スクリーニングシステムを提案してきた。しかし、従来システムは、超低流量（400 nL/min）でのイオン化を可能にするナノエレクトロスプレーイオン化（nanoESI）イオン源を搭載したシステム設計であった。これにより、微量の生物試料（1~10 mg乾燥重量）から、96ウェルプレートで試料の大部分を分画しつつ、マススペクトル取得、バイオアッセイを実行可能であった。しかし、LC-NanoMate-HRMS/MSは1ランあたり1種の極性しかイオン化できないため、スループットが制限されており、nanoESIイオン源は、高水溶性移動相条件下でイオン化効率が低下し、親水性代謝物のHRMSおよびHRMS/MSスペクトル取得を妨げるという欠点があった。そこで、これらの課題を克服するため、LC-FRC/HRMS/MSシステムにおける脂質と親水性代謝物のクロマトグラフィー分離条件とイオン化条件のさらなる最適化を行った。具体的には、カラムサイズを内径2.1 mmから4.6 mmに変更することで注入量を8倍に増加させ、より小さな粒子充填型カラム（3.0 μmから2.0 μm）を使用することで、分析時間を90分から45分に短縮した。さらに、通常のESIイオン源に変更することでPosi/Nega切り替えを行いながらマススペクトルの取得が可能となった。これらの改善により、スループットとバイオアッセイに利用できるサンプル量が増加し、包括的な高精度マススペクトルが取得できるようになったことから、免疫受容体に対する内因性リガンドの大規模スクリーニング系のセットアップが完了したといえる。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
研究課題（1）の「免疫センサー分子群が認識する自己成分の包括的同定」については、液体クロマトグラフィー高分解能タンデム質量分析 (LC/HRMS/MS) を基盤とした代謝物の分取・分析システムとレポーター細胞アッセイを融合した解析プラットフォームの開発を継続して行い、実用性の高い開発システムを構築した。さらに、立体異性体の分離が可能な超臨界流体クロマトグラフィー高分解能タンデム質量分析 (SFC/HRMS/MS)システムの開発にも成功しiNKT細胞のリガンドの発見にもつながり、今年度、論文にて報告した（Hosono Y, J. Exp. Med., 2025）。解析プラットフォームが構築できたことから、領域内の先生方と広く共同研究をスタートさせている。
研究課題（2）の「自己認識を介した免疫ネットワーク形成の数理モデルの構築」については、研究分担者の宇田らとともに、予備データの取得に着手し、実験デザイン（どのようなデータをどの規模で取得する必要があるのか）および具体的な数理解析法について定期的に議論を重ねながら研究を進めている。
また、領域内のオミクス計測（メタボロミクス・リピドミクス・プロテオミクス）についても、今年度、3件の共同研究が完了し（Miyata Y, Nat. Struct. Mol. Biol. 2025; Hosono Y, J. Exp. Med., 2025; Sato R, J. Exp. Med., 2025）、10件のプロジェクトが進行中である。
以上のことから、現時点では、「概ね順調に進展している」と考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究課題（1）の「免疫センサー分子群が認識する自己成分の包括的同定」については、引き続き、「高感度迅速分離・分析・分取・レポーター細胞アッセイ統合解析システム」の高度化や代謝物ライブラリーの拡充を図るとともに共同研究を積極的行う。さらに、開発した解析プラットフォームを使用して、山崎・三宅・改正・木村と共同で全ての自然免疫受容体に対して、あらゆる臓器由来抽出物を用いた総当たり相互作用解析を行い、自己リガンドパネルの網羅的同定を進める。
研究課題（2）の「自己認識を介した免疫ネットワーク形成の数理モデルの構築」については、宇田らと協議しながらオミクスデータの取得および予備データを用いた数理解析の検証を推進していく予定である。
また、領域内の先生方との共同研究（オミクス計測）についても引き続き精力的にサポートしていく。
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