| 研究課題/領域番号 |
16K00388
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
松崎 由理 東京工業大学, リーダーシップ教育院, 特任准教授 (30572888)
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| 研究分担者 |
内古閑 伸之 明治大学, 総合数理学部, 助教 (20397483)
黒川 裕美子 国立遺伝学研究所, 新分野創造センター, 特任研究員 (10381633)
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| 研究協力者 |
Simm Jaak KU Leuven
Martin Juliette Lyon University 1
Launey Guillaume Lyon University 1
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | タンパク質間相互作用 / タンパク質ドッキング / タンパク質間相互作用ネットワーク / 並列計算 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，網羅的タンパク質ドッキングによって対象タンパク質群から相互作用し得るペアを予測する．まず，既存手法を改良して網羅的タンパク質ドッキングによる高精度な相互作用予測手法を開発した．次に，寄生原虫のタンパク質，ウイルスと宿主であるヒトのタンパク質を対象に本手法を適用してタンパク質間相互作用 (Protein-protein interaction, PPI) 探索を実施し，新規PPI候補を 67件得た．本手法を用いて予測した2件の内1件について，免疫沈降法を用いて実際に結合を確認した．さらに，ウイルス-宿主タンパク質間相互作用の特徴について，ドッキング結果に基づく比較解析を行なった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
熱帯病を引き起こす寄生生物やウイルスに関する基礎的な生物学研究は，経済的な問題からあまり進んでおらず，多くのPPI 情報が既に知られているヒトとは異なり，新規PPI 発見やPPI ネットワークの理解が創薬におけるターゲットタンパク質の選択に有用な情報となる．PPI 予測は困難な問題である一方，現時点で15万件をこえるタンパク質立体構造データが公開データベース（PDB）に蓄積されている．従来のPPI ネットワーク予測研究では十分には活用されてこなかったこれらのデータを活用することで，未知PPI の発見や，ウイルス-宿主間PPI の特徴の発見などの結果を得ることが期待できる．
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