| 研究課題/領域番号 |
16K00403
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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 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
諏訪 牧子 青山学院大学, 理工学部, 教授 (30242241)
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| 研究分担者 |
池田 修己 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人工知能研究センター, 主任研究員 (20415772)
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| 研究協力者 |
間中 智美
笠戸 里砂子
堀口 渉
川村 茉由
篠崎 竜二
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | Ｇタンパク質共役型受容体 / Ｇタンパク質 / 結合選択性予測 / シグナル伝達パスウェイ / アドレナリン受容体構造 / 分子動力学計算 / 機械学習 / Gタンパク質 / GPCR / 共役選択性予測 / シグナル伝達 / バイオインフォマティクス / 分子シミュレーション / 機械シミュレーション / Gタンパク質共役型受容体 / 分子動力学シミュレーション |
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| 研究成果の概要 |
文献やDBからリガンド―GPCR―G蛋白質の組合せデータを収集し、これらを物理化学量で934個のベクトルに変換した。またGsとβ2アドレナリン受容体（AR）複合体構造（3SN6）を基に、16種のG蛋白質や9種のARに置換した構造をMD計算で評価した結果、同一G蛋白質共役タイプ間に特徴的な相互作用プロファイルが得られ、これからG蛋白質の選択的共役に寄与する領域を同定した。この領域のアミノ酸に物理化学量を与え、934個のベクトルに加えて機械学習（SVM）することで共役予測プログラムを作成した。これは16種の共役G蛋白質種を高精度（交差検定：94.4％、客観テスト：95.0％）に判別できる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Gタンパク共役型受容体（GPCR）は、細胞外からリガンド分子と結合し、構造変化することで細胞内側のGタンパク質を選択的に活性化させ、後の伝達経路につなげる。本研究はこれら一連のメカニズムを解明することを第一の目的とし、このメカニズムを再現するシグナル伝達経路予測システムの構築を最終目的とする。本研究の結果は、例えば生命現象の予測、制御、副作用の少ない薬剤のデザイン,GPCRが関与する疾病のメカニズム解明につながる。つまりGPCRのシグナル伝達のメカニズムを網羅的かつ統合的に理解する道筋ができ、細胞内での生命現象を予測して創薬支援となる基盤が確立できると考える。
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