| 研究課題/領域番号 |
19J22134
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分48040:医化学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
植松 沙織 (2020-2021) 東京大学, 新領域創成科学研究科, 特別研究員(DC1)
高岡 沙織 (2019) 東京大学, 新領域創成科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-25 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,800千円 (直接経費: 2,800千円)
2021年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2020年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2019年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | 代謝フラックス / 数理モデル / マルチオミクス / ベイズ推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
TAK1は様々なストレスにより活性化し、炎症や免疫応答、細胞死を制御する因子として重要な役割を担っているが、このような多彩な生理機能の制御機構は明らかになっていない。一般に様々な細胞機能や疾患発症に関わるシグナル伝達は、細胞機能の情報を一過性や持続性、周期性などの時間パターンにコードすること（時間情報コード）により多彩な生理機能を制御する。本研究では、TAK1活性を検出するバイオセンサーによる1細胞でのライブセルイメージングと、TAK1活性化の数理モデル構築による解析により、TAK1活性の時間情報コードを明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
マウス肝臓マルチオミクスデータ解析及び数理モデル構築を中心に、代謝制御におけるTAK1の時間情報コードの解明を目指した。前年度に引き続き、本年度は代謝経路活性の定量的指標である代謝フラックスを推定するための数理モデルの改良を行った。本手法をOMELET (Omics-based Metabolic Flux Estimation without Labeling for Extended Trans-omic Network)と命名し、汎用性を高めた。具体的には、異なる代謝ネットワークや様々な条件下で取得されたマルチオミクスデータにも適用可能であるように実装の改良を行った。OMELETを酵母やマウス肝細胞の代謝モデルから生成されたシミュレーションデータに適用することで、異なる代謝ネットワークや異なるデータに対してもOMELETが代謝フラックスを正しく推定できることを示した。また本研究室で取得された、異なる条件下におけるマウス臓器のマルチオミクスデータに対するOMELETの適用についても検討した。
このようなOMELETの手法面の改良を経て、本研究成果を筆頭著者として論文にまとめ、iScience誌に受理された。また本研究成果について、日本バイオインフォマティクス学会年会・第10回生命医薬情報学連合大会にて口頭発表を行った。
またOMELETは、マルチオミクス層にまたがる複雑な分子ネットワーク（トランスオミクスネットワーク）を、代謝フラックスとその制御に焦点を当てて理解しようとする試みと言える。そこで実験と数理の両方の代謝フラックスの解析技術について調査し、代謝のトランスオミクスネットワークの理解を目指す試みについてまとめた英語総説に共著者として加わった。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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