| 研究課題/領域番号 |
21K18232
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分43:分子レベルから細胞レベルの生物学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
上村 想太郎 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (00447442)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
26,000千円 (直接経費: 20,000千円、間接経費: 6,000千円)
2023年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
2022年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2021年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
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| キーワード | １分子計測 / ナノポア計測 / ペプチド / 機械学習 / ナノポア / 脂質膜 / １分子 / タンパク質翻訳 / リボソーム / 膜タンパク質 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
質量分析のタンパク質測定限界以下で、かつ抗体を必要としない高感度でハイスループットなタンパク質網羅解析技術を開発するために、本研究では無細胞翻訳系を融合したナノポアによるタンパク質の網羅解析を行う基盤技術の開発を行います。この手法を用いればタンパク質の高次構造が形成される前に測定が可能であり、ナノポアの通過はタンパク質翻訳と共役しているため、従来の通過速度より遅く制御させることが可能です。
さらに特定のアミノ酸信号を事前に機械学習させることによってアミノ酸配列の決定精度を向上させ、最終的には細胞から抽出した細胞液を用いて新しいペプチドの配列を網羅的にかつ定量的に決定することを目標とします。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ペプチド分子の網羅的解析技術の開発のためのリボソーム融合型ナノポアによるタンパク質の網羅解析基盤技術開発を目標としました。本研究の全期間において、まずナノポア測定に利用可能な膜チャネルタンパク質のうち、トランスロコンであるSecYEGと分子モーターであるSecA複合体の選定を行い、人工脂質二重膜上での再構成を実現しました。その結果、膜挿入電流シグナルを検出し、さらに基質であるペプチド分子とATP存在下においてのみ、特徴的なナノポア電流波形を検出することに成功しました。現在では繰り返しアミノ酸配列を含む人工ペプチドに対する電流波形変化の検出を試みています。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究による１分子ペプチドのアミノ酸配列同定の学術的意義や社会的意義は極めて大きく、その効果は計り知れない。特にペプチドはそもそも分解酵素によって分解されやすく分子数が少なく、増幅する技術も存在しない。基礎研究においてはシグナル伝達、アポトーシス制御だけでなく成長因子や免疫応答、神経伝達などの細胞機能制御に関わる学問領域に大きな貢献が期待される。さらに応用研究として、抗菌ペプチド、ドラッグデリバリー、ペプチド医薬品やホルモン検出などの臨床応用や診断、創薬領域にも大きな貢献が期待される。
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