| 研究課題/領域番号 |
22K18679
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分13:物性物理学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 (2023)
東北大学 (2022) |
|---|
研究代表者 |
林 久美子 東京大学, 物性研究所, 教授 (00585979)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
|
|---|
| キーワード | モーター蛋白質 / キネシン / ダイニン / 軸索輸送 / 極値統計学 / モータータンパク質 / 神経細胞軸索輸送 / KIF1A / iPSニューロン / 神経細胞 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
神経細胞ではシナプスの材料などは小胞（荷物）としてパッキングされ、軸索内をタンパク質分子モーター（キネシンとダイニン）に輸送される。小胞輸送は神経細胞の物流の要であり、その異常は神経変性疾患に関連する。本研究では具体的に、極値統計解析による小胞輸送の輸送速度解析法を提案する。輸送速度データを極値統計解析の再現レベルプロットを用いて解析すると分子モーターの種類と変異体ごとに現れる鮮明な違いをセレンディピティとして発見した。分子モーターの物性モデルを提案し、ベイズ推定によって、この再現レベルプロットを解釈する。物性測定が困難な細胞内でも極値統計解析から分子モーター種類・変異体の物性値を推測したい。
|
| 研究成果の概要 |
極値統計学は、観測データから数学の定理に基づき最大値や最小値を推定する統計学である。今回、私たちの研究グループは、モータータンパク質キネシンとダイニンによる神経細胞軸索輸送の輸送速度データ解析に極値統計学を利用した。あらゆる観測データの極値データ{X}は一般極値分布に従い、形状パラメータの値に応じて、グンベル型、フレシェ型、ワイブル型に大別されるが、キネシンの輸送速度データは最大値（4μm/s）が存在するワイブル型に属し、一方で、ダイニンは異なる振る舞いを示しことを発見した。シミュレーション結果から、この相違が輸送速度の負荷依存性の相違に帰着できることを示した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今回の手法を応用することで、モータータンパク質本来の環境である細胞内で物理的性質を明らかにすることが可能である。モータータンパク質のアミノ酸変異が輸送速度や輸送力などの物理量の変化に繋がり、物流障害からさまざまなヒト疾患を引き起こす。特に、長い軸索があり能動輸送が重要な神経細胞では、物流障害から神経細胞死を引き起こすこともある。アルツハイマー病や筋萎縮性側索硬化症（ALS）などの神経変性疾患では、モータータンパク質の変異による物流障害が指摘されているため、今回開発した極値統計学による解析手法を用いることで、モータータンパク質の変異に起因する神経疾患の分子メカニズムの解明への寄与が期待される。
|
