| 研究課題/領域番号 |
23K21158
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| 補助金の研究課題番号 |
21H02079 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分37030:ケミカルバイオロジー関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
村田 亜沙子 九州大学, 総合理工学研究院, 准教授 (50557121)
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| 研究分担者 |
浅井 歩 大阪大学, 産業科学研究所, 特任助教(常勤) (40783262)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
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| キーワード | RNA / 低分子化合物 / 相互作用 / ビッグデータ / データ・情報解析 / 探索 / 分子設計 / 機械学習 / 低分子 / Dicer / 創薬 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
RNAが次世代の創薬標的として注目を集めている。RNAの働きが細胞の機能維持調節や疾患などに関わることが分かってきたことがその背景にある。
しかし、RNAを標的とした低分子創薬研究にはボトルネックがある。1) 低分子化合物-RNAペアの具体例が極めて少なく、2) RNAに結合する低分子化合物の設計指針が不足していることである。この課題を解決し、RNA標的低分子創薬研究を加速するために、本研究では「酵素DicerによるRNA切断反応と次世代シーケンサーを利用した低分子化合物-RNAペアの網羅的探索手法」を確立、低分子化合物-RNAペアのビッグデータ獲得とデータ科学・情報科学的解析を行う。
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| 研究実績の概要 |
RNAが次世代の創薬標的として注目を集めている。しかし、RNAを標的とした低分子創薬研究にはいくつかの課題がある。低分子化合物が特定のRNAに結合する例（低分子化合物-RNAペア）が限られていること、RNAに結合する低分子化合物の適切な設計指針が不足していることである。本研究では、これらの課題を解消するための手法、「酵素DicerによるRNA切断反応と次世代シーケンサーを利用した、低分子化合物-RNAペアの網羅的探索手法」を提案した。本手法により低分子化合物-RNAペアのビッグデータを収集し、データ科学・情報科学的な分析を行う。これにより、RNAを標的とする低分子化合物の探索を加速し、分子設計指針を獲得することが、本研究の目的である。
研究目的を達成するために、1)~3)の研究項目を設定した。1) 酵素Dicerを使った低分子化合物-RNAペアの網羅的探索手法の確立、2) 低分子化合物-RNAペアのビッグデータの収集、3) RNA標的に必要な化学構造の抽出/低分子化合物-RNAペアの予測モデル導出、である。
当該年度は、2)、3)の研究項目を実施した。2)では、低分子化合物-RNAペアのビッグデータを得るために、化合物ライブラリーに1)の手法を適用した。共同研究先である大阪大学産業科学研究所中谷研究室より提供を受けた、核酸に親和性が高いと考えられる約330化合物を用いた標的RNA配列の探索・同定を行った。2)で得られたデータを用いて、化合物とRNA配列のクラスタリングを実施し、標的RNAへの結合に必要と考えられる化合物の化学構造を探索した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当該年度は、研究項目2) 低分子化合物-RNAペアのビッグデータの収集、研究項目3)の内容のうち RNA標的に必要な化学構造の抽出を実施した。2)については、前年度より化合物数を増やし、低分子化合物-RNAペアのデータを収集した。得られたデータに基づいて、研究項目3)を実施し、特徴的な塩基配列を有するRNAに結合親和性が高い化合物群を見出した。
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| 今後の研究の推進方策 |
当該年度に得られた知見からは、より多様な骨格を持つ化合物群の探索が必要であることが明らかとなった。よって引き続き、構造多様性を指向した化合物ライブラリーを用いて、研究項目2) 低分子化合物-RNAペアのビッグデータの収集を進める。また、研究項目3)のうち、低分子化合物-RNAペアの予測モデル導出に必要な、RNAおよび化合物の特徴量の選択や検討を行うことと並行して機械学習の適用を進める。
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