研究課題/領域番号 |
15K08071
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
山下 富義 京都大学, 薬学研究科(研究院), 准教授 (30243041)
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研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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キーワード | ヘパリン誘導体 / 抗炎症反応 / マイクロアレイ解析 / テキストマイニング / 数理モデリング |
研究実績の概要 |
申請者は過去の研究において、ヘパリンの脂肪鎖結合体が自己組織化ナノミセルを形成し、これが薬剤のない単独で抗炎症作用を発揮し、関節炎モデルマウスにて炎症の進行を抑制することを見出した。本研究では、抗炎症作用の発現機構を解明を目的として情報科学的および実験科学的方法を用いてネットワーク解析を行った。ヘパリンナノ粒子がLPS刺激時の炎症性サイトカインの産生を抑制するという作用に基づき、公共遺伝子発現情報データベースから単球系細胞をLPSで刺激した際のトランスクリプトームデータを抽出し、メタ解析することによってLPSにより応答する遺伝子パスウェイを明らかにした。また、文献から制御ネットワークに関する情報を自動抽出するシステムを開発し、文献情報との整合性を確認することで、マイクロアレイデータ解析の信頼性を確認するとともに重要なパスウェイを絞り込もうとしている。現在は、GATEをプラットフォームとする自然言語処理システムに対し、タンパク質-タンパク質間相互作用、小分子-タンパク質相互作用のいずれの解析にも対応できるように辞書とルールベースを拡張している段階である。一方、LPS応答に対する動的ネットワーク解析を行うための予備検討として、マクロファージにLPSを作用させたときのtnf-alpha遺伝子の発現についてリアルタイムPCR法により時系列データを取得した。さらに、ヘパリンにステアリルアミンを縮合させた誘導体(NAH-STE)を新たに合成開発し、その共存下でのLPSによる反応も同時に測定した。tnf-alpha遺伝子の発現振動現象は、IkBによるNFkBのネガティブフィードバックで説明できることが示された。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
テキストマイニングシステムによる文献情報の自動抽出を行っているが、予備検討段階でのタンパク質-タンパク質間の相互作用情報抽出の効率が悪く、動詞リストおよびルールベースの策定に予定以上の時間を要している。
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今後の研究の推進方策 |
LPS応答に対するネットワークレベルでの動的遺伝子発現解析を行うために、マルチプレックス法を用いた測定を行う予定である。ドライ研究の結果から有望な遺伝子を絞り込み、これらの各遺伝子の発現を一斉測定することで精度の高い動的モデルの開発へと展開できるものと考えている。
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次年度使用額が生じた理由 |
テキストマイニング解析が遅れた結果、実験的に測定するLPS応答遺伝子が確定しなかったため、マルチプレックス法による細胞実験が遅れた結果、物品費が残った。
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次年度使用額の使用計画 |
測定候補遺伝子を6月までに決定することを予定しており、その後試薬を購入し、速やかに実験を開始する予定である。
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