• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2020 年度 実績報告書

癌の超早期発見にむけたDNAtoolboxによるmiRNA濃度判別システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号 18J22815
研究機関東京大学

研究代表者

奥村 周  東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)

研究期間 (年度) 2018-04-25 – 2021-03-31
キーワード分子プログラミング / DNAナノテクノロジー / miRNA / ニューロモルフィックアーキテクチャ / in vitro
研究実績の概要

本研究ではPEN DNA TOOLBOXとよばれるDNAと3種類の酵素の化学反応を利用した化学反応のアセンブリツールを利用し、近年がん発見のバイオマーカーとして注目を集めているパターン判別システムの構築を行なった。最終年度である本年度はMIRNAを入力とする化学反応ネットワークの改良を行ったと同時に、一定以上一定未満の濃度域で増幅を示す多層化学反応ネットワークを構築することに成功したほか、結果の出力機構としての特異的配列応答性のDNAハイドロゲルについても開発を行なった。変換テンプレートとインジケータDNAの設計の再検討を行い、昨年度よりもさらに一桁低濃度の領域でのポジティブウェイトの線形分離に成功した。計算結果を表現するインジケータDNAを隠れ層と出力層の双方に利用した。このことにより、全ての層にインジケータDNAを利用したシステムを構築することができた。DNAハイドロゲルの開発においては、Xモチーフのデンドリマー構造の先端にトーホールドを与えることで、相補的なストランドに対して特異的に反応し、ゲルゾル転移を起こすゲルを作成した。また、それだけでなくデンドリマー構造と完全に相補的なストランドを骨格とする、ゲルを作成し、元のオリジナルゲルと同時に溶液内で特異的なストランドを入れることで、選択的に溶解するハイドロゲルの動態を表現することができた。本年度予定していた細胞のパターン判別などのより臨床的な応用については着手できたなかったものの、DNAコンピューティングの学問領域においては化学反応ネットワークの多層化という世界で初めてのシステムの構築とを成し遂げたほか、低濃度MIRNAのパターン判別に成功するなど、本システムの臨床可能性を広げる知見を得ることができた。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2021

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Morphological Manipulation of DNA Gel Microbeads with Biomolecular Stimuli2021

    • 著者名/発表者名
      Okumura Shu、Hapsianto Benediktus Nixon、Lobato-Dauzier Nicolas、Ohno Yuto、Benner Seiju、Torii Yosuke、Tanabe Yuuka、Takada Kazuki、Baccouche Alexandre、Shinohara Marie、Kim Soo Hyeon、Fujii Teruo、Genot Anthony
    • 雑誌名

      Nanomaterials

      巻: 11 ページ: 293~293

    • DOI

      10.3390/nano11020293

    • 査読あり / オープンアクセス

URL: 

公開日: 2021-12-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi