| 研究課題/領域番号 |
18K06199
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分43060:システムゲノム科学関連
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
根本 航 東京電機大学, 理工学部, 准教授 (10455438)
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| 研究分担者 |
藤 博幸 関西学院大学, 理工学部, 教授 (70192656)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | GPCRs / タンパク質間相互作用 / 相互作用ペア予測 / 疾患関連変異 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
我々は以前にGPCR間相互作用ペアを予測する手法GPCR-GPCR interaction pair predictor (GGIP)を開発した。本研究では、GGIPを応用し、GPCRへの疾患関連変異のうち、GPCR間相互作用に影響を及ぼし疾患を誘発するものを予測した。ロドプシンの二量体形成を阻害することで網膜色素変性症を引き起こすとされる、ヒトロドプシン変異体（F45L, V209M, F220C）は、いずれも相互作用阻害変異と予測された。同様に、レット症候群との関連が示唆され、GB2とのヘテロダイマー形成を阻害するGB1のA707T変異も、相互作用阻害変異と予測された。
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| 自由記述の分野 |
立体構造インフォマティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
変異導入前後での予測結果を比較する本研究は、変異が分子機能変化を通して形質変化に至る機構を議論する汎用的手法に拡張可能である。短時間で変異の影響を見積もるため、任意のタンパク質の全残基を変異させ影響を予測するなどの網羅的解析が可能で、蓄積し続ける変異情報の解析基盤に発展する。表現型の個人差を生む遺伝情報の差異の解析と分子機構解明は、医薬開発への貢献が考えられる。サイトカイン・ストームやブラジキニン・ストームに関与するGPCRsは、他の膜タンパク質との相互作用、相互作用モチーフ、機能変化が報告されており、COVID-19含むウイルス研究との関連でも興味深い
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