2023 年度研究成果報告書

極値統計学を用いた神経細胞軸索輸送の研究

研究課題

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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
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
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。
自由記述の分野	生物物理学
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。