公募研究
薬剤の標的分子を明らかにすることは、容易ではない。我々は、細胞が薬剤に応答して変化するプロテオームのパターンを比較する事によって、新規薬剤の標的を推測するシステム、ケモプロテオベース(ChemProteoBase)を構築してきた。ChemProteoBaseでは2次元電気泳動上の296スポットをもとに薬剤の標的を推測するが、それらスポットの同定情報を利用することによってより高精度の迅速な推測システムに改良し、活用することを目的として研究を行った。1.予測精度を向上する為には、データベースの拡張が必須である。昨年に引き続き作用既知の薬剤の解析を行ない、データを登録することによってデータベースの拡張をはかった。2. ChemProteoBaseの296スポットを用いて比較を行うが、未同定のスポットの同定を試みた。MALDI-TOFをもちいたペプチドマスフィンガープリンチング法に加え、LC-MS/MSを用いた解析を行い、90%以上のスポット同定が完了した。3.同定情報をデータベースに組み込み薬剤によって特徴的な増減のあったスポットと同定情報を対応させるシステムを作成した。また、296スポット以外の薬剤に特徴的なスポットをデータベースに格納するシステムも作成した。4. データベースのマイニングツールとして、化合物の類似度をランキング形式で示すプログラムや、特定のスポットを薬剤間で比較するプログラムを作成して、解析の迅速性を高めた。5.同定情報や、作成した解析プログラムを利用して、新規化合物の解析を行った。糸状菌より単離された新規薬剤ピロリジラクトンを解析して、最も可能性の高い標的としてプロテアソームを予測した。精製プロテアソームを用いてピロリジラクトンの阻害活性が確認され、本解析系の標的推測精度が高くなったことが示唆された。
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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ChemBioChem
巻: 印刷中 ページ: 印刷中
10.1002/cbic.201300808
巻: 14 ページ: 2456-2463
10.1002/cbic.201300499
http://www.npd.riken.jp/csrs/xtra/ProteomePage/