Extreme-value analysis of neuronal cargo transport

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 22K18679
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 13:Condensed matter physics and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo (2023); Tohoku University (2022)
• Principal Investigator: Hayashi Kumiko 東京大学, 物性研究所, 教授 (00585979)
• Project Period (FY): 2022-06-30 – 2024-03-31
• Keywords: モーター蛋白質 / キネシン / ダイニン / 軸索輸送 / 極値統計学

Outline of Final Research Achievements

Extreme value analysis (EVA) estimates the maximum and minimum values based on mathematical theorems from observed data. We applied EVA to analyze the transport velocity data of motor proteins kinesin and dynein involved in axonal transport in neurons. The extreme value data {X} of any observed dataset follows a general extreme value distribution and, depending on the value of the shape parameter, can be classified into Gumbel, Frechet, or Weibull types. We found that the transport velocity data of kinesin, with a maximum value of 4 μm/s, belongs to the Weibull type, while dynein exhibited a different behavior. Simulation results demonstrated that this difference can be attributed to the load-dependence of their transport velocities.

Free Research Field

生物物理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

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。