Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

食餌タンパク質 / アルギニン / 尿素サイクル / アポタンパク質 / アセチルCoA / 栄養 / タンパク質 / 脂肪肝

ラットに食餌タンパク質の量や質を変化させることで、肝臓特異的に脂肪が蓄積するモデル（低アルギニン食給餌）、内臓脂肪と異所性（肝臓と筋肉）脂肪が蓄積するモデル（低タンパク質食給餌）をもちいて、それぞれの組織への脂肪蓄積機構を調べてきた。トランスクリプトーム解析とメタボローム解析を組み合わせたオミクス解析により、低タンパク質食を摂取したラットでは糖質からの脂肪酸合成経路が促進していた。また、代謝中間産物の量の変化が認められた。そこで、標的遺伝子のヒストン解析、脂質代謝制御関連経路以外についても解析を行い、新たな標的遺伝子の抽出を行う予定であった。
低アルギニン食を摂取したラットは低アルギニン食を摂取した直後から肝臓からのVLDLの放出が抑制されており、VLDLの形成阻害が肝臓特異的な脂肪蓄積を引き起こしたものと考えられた。低アルギニン食の給餌は血中オロト酸濃度を上昇させることが報告されている。そこで、血中オロト酸濃度の上昇がVLDL放出抑制に関与しているかオロト酸添加食群と比較検討したところ、低アルギニン食群およびオロト酸添加食群ともに血中オロト酸濃度は給餌5日で増加していた。ところが給餌2週間後の血中オロト酸濃度は対照群と同程度であった。VLDL放出抑制にオロト酸だけでなくその代謝物も重要な役割をもつことが推測された。オミクス解析より抽出した標的のアポタンパク質の発現低下がどのようにVLDL形成を阻害するのか、培養細胞を用いて標的アポタンパク質を発現抑制しVLDLの数および大きさを調べる予定であった。今後、上記の解析を行い結果を取りまとめ、成果の発表を行っていく。

アミロイド線維 / アルギニン / アルツハイマー病 / 低分子化合物 / ファージディスプレイ / ペプチドライブラリー / クマリン / globulomer / SciFinder / 蛋白質 / インフォマティクス / アミロイドβ / 抗体 / ペプチド / プロドラッグ

タンパク質の機能改変を行うタンパク質工学においては、従来、生化学的研究とインフォマティクス的研究が独立に行われている場合が多く、タンパク質のメカニズム解明の新たなブレークスルーのためには、実験とインフォマティクスを相乗的に結びつけ新たな発見に導く融合的研究が必要である。本研究では、実験手法としてのファージディスプレイ法と、情報学的手法としての最適化を組み合わせることにより、アミロイドタンパクの凝集を阻害する新規ペプチドとそれを模倣する低分子化合物を見出すことに成功した。

蛋白質 / バイオテクノロジー / 生体分子 / 生物・生体工学 / 溶媒・添加剤 / アルギニン / 可溶化 / クロマトグラフィー / 凝集会合形成 / フィロールディング / 製剤 / プロテインマニピュレーション / リフォールディング

新規な蛋白質可溶化・調製法確立への,アミノ酸とその誘導体導入の具体的展開をさらに強固なものとするために,アルギニンとその誘導体の持つ蛋白質凝集抑制に関する作用機序の解明ならびに凝集体可溶化メカニズムへのアプローチについて,以下の観点から研究を進めた.
L-アルギニンとその誘導体の作用機序の解明:1)密度計を用いた溶解度測定によるL-アルギニン誘導体と各種アミノ酸,ペプチド結合との親和性の測定から,誘導体の性質によって,目的の機能向上が可能になることを示した.2)2種類の蛋白質のL-アルギニン存在下における結晶構造解析から,アルギニンが水和構造安定化に大きく寄与すること,蛋白質の高次構造にその作用機序が強く依存することを示した.
L-アルギニンとその誘導体を用いた蛋白質の可溶化:シグナル伝達系蛋白質数種類について,L-アルギニンとその誘導体を用いて発現した封入体の可溶化を試み,アルギニンの有用性を示すことができた.各種熱量測定からその安定性・機能の記述に成功した。以上の結果から,アルギニンとその誘導体を用いた蛋白質の可溶化法を確立した.
各種Chromatographyへの具体的展開:ゲルろ過(GPC),疎水的相互作用クロマトグラフィー(HIC),イオン交換クロマトグラフィー(IEX),色素親和性クロマトグラフィー(Dye),抗体を中心とした各種親和性クロマトグラフィーにおいて展開溶媒としてのアルギニンの有用性を確固たるものにした.
以上の結果から,アルギニンの持つ特殊な化学構造(グアニジウム基とアミノ酸)をたくみに利用することにより,蛋白質表面構造への作用機序を変化させ,汎用性の高い蛋白質ハンドリングに適用可能であることを示し,解析が困難な蛋白質に対する可溶化・調製システムの基盤を築くことができた.

【研究分担者】
加藤久典	東京大学	総括プロジェクト機構	特任教授	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
梅津光央	東北大学	大学院・工学研究科	准教授	(Kakenデータベース)