(57)【要約】      （修正有）【課題】迅速な分析を可能とした糖鎖タンパク質の分析サービス提供クラウドシステムを提供する。【解決手段】糖タンパク質等の分析サービス提供クラウドシステムは、糖タンパク質等の検体の分析サービスの一部又は全部をインターネットを介して提供するシステムである。依頼者は、分析サービスを構成する前処理ステップ、計測ステップ及び解析ステップのいずれか一つ又はこれらのステップの組み合わせの選択を行うことによる依頼者による分析依頼、解析結果が明確である人工合成された糖タンパク質等を標品として前記前処理の最適条件を探索決定して、該最適条件にて前記生物学的に製造された糖タンパク質等の前処理を行い、依頼者が選択したステップの結果データの依頼者に対する提供をインターネットで行う。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
糖タンパク質等の検体の分析サービスの一部又は全部をインターネットを介して提供するシステムであって、
依頼者は、分析サービスを構成する前処理ステップ、計測ステップ及び解析ステップのいずれか一つ又はこれらのステップの組み合わせの選択を行うことによる依頼者による分析依頼、
解析結果が明確である人工合成された糖タンパク質等を標品として前記前処理の最適条件を探索決定して、該最適条件にて前記生物学的に製造された糖タンパク質等の前処理を行い、依頼者が選択したステップの結果データの依頼者に対する提供、をインターネットで行うようにしたことを特徴とする合成した糖タンパク質等の分析サービス提供クラウドシステム。
【請求項２】
前記依頼者が合成した糖タンパク質等は、生物学的に合成した糖タンパク質等である請求項１記載の合成した糖タンパク質等の分析サービス提供クラウドシステム。
【請求項３】
前記依頼者が合成した糖鎖等は、解析結果が明確である人工合成された糖鎖とは別の方法で人工合成された糖タンパク質等である請求項１記載の合成した糖タンパク質等の分析サービス提供クラウドシステム。
【請求項４】
前記最適条件の探索は機械学習により行う請求項１ないし３のいずれか１項記載の糖タンパク質等の分析サービス提供クラウドシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、糖鎖構造の解析サービス提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
糖タンパク質の糖成分は、タンパク質選別、免疫・受容体認識、炎症、病原性、癌転移などの細胞内プロセスにおいて極めて重要な生物学的機能を果たしている。
ここで、糖タンパク質（ｇｌｙｃｏｐｒｏｔｅｉｎ）とは、タンパク質を構成するアミノ酸の一部に糖鎖が結合したものである。また、糖鎖とは、グルコース、ガラクトース、マンノース、フコース、キシロース、Ｎ  −アセチルグルコサミン、Ｎ  −アセチルガラクトサミン、シアル酸などの単糖およびこれらの誘導体がグリコシド結合によって鎖状に結合した分子の総称である。
【０００３】
上記生物学的機能の故に、糖タンパク質を用いた創薬が行われるが、糖タンパク質創薬のためには、その機能、特性とともに、その構造の分析は不可欠である。分析は、前処理、計測、解析のステップを経て、当該糖タンパク質の構造等が推定される。
【０００４】
分析の計測ステップにおいて、構造が既知の標準糖鎖を用いる技術が提示されている（特許文献１）。すなわち、前処理において遊離した糖鎖をＨＰＬＣ−ＦＬＤ又はＣＥ−ＬＩＦにより分析する方法（蛍光検出法）において、構造が既知の標準糖鎖、特に非標識標準糖鎖、すなわち蛍光性官能基で標識されていないフリーの標準糖鎖を用いることが記載されている。
また、特許文献２には、質量分析法による計測において、『既知糖鎖である標準糖鎖を試料糖鎖と混合し、該混合物の質量分析測定を行ってマススペクトルを得』ることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−３８６７４号公報
【特許文献２】特開２００６−２２９４２６公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来の技術においては、構造が既知の標準糖鎖は、計測における糖鎖分離において用いられるのみである。
また、従来の分析は、同一の検体について前処理、計測、解析の全てが行われる。この分析は、検体の合成者が、分析を外部に依頼する場合も同様である。すなわち、分析の依頼を受けた者は、検体につき必ず前処理、計測、解析の全てを行って構造の解明を行う。そのため、分析の迅速化にかけるものであった。
【０００７】
本発明は、迅速な分析を可能とした糖鎖タンパク質の分析サービス提供クラウドシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に係る発明は、依頼者が合成した糖タンパク質、糖ペプチド、又は糖鎖（以下「糖タンパク質等」という。）の検体の分析サービスの一部又は全部をインターネットを介して提供するシステムであって、
依頼者は、分析サービスを構成する前処理ステップ、計測ステップ及び解析ステップのいずれか一つ又はこれらのステップの組み合わせの選択を行うことによる依頼者による分析依頼、
解析結果が明確である人工合成された糖タンパク質等を標品として前記前処理の最適条件を探索決定して、該最適条件にて前記生物学的に製造された糖タンパク質等の前処理を行い、依頼者が選択したステップの結果データの依頼者に対する提供、
をインターネットで行うようにしたことを特徴とする合成した糖タンパク質等の分析サービス提供クラウドシステムである。
【０００９】
請求項２に係る発明は、前記依頼者が合成した糖タンパク質等は、生物学的に合成した糖タンパク質等である請求項１記載の合成した糖タンパク質等の分析サービス提供クラウドシステムである。
【００１０】
請求項３に係る発明は、前記依頼者が合成した糖鎖等は、解析結果が明確である人工合成された糖鎖とは別の方法で人工合成された糖タンパク質等である請求項１記載の合成した糖タンパク質等の分析サービス提供クラウドシステムである。
【００１１】
請求項４に係る発明は、前記最適条件の探索は機械学習により行う請求項１ないし３のいずれか１項記載の糖タンパク質等の分析サービス提供クラウドシステムである。
ここで、クラウド（クラウド・コンピューティング）とは、インターネットなどのネットワーク経由でユーザーにサービスを提供する形態である。
前処理は、計測を行うために必要な、例えば、変性・還元、精製・濃縮、断片化、遊離、誘導体化などの処理である。
【００１２】
これらの各処理を行うに際しては、例えば、濃度、温度、ｐＨ、時間その他の因子がパラメータとしてあげられる。これらのパラメータ、あるいは組み合わせの最適条件を探索する。
計測は、例えば、ＨＰＬＣ（高速液体クロマトグラフィー）、ＵＰＬＣ（超高速液体クロマトグラフィー、ＬＣ−ＭＳ（液体クロマトグラフィー質量分析）、ＬＣ−ＭＳ／ＭＳ、ＭＳ、ＭＳ／ＭＳ、ＦＴＭＳ、ＮＭＲなどの手法・機器を１又は２による分析があげられる。もちろん、これらの手法、機器に限るものではない
検体の分析を希望する者は、インターネットを介して、前処理、分析、解析のステップのいずれか１つ又は複数を選択して分析を依頼する。本発明では、前処理、計測及び解析の全てを選択する必要がない。例えば、前処理のみを選択した場合は、依頼を受けた分析者は、人工合成した標品を用いて前処理の最適条件を探索する。その際、検体はインターネットではなく、郵送等により送られ、分析者は、上記最適条件による前処理を施し、検体を返送する。また、検体への前処理を施すことなく、最適条件のみをインターネットで報告することも可能である。
前処理の他に、計測を選択した場合は、最適な手法、機器の探索をし、計測結果の生データをインターネットを介して報告する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明では、前処理、分析、解析の各ステップを分割して依頼することができるため、迅速な分析、低コストの分析が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例における糖鎖サンプルの分子構造を示す図である。
【図２】実施例において、前処理を行った検体のＬＣ／ＭＳ装置による分析結果を示すグラフである。
【図３】実施例において、他の前処理を行った検体のＬＣ／ＭＳ装置による分析結果を示すグラフである。
【実施例】
【００１５】
以下に示すように、アスパラギン結合糖鎖を切断する条件（反応ｐＨ条件）の比較結果を示す。
【００１６】
（糖鎖サンプルの調製Ａ）
構造が明確化された非還元末端α１−４結合を有するガラクトース（Ｇａｌ）からなるアスパラギンに付加する９糖（図１）４５ｕＬ（８０ｍｇ／ｍＬ水溶液）を、１Ｍ酢酸ナトリウム緩衝液（ｐＨ７．０）５ｕＬに加えた。
そして、グリコペプチダーゼ（アーモンド由来）を５ｕＬ加え、３７℃で１４．５時間加温した。
【００１７】
その後、別途アセトニトリルと水で平衡化したＳｅｐ−Ｐａｋ  Ｖａｃ  １ｃｃ  （１００  ｍｇ）  Ｃ１８  Ｃａｒｔｒｉｄｇｅ（Ｗａｔｅｒｓ製）を用いてグリコペプチダーゼ（アーモンド由来）を取り除いた。次に別途用意したフィルター付きの容器にＡＧ５０Ｗ−Ｘ８  Ｒｅｓｉｎ（ＢｉｏＲＡＤ製）を適量つめ、グリコシダーゼ（アーモンド由来）除去後の水溶液を処理した。
【００１８】
処理した液を回収し、凍結乾燥した後、別途用意した２−アミノピリジン（２−ＡＢ）とシアノ水素化ホウ素ナトリウム溶液の混液を５ｕＬ加え標識化反応を行った。６５℃で３  時間加温させた後、別途アセトニトリルで平衡化したＯａｓｉｓ  ＨＬＢ  （Ｗａｔｅｒｓ製）で過剰な標識試薬を除去した。除去後のサンプルを２０％アセトニトリル水溶液で溶出した。
【００１９】
（糖鎖サンプルの調製Ｂ）
構造が明確化された非還元末端α１−４結合を有するガラクトース（Ｇａｌ）からなるアスパラギンに付加する９糖（図１）５８．８ｕＬ（８０ｍｇ／ｍＬ水溶液）を、１Ｍ  炭酸水素ナトリウム水溶液（ｐＨ  ８．１）５８．８ｕＬに加えた。
【００２０】
そして、グリコペプチダーゼ（アーモンド由来）を１１．８ｕＬ加え、３７℃で１２．５時間加温した。その後、別途アセトニトリルと水で平衡化したＳｅｐ−Ｐａｋ  Ｖａｃ  １ｃｃ  （１００  ｍｇ）  Ｃ１８  Ｃａｒｔｒｉｄｇｅ  （Ｗａｔｅｒｓ製）を用いてグリコペプチダーゼ（アーモンド由来）を取り除いた。
【００２１】
次に別途用意したフィルター付きの容器にＡＧ  ５０Ｗ−Ｘ８  Ｒｅｓｉｎ（ＢｉｏＲＡＤ製）を適量つめ、グリコシダーゼ（アーモンド由来）除去後の水溶液を処理した。処理した液を回収し、凍結乾燥した後、別途用意した２−アミノピリジン（２−ＡＢ）とシアノ水素化ホウ素ナトリウム溶液の混液を５  ｕＬ加え標識化反応を行った。６５℃で３  時間加温させた後、別途アセトニトリルで平衡化したＯａｓｉｓ  ＨＬＢ  （Ｗａｔｅｒｓ製）で過剰な標識試薬を除去した。除去後のサンプルを２０％アセトニトリル水溶液で溶出した。
【００２２】
（糖鎖サンプルの測定）
糖鎖サンプルの調製Ａで得た溶液および糖鎖アンプル調製Ｂで得た溶液を同一のパラメータにて、ＬＣ／ＭＳ装置（ＬＣ：超高速液体クロマトグラフィー部分：Ｈ−Ｃｌａｓｓ，  ＭＳ：  質量分析装置：  Ｘｅｖｏ  Ｇ２ＸＳ  Ｑ−Ｔｏｆ．  共にＷａｔｅｒｓ製）にて測定を行った。蛍光の測定結果を図２及び図３に示す。
上記データを多数取得し、例えば、構造、生物学的機能を課題として機械学習を行うことができる。特徴量を与えることなく学習させ、ディープラーニングを行うこともできる。
【図１】
2020204917.tif 000002
【図２】
2020204917.tif 000003
【図３】
2020204917.tif 000004