(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の蛋白質もしくはポリペプチド（Ａ）と相互作用する蛋白質もしくはポリペプチド（Ｂ）をコンピュータを用いて予測する方法であって、
（１）ユーザーによるＡのアミノ酸配列を入力手段で受け付け、
（２）入力された前記アミノ酸配列をある長さの複数個のオリゴペプチドに配列情報として分解手段で分解し、
（３）入力された蛋白質もしくはポリペプチドのアミノ酸配列のデータベースをデータベース記憶手段で記憶し、
（４）前記記憶された蛋白質もしくはポリペプチドのアミノ酸配列のデータベース中で、前記各オリゴペプチドのアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｃ）を、又は前記オリゴペプチドのアミノ酸配列と相同なアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｄ）を、検出手段で検出し、
（５）ローカルアライメント手段で、前記Ａと検出されたＣ又はＤとの間でアミノ酸配列についてのローカルアライメントを行い、ローカルアライメントの結果値を計算し、
（６）前記記憶された蛋白質もしくはポリペプチドのアミノ酸配列のデータベースにおけるアミノ酸の頻度及び／又はオリゴペプチドの頻度を頻度計算手段で計算し、
（７）前記計算されたローカルアライメントの結果値、及び蛋白質もしくはポリペプチドのアミノ酸配列のデータベースにおけるアミノ酸の頻度及び／又はオリゴペプチドの頻度から指標提示手段で指標となる数値を計算することを含む、
前記計算された数値を指標として、前記検出されたＣ及び／又はＤを、前記Ａと相互作用する蛋白質もしくはポリペプチド（Ｂ）であると予測する蛋白質間相互作用の予測方法。
【請求項２】
前記オリゴペプチドのアミノ酸配列の長さが、アミノ酸４〜１５個である請求項１に記載の予測方法。
【請求項３】
特定の蛋白質もしくはポリペプチド（Ａ）と相互作用する蛋白質もしくはポリペプチド（Ｂ）を予測する方法のプログラムを担持する記録媒体であって、コンピュータを少なくとも以下の（ａ）から（ｆ）の手段として機能させる蛋白質間相互作用の予測プログラムを担持する記録媒体；
（ａ）入力されたＡのアミノ酸配列情報を記憶する手段と、
（ｂ）この情報をある長さの複数個のオリゴペプチドに配列情報として分解する手段と、その結果の配列情報を記憶する手段と、
（ｃ）入力された蛋白質データベースを記憶する手段と、
（ｄ）該記憶された蛋白質データベースにアクセスし、前記オリゴペプチドのアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｃ）を、又は前記オリゴペプチドのアミノ酸配列と相同なアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｄ）を、検出する手段と、その検出結果を記憶、計算する手段と、
（ｅ）前記Ａと検出されたＣ又はＤとの間でローカルアライメントを行う手段と、その結果を記憶、計算する手段と、
（ｆ）前記ローカルアライメントの結果値、及び蛋白質データベースからアミノ酸の頻度及び／又はオリゴペプチドの頻度の結果値を得、その結果値から、蛋白質間相互作用の予測のための指標を提示する手段と、その結果を記憶し表示し、Ａと相互作用するＢを検出する手段。
【請求項４】
請求項３に記載の手段に加え、少なくとも以下の手段を備えたことを特徴とする記録媒体；
（ｇ）検出されるＢが複数ある場合、ローカルアライメントの結果値、及び蛋白質データベースにおけるアミノ酸の頻度及び／又はオリゴぺプチドの頻度の結果値から計算される指標に基づき、該検出された複数のＢの間での蛋白質間相互作用の強さの順位付けを行う手段と、その結果を記憶、表示する手段。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の手段に加え、少なくとも以下の手段を備えたことを特徴とする記録媒体；
（ｈ）ローカルアライメントにより、前記Ａと前記検出されたＢとの間でアミノ酸部分配列間でアライメントされる場合、当該Ａと当該Ｂのアミノ酸配列の全長を表示し、アライメントされる部分配列が全長上でどこにあるかを表示する手段。
【請求項６】
請求項３から５のいずれか１に記載の手段に加え、少なくとも以下の手段を備えたことを特徴とする記録媒体；
（ｉ）前記Ａもしくは前記検出されたＢの立体構造が既知の場合、又はホモロジーモデリングで立体構造モデルが作れる場合、その立体構造モデルを計算し、その立体構造上で、ローカルアライメントにより当該Ａと当該Ｂの間でアライメントされるアミノ酸部分配列の構造を表示する手段。
【請求項７】
請求項３から６のいずれか１に記載の手段に加え、少なくとも以下の手段を備えたことを特徴とする記録媒体；
（ｊ）検索範囲を絞るために蛋白質データベース中の蛋白質を分類し、記憶する機能を備えた手段。
【請求項８】
請求項３から７のいずれか１に記載の手段に加え、少なくとも以下の手段を備えたことを特徴とする記録媒体；
（ｋ）蛋白質データベース中の各蛋白質を前記Ａとして順次入力する手段。
【請求項９】
請求項３から８のいずれか１に記載の手段に加え、少なくとも以下の手段を備えたことを特徴とする記録媒体；
（ｌ）ゲノムデータベースを記憶する手段。
【請求項１０】
請求項３から９のいずれか１に記載の記録媒体が担持する手段を備えた蛋白質間相互作用の予測装置。
【請求項１１】
請求項１又は２に記載の予測評価方法により特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と相互作用すると予測評価された蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）を得、ついで実験的にＡとＢとを反応させた後にＡとＢとの相互作用を検出する、相互作用を有する蛋白質又はポリペプチドの特定方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の予測装置により特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と相互作用すると予測評価された蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）を得、ついで実験的にＡとＢとを反応させた後にＡとＢとの相互作用を検出する、相互作用を有する蛋白質又はポリペプチドの特定方法。
【請求項１３】
請求項１又は２に記載の予測方法を利用した、特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との蛋白質間相互作用を調整する化合物の選別方法。
【請求項１４】
請求項１０に記載の予測装置を用いた、特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との蛋白質間相互作用を調整する化合物の選別方法。
【請求項１５】
請求項１もしくは２に記載の予測方法又は請求項１０に記載の予測装置を用いた、特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との蛋白質間相互作用に係るオリゴペプチドをコードするオリゴヌクレオチドの配列の決定方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、蛋白質間の相互作用の予測に関するものであり、そのための方法と装置、並びに該方法及び該装置により得られた蛋白質に関する。
背景技術
多くの蛋白質は、他の蛋白質又は同じ蛋白質と相互作用しながらその機能を果たしている。その蛋白質間の相互作用が明らかになることは、医薬品の開発や農業での品種改良などにおいて重要である。特に、病原微生物を含む種々の生物のゲノム解析やｃＤＮＡ解析の進展にともない、新たに見出された機能未知の遺伝子やそれによってコードされる蛋白質の数が急速に増加している。蛋白質間相互作用の解明がなされれば、それら機能未知の蛋白質の機能予測を行うことができるであろう。
蛋白質間の相互作用を解明する目的で、ある蛋白質についてそれと相互作用する蛋白質を検索するために採られる従来の方法は、ｔｗｏ−ｈｙｂｒｉｄ法（Ｆｉｅｌｄ，Ｓ．Ｔｈｅ  ｔｗｏ−ｈｙｂｒｉｄ  ｓｙｓｔｅｍ  ｔｏ  ｄｅｔｅｃｔ  ｐｒｏｔｅｉｎ−ｐｒｏｔｅｉｎ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ．ＭＥＴＨＯＤＳ：Ａ  Ｃｏｍｐａｎｉｏｎ  ｔｏ  Ｍｅｔｈ．Ｅｎｚｙｍｏｌ.，５，１１６−１２４，１９９３）が主なものとして知られている。しかし、ｔｗｏ−ｈｙｂｒｉｄ法は探索的実験手段であって、操作が煩雑で時間がかかる上、得ることのできる蛋白質の数は意外と少ない。また、この方法は使用するｃＤＮＡライブラリーの質に結果が依存する、という欠点がある。すなわち、ある蛋白質についてそれと相互作用する蛋白質の遺伝子配列が、使用するｃＤＮＡライブラリーに入っていないというリスクを伴う。
一方、ゲノム解析やｃＤＮＡ解析に基づく蛋白質データベースが充実してきたことから、細胞内の複合体を直接ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦマススペクトルにかけ、そのアミノ酸配列の断片情報を蛋白質データベース中で探索する、という方法も採られている
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しかし、この方法では複合体（コンプレックス；ｃｏｍｐｌｅｘ）の構成蛋白質の情報は得られるが、蛋白質間の相互作用の情報は得られないため、どの蛋白質とどの蛋白質が相互作用しているかについては実験的に確認する必要がある。
発明の開示
本発明の１つの態様は、特定の蛋白質もしくはポリペプチド（Ａ）と相互作用する蛋白質もしくはポリペプチド（Ｂ）を予測する方法であって、
（１）Ａのアミノ酸配列をある長さの複数個のオリゴペプチドに配列情報として分解し、
（２）前記各オリゴペプチドのアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｃ）を、又は前記オリゴペプチドのアミノ酸配列と相同なアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｄ）を、蛋白質もしくはポリペプチドのアミノ酸配列のデータベース中で検索し、
（３）前記Ａと検出されたＣ又はＤとの間でアミノ酸配列についてのローカルアライメントを行い、
（４）ローカルアライメントの結果、及び、蛋白質もしくはポリペプチドのアミノ酸配列のデータベースにおけるアミノ酸の頻度及び／又はオリゴペプチドの頻度から計算される数値を指標として、検出されたＣ及び／又はＤを、Ａと相互作用する蛋白質もしくはポリペプチド（Ｂ）であると評価することを特徴とする蛋白質間相互作用の予測方法である。
本発明の１つの態様は、前記予測方法において、オリゴペプチドのアミノ酸配列の長さが、アミノ酸４〜１５個である予測方法でありうる。
また本発明の１つの態様は、特定の蛋白質もしくはポリペプチド（Ａ）と相互作用する蛋白質もしくはポリペプチド（Ｂ）を予測する方法を実施するプログラムを担持する記録媒体であって、少なくとも以下の（ａ）から（ｆ）の手段を備えたことを特徴とする蛋白質間相互作用の予測プログラムを担持する記録媒体である；
（ａ）Ａのアミノ酸配列情報を入力し、記憶する手段と、
（ｂ）この情報をある長さの複数個のオリゴペプチドに配列情報として分解する手段と、その結果の配列情報を記憶する手段と、
（ｃ）入力された蛋白質データベースを記憶する手段と、
（ｄ）該記憶された蛋白質データベースにアクセスし、前記オリゴペプチドのアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｃ）を、又は前記オリゴペプチドのアミノ酸配列と相同なアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｄ）を、検出する手段と、その検出結果を記憶、計算する手段と、
（ｅ）前記Ａと検出されたＣ又はＤとの間でローカルアライメントを行う手段と、その結果を記憶、計算する手段と、
（ｆ）前記ローカルアライメントの結果値、並びに、蛋白質データベースからアミノ酸の頻度及び／又はオリゴペプチドの頻度の結果値を得て、その結果値から、蛋白質間相互作用の予測のための指標を提示する手段と、その結果を記憶し表示し、Ａと相互作用するＢを検出する手段。
本発明の１つの態様は、前記（ａ）〜（ｆ）の手段を担持する記録媒体に、下記（ｇ）〜（ｌ）の手段から選ばれる少なくとも一つの手段を備えた記録媒体である；
（ｇ）検出されるＢが複数ある場合、ローカルアライメントの結果値、並びに蛋白質データベースにおけるアミノ酸の頻度及び／又はオリゴペプチドの頻度の結果値から計算される指標に基づき、該検出された複数のＢの間での蛋白質間相互作用の強さの順位付けを行う手段と、その結果を記憶、表示する手段、
（ｈ）ローカルアライメントにより、前記Ａと前記検出されたＢとの間でアミノ酸部分配列間でアライメントされる場合、当該Ａと当該Ｂのアミノ酸配列の全長を表示し、アライメントされる部分配列が全長上でどこにあるかを表示する手段、
（ｉ）前記Ａもしくは前記検出されたＢの立体構造が既知の場合、又はホモロジーモデリングで立体構造モデルが作れる場合、その立体構造モデルを計算し、その立体構造上で、ローカルアライメントにより当該Ａと当該Ｂの間でアライメントされるアミノ酸部分配列の構造を表示する手段、
（ｊ）検索範囲を絞るために蛋白質データベース中の蛋白質を分類し、記憶する手段、
（ｋ）蛋白質データベース中の各蛋白質を前記Ａとして順次入力する手段、
（ｌ）ゲノムデータベースを記憶する手段。
本発明の１つの態様は、前記の記録媒体が担持する手段を備えた蛋白質間相互作用の予測装置である。
本発明の１つの態様は、前記の予測方法又は前記の予測装置により特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と相互作用すると予測された蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）を得、ついで実験的にＡとＢとの間に相互作用があることを確認する、相互作用を有する蛋白質又はポリペプチドの特定方法である。
さらに、本発明の１つの態様は、この特定方法で特定された蛋白質又はポリペプチドである。
本発明の１つの態様は、前記の予測方法又は前記の予測装置を利用する、特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と当該Ａと相互作用すると予測された蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との蛋白質間相互作用を調整する機能を有する化合物を選別する方法である。
さらに、本発明の１つの態様は、この選別方法によって得られる新規化合物、及び得られた化合物の情報を基にドラッグデザインして得ることができるＡとＢとの蛋白質間相互作用の調整機能を有する新規化合物である。
本発明の１つの態様は、本発明によって得られた、ベロ毒素２（ＶＴII）とＢｃｌ−２との相互作用を調整する機能を有する配列表の配列番号１に示したアミノ酸配列を有するオリゴペプチド、又は該オリゴペプチドのアミノ酸配列と相同なアミノ酸配列を有するオリゴペプチドであってＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用を調整する機能を有するオリゴペプチド、又はこれらのオリゴペプチドのいずれかを含むポリペプチドであってＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用を調整する機能を有するポリペプチドである。
また、本発明の１つの態様は、配列表の配列番号１に示すアミノ酸配列を有するオリゴペプチドを含有する抗細胞死剤でありうる。
本発明の１つの態様は、前記オリゴペプチド及び／又は前記ポリペプチドを利用する、ＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用を調整する機能を有する化合物の選別方法である。
本発明の１つの態様は、前記の予測方法又は前記の予測装置を用いることを特徴とする、特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と当該Ａと相互作用すると予測された蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との蛋白質間相互作用に係るオリゴペプチドをコードするオリゴペプチドの配列の決定方法である。
本発明の１つの態様は、前記の予測方法又は前記の予測装置により求められた、蛋白質間相互作用があると予測されるヒト由来蛋白質の組み合わせ群である。また、本発明の１つの態様は、この組み合わせ群から、疾病に関与する可能性がある既知蛋白質の情報を基にして選択を行う、疾病に関与する蛋白質間相互作用を有する蛋白質の組み合わせの選択方法である。さらに、本発明の１つの態様は、この方法で得られた疾病に関与する蛋白質間相互作用を有する蛋白質の組み合わせ群でありうる。
本発明の１つの態様は、前記得られた疾病に関与する蛋白質間相互作用を有する蛋白質の組み合わせ群からさらに選ばれるある組み合わせ及び／又は二つの蛋白質の相互作用を調整する化合物を選別する方法である。さらに、本発明の１つの態様は、この相互作用を調整する化合物を選別する方法で得られた化合物である。
本発明の１つの態様は、前記の予測方法又は前記の予測装置を用いて、特定の蛋白質とこの蛋白質を切断する酵素との蛋白質間相互作用を予測することにより行う、蛋白質のプロセシング部位を予測する方法である。
さらに、本発明の１つの態様は、前記蛋白質のプロセシング部位を予測する方法で得られた蛋白質プロセシング部位及び／又は該プロセシング部位と相同な部分配列を含むと予測されるアミノ酸配列を有するポリペプチドである。
【図面の簡単な説明】
図１の（ａ）はベロ毒素２由来のアミノ末端からの２０残基を、（ｂ）と（ｃ）はそれぞれ該２０残基からなるアミノ酸配列を基にプログラム上で配列情報として分解されて得られたアミノ酸長５個と６個のオリゴペプチドを示す。
図２は、ベロ毒素２由来のアミノ末端からの１３残基の配列を基にプログラム上で配列情報として分解されて得られたアミノ酸長５個のオリゴペプチドと該オリゴペプチドのアミノ酸配列を有するヒトの蛋白質を示す。
図３は、ベロ毒素２とヒトのβアドレナリン受容体キナーゼ２（ＡＲＫ２）とが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す。
図４の（ａ）は大腸菌ゲノムにおける各アミノ酸の頻度を、（ｂ）は組成比率を示す。
図５は、手段の構成を示す図である。
図６は、ベロ毒素２由来のオリゴペプチドであって、ヒトの細胞死に関係した蛋白質が有するオリゴペプチドのアミノ酸配列と、該アミノ酸配列を有するヒトの細胞死に関係した蛋白質を示す。
図７は、ベロ毒素２（ＶＴII）とＢｃｌ−２とが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す。
図８は、ベロ毒素２（ＶＴII）とＢｃｌ−ｘＬとが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す。
図９は、ベロ毒素２（ＶＴII）とＭＣＬ−１とが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す。
図１０は、ベロ毒素１（ＶＴＩ）と、Ｂｃｌ−２（ａ）又はＢｃｌ−ｘＬ（ｂ）とが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す。
図１１は、ベロ毒素１（ＶＴＩ）とＢｃｌ−２は相互作用せず〔（ｂ）の左図〕、ベロ毒素２（ＶＴII）とＢｃｌ−２は相互作用すること〔（ａ）及び（ｂ）の右図）をＨｅｐＧ２細胞及びＢ１０細胞を用いて実験的に確認した結果を示す電気泳動図である。図中、Ｂｃｌ−２  ＩＰｓ及びＶＴII  ＩＰｓは、それぞれ抗Ｂｃｌ−２抗体及び抗ＶＴII抗体を用いて免疫沈降したことを表す。また、（ａ）の左図は抗Ｂｃｌ−２抗体を用いてウエスタンブロットしたもの（Ｂｃｌ−２  ＷＢ）、（ａ）の右図は抗ＶＴII抗体を用いてウエスタンブロット（ＶＴII  ＷＢ）したものである。また、（ｂ）はＢ１０細胞にベロ毒素１（ＶＴＩ）（左図）又はベロ毒素２（ＶＴII）（右図）を作用させ、細胞内のどのフラクションからこれらの蛋白質が検出されるかを、それぞれ抗ＶＴＩ抗体及びＶＴII抗体を用いて確認した結果を示す電気泳動図である。
図１２は、ベロ毒素２（ＶＴII）とＢｃｌ−２とのローカルアライメントがどの位置で対応しているかを示す。
図１３は、Ｂｃｌ−ｘＬの立体構造上でベロ毒素２（ＶＴII）と部分配列が相同な部分をワイヤモデルで示す。
図１４は、ホモロジーモデリングされたベロ毒素２の立体構造上でＢｃｌ−ｘＬと部分アミノ酸配列が相同な部分をワイヤモデルで示す。
図１５は、ベロ毒素２（ＶＴII）とＢｃｌ−２とが共有しているオリゴペプチドであるＮＷＧＲＩが、ＶＴIIによる細胞死誘導をＮＷＧＲＩの濃度依存的に抑制することを示す。
図１６は、ヒトヘルパーＴ細胞表面蛋白質ＣＤ４とＨＩＶ１ウイルス表面蛋白質ｆｐ１２０とが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す図面である。（ａ）はＣＤ４とｇｐ１２０が共有するオリゴペプチドを示す。（ｂ）はＣＤ４とｇｐ１２０で局所的に相同性の高い領域のアミノ酸配列を示す。
図１７は、線虫の細胞死関連蛋白質であるＣＥＤ−４とＣＥＤ−４に結合するＭＡＣ−１蛋白質とが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す。
図１８は、アミロイドプレカーサープロテイン（ＡＰＰ）とこれを切断する酵素であるＢＡＳＥとが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す。
図１９は、フューリンプレカーサー蛋白質（ｆｕｒｉｎ−ｐｒｅ）とフォンビルブラント因子プレカーサー蛋白質（ＶＷＦ−ｐｒｅ）とが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す図面である。（ａ）は両蛋白質が共有しているオリゴペプチドを示す。（ｂ）は両蛋白質で局所的に相同性の高い領域のアミノ酸配列を示す。
図２０は、アミロイドプレカーサープロテイン（ＡＰＰ）とこれのプロセシングに関与すると考えられている蛋白質ＰＣ７とが共有しているオリゴペプチドをローカルアライメントにより得た結果を示す図面である。図中、＝は切断部位として予測できる箇所を示している。
符号の簡単な説明
ａ    入力手段
ｂ    オリゴペプチド分解／記憶手段
ｃ    記憶手段
ｄ    検索／記憶手段
ｅ    ローカルアライメント実行／記憶手段
ｆ    頻度計算／記憶表示手段
ｇ    順位付け／記憶表示手段
ｈ    位置表示手段
ｉ    立体構造計算／記憶表示手段
ｊ    蛋白質分類／記憶手段
ｋ    逐次入力手段
ｌ    記憶手段
ｍ    キーボード
ｎ    制御手段
ｏ    出力手段
発明を実施するための最良の形態
以下、本発明の思想、方法、該方法に関するプログラムを担持する記録媒体、及びその機能を発揮する装置、並びに該方法及び該装置により得られた蛋白質又はポリペプチドについて、発明の実施の形態をさらに詳しく説明する。以下の詳細な説明は例示であり、説明のためのものに過ぎず、本発明を何ら限定するものではない。
また、本明細書中で使用されている技術的及び科学的用語は、別途定義されていない限り、本発明の属する技術分野において通常の知識を有する者により普通に理解される意味を持つ。本明細書中では当業者に既知の種々の方法が参照されている。そのような引用されている公知の方法を開示する刊行物などの資料はそれらを引用することにより本明細書中にそれらの全体が完全に記載されているものとして導入される。
本発明の１つの態様である蛋白質間相互作用予測方法は、以下のとおりの考えに立脚してなされたものである。すなわち、蛋白質は２０種類のアミノ酸残基の配列によって構成されているが、その並びはランダムではない。したがって、任意の生物種において、蛋白質の部分配列であるオリゴペプチドが生命活動における何らかの役割を持っていると考えられる。
例えば、ある酵素の一部分であるオリゴペプチドは基質を認識する役目を担っていると考えられる。また、別の蛋白質では他の蛋白質と相互作用するのに重要な役目を果たしているオリゴペプチドが存在すると考えられる。このようにある蛋白質の機能又は相互作用はオリゴペプチドのレベルから考察することが必要である。さらには、オリゴペプチドの頻度という観点からすれば、一つの生物において、その生物のゲノムでコードされる全蛋白質中にあるオリゴペプチドが出現する頻度は均一ではない。種々の蛋白質に高頻度で出現するオリゴペプチドや、まれにしか出現しないものがある。このうち、低頻度で出現するオリゴペプチドは、個々の蛋白質に特異的に存在するオリゴペプチドである可能性が高く、その蛋白質の特性や機能を決定していると考えることができる。
一方で、蛋白質が相互作用するということは、生命活動を営む上で相互作用する蛋白質間で協同で一つの機能を遂行することである。一つの機能に対してその役割を果たすために一つのオリゴペプチドが対応していると考えれば、相互作用する二つの蛋白質は同じオリゴペプチド又は相同なオリゴペプチドを共有していることになる。また、共有しているオリゴペプチド以外の部分においても二つの蛋白質は相同の配列構造をしている部分があると考えられる。
二つの蛋白質の相同性を解析するための類似性検索法の一手法として、両蛋白質の一次配列を並べて（アライメント；ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）比較する方法が知られている（金久  實、ゲノム情報への招待、共立出版株式会社、９３−１０４、１９９６）。この配列アライメントにはグローバルアライメントとローカルアライメントの区別があり、グローバルアライメントは配列全体を並べること、ローカルアライメントは類似性の高い部分のみをそれぞれの配列から取り出して局所的に並べることである。いずれのアライメントにおいても、比較する二つの、又はそれ以上の数の、配列の関係ができるだけ明らかになるような並べ方をする。この並べ方には、配列の長さに依存する多くの組み合わせが存在する。この組み合わせの最適化を計る方法としてダイナミックプログラミング法がある。ダイナミックプログラミングの原理に基づいたＳｍｉｔｈ−Ｗａｔｅｒｍａｎ法（Ｓｍｉｔｈ，ＴＦ  ａｎｄ  Ｗａｔｅｒｍａｎ，ＭＳ，Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．１４７，１９５−１９７，１９８１）により配列の組み合わせの最適化についての評価関数を得、その値であるホモロジースコア（以下、単にスコアと呼ぶ）により、二つのタンパク質の相同性を評価できる。比較した蛋白質間でのスコアが高いほど、これらの蛋白質は相同性が高いと評価できる。ローカルアライメントの場合、ダイナミックプログラミングによって配列の組み合わせを探索する際にスコアに閾値を設け、部分配列の組み合わせの最適化を行うことにより、ローカルアライメントが行われる（例えば、Ｇｏｔｏｈ，Ｏ.，Ｐａｔｔｅｒｎ  ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｏｆ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ｗｉｔｈ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｓｔｏｒａｇｅ，ｃｏｍｐｕｔ．Ａｐｐｌ．Ｂｉｏｓｃｉ．３，１７−２０，１９８７）。このローカルアライメント法を用いることにより、二つの蛋白質間で共有しているオリゴペプチド以外の部分における相同の構造を検索することができる。
蛋白質間の相互作用は恐らく進化の過程で保存されてきているのであろう。後述する大腸菌のベロ毒素とＢｃｌ−２の例は、種を超えて一つの機能が蛋白質間相互作用というものに保存され、保存されてきた故に、構造上類似のアミノ酸配列が存在すると考えられる。さらに、後述するアミロイドプレカーサー蛋白質やフォンビルブラント因子［Ｖｏｎ  Ｗｉｌｌｅｂｒａｎｄ  Ｆａｃｔｏｒ（ＶＷＦ）］プレカーサー蛋白質のプロセシング過程でも、蛋白質分解という機能が蛋白質間相互作用に保存され、構造上でも類似のアミノ酸配列が存在していると考えることができる。
前記の思想に基づいて創出された蛋白質間相互作用予測方法によれば、計算機上で予測された結果に基づき、分子生物学の枚挙主義で得られた事実の積み重ねから得られている生命像とは異なった総合的作用相互関係を基とし、従来は単独としてしか知られていなかった機能のネットワークなども予想可能となり、新しい生命像の描出が可能となる。
さらには、一つの生物内だけではなく、二つの生物間、例えばヒトとその病原微生物との間での蛋白質の相互作用の予測が可能となると、これまで知られていなかった病原性の解明にもつながる。
具体的には、前記蛋白質間相互作用予測方法の態様の１つは、ゲノム解析やｃＤＮＡ解析により得られた機能未知の蛋白質について、又は機能が既知の蛋白質について、それが相互作用する相手の蛋白質を蛋白質データベースなどから抽出し予測する方法であって、例えば、以下のステップ（１）から（４）を構成要件としている。
ステップ（１）において特定の蛋白質又はポリペプチドのアミノ酸配列をある長さの複数個のオリゴペプチドに配列情報として分解し、ステップ（２）においてこのオリゴペプチドを共有する蛋白質又はポリペプチドを求め、ステップ（３）でそれら蛋白質間での部分構造の相同性をローカルアライメントにより評価し、ステップ（４）でさらに共有されているオリゴペプチドの評価を出現頻度から行う。
以下、各ステップを詳しく説明する。
ステップ（１）：
ゲノム解析やｃＤＮＡ解析により得られた機能未知の蛋白質もしくはポリペプチド、又は機能が既知の蛋白質もしくはポリペプチドなどのある特定のタンパク質もしくはポリペプチド（Ａ）について、そのアミノ酸配列をアミノ末端からカルボキシル末端まで順に１アミノ酸残基ずつずらしながらオリゴペプチドに分解し、配列情報とする。
例えば図１は、大腸菌Ｏ１５７：Ｈ７のベロ毒素２（ＶＴII）のアミノ末端から最初の２０残基分〔図１の（ａ）〕についてアミノ酸長５個のオリゴペプチドに配列情報として分解したもの〔図１の（ｂ）〕である。以下、アミノ酸及びオリゴペプチドはアミノ酸を一文字表記することにする。
ステップ（１）を実施する場合、配列情報として分解するオリゴペプチドのアミノ酸長は４〜１５個、好ましくは４〜８個が適当である。オリゴペプチドの長さが長いほど、そのオリゴペプチドの特異性は、実施例２に示すように、上がる。
ステップ（２）：
このステップではステップ（１）で分解して得られたオリゴペプチドのアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｃ）を、又はこのオリゴペプチドと相同なアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｄ）を、蛋白質もしくはポリペプチドのアミノ酸配列データベース中で検索する。検出された蛋白質もしくはポリペプチドＣ又はＤは、用いるオリゴペプチドにより数多く存在する場合もあるし、１個の場合もある。
例えば、図２は、大腸菌Ｏ１５７：Ｈ７のベロ毒素２（ＶＴII）のアミノ酸末端から１３残基分について分解された９種類のアミノ酸５個のオリゴペプチドについて、このオリゴペプチドを持つ蛋白質を蛋白質データベースＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３５中で検索した結果を示す。ベロ毒素２の場合、ヒトに食中毒や腎臓障害をおこすため、相互作用する相手の蛋白質として調べる対象となるのはヒトの蛋白質である。例えば、図２の２番目に示したオリゴペプチドＫＣＩＬＦを持つヒトの蛋白質はβアドレナリン受容体キナーゼ２［ＢＥＴＡ−ＡＤＲＥＮＥＲＧＩＣ  ＲＥＣＥＰＴＯＲ  ＫＩＮＡＳＥ  ２（ＡＲＫ２  ＨＵＭＡＮ）］であることが検索結果として得られる。
ステップ（３）：
前記Ａとステップ（２）の検索で得られたＣ又はＤとの間でローカルアライメントを行う。
例えば、図３は、ベロ毒素２（ＶＴII）とβアドレナリン受容体キナーゼ２（ＡＲＫ２）とのローカルアライメントの結果を図示している。
ステップ（４）：
ステップ（３）のローカルアライメントの結果から、前記Ａと検出されたＣ及び／又はＤとの間での部分配列の相同性があれば、Ｃ及び／又はＤはＡと相互作用する蛋白質又はポリペプチドＢであると予測する。さらにＡと検出されたＣ及び／もしくはＤとが共有するオリゴペプチドについて、蛋白質データベースからアミノ酸の頻度及び／もしくはオリゴペプチドの頻度を計算し、そのオリゴペプチドの、蛋白質データベース中での、又はＡもしくは検出されたＣ及び／もしくはＤを持つ生物のゲノム中での、各特異性を評価し、特異性が高ければＣ及び／もしくはＤはＡと相互作用する蛋白質もしくはポリペプチドＢであるとの予測はより確度の高いものであると評価する。
例えば、前記オリゴペプチドＫＣＩＬＦは図４で示されている大腸菌ゲノムでコードされる全蛋白質中でのアミノ酸頻度〔図４の（ａ）〕から計算される組成比〔図４の（ｂ）〕から、その特異性の指標は１２８４．８６×１０−１０と計算され、特異性が高い。ちなみに、大腸菌ゲノム中で特異性が低いと計算されるアミノ酸配列長が５個のオリゴペプチドはＬＬＬＬＬであり、その特異性の指標は１３６３４４．３４×−１０である。また、一番特異性が高いアミノ酸配列長が５個のオリゴペプチドはＣＣＣＣＣであり、その特異性の指標は２．２０８×１０−１０であるが、このオリゴペプチドは大腸菌ゲノム中には存在しない。したがって、ベロ毒素２とβアドレナリン受容体キナーゼ２とが相互作用するという予測は、特異性の指標の値から、確度が高いと評価される。
蛋白質間の相互作用をさらに確認するには、得られた相互作用する蛋白質の情報を基にその遺伝子をクローニングし発現させて、実験的に確認すればよい。例えば、実施例に後述するように、前記予測方法又は該予測方法のプログラムを担持した予測装置により相互作用すると予測された、ＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用は、Ｂｃｌ−２を発現させた細胞と発現していない細胞を用い、これらをＶＴIIで処理後に、抗Ｂｃｌ−２抗体及び抗ＶＴII抗体を使用して共免疫沈降することで、実験的に確認することができた。さらに、例えば相互作用部位であると予測されるオリゴペプチドのアミノ酸配列に変異などを公知の方法で導入し、相互作用出来なくなることを確認することで、該オリゴペプチドが重要な相互作用部位であることを特定することもできる。実験的な相互作用の確認方法は、前記方法に限定されるものではなく、当業者の技術範囲で適用できるものであればいずれの手法を用いてもよい。
またさらに、相互作用部位であると予測されたオリゴペプチドが、蛋白質間相互作用を阻害し、該蛋白質の機能や作用を抑制することを確認すれば、このようなオリゴペプチドは、該タンパク質の作用の抑制剤として利用することができる。例えば、後述する実施例のように、ＶＴIIとＢｃｌ−２の相互作用部位であると予測されたオリゴペプチドＮＷＧＲＩは、ＶＴIIによる細胞死を抑制し、抗細胞死剤として利用できる。このような低分子化合物は医薬品や試薬などとして利用が可能である。
次に、前記蛋白質間相互作用を予測する方法のプログラムを担持する記録媒体及び装置について説明する。前記記録媒体及び装置は、例えば、図５に構成例を示したように、少なくとも以下の（ａ）から（ｆ）の手段を備えている。
入力手段（ａ）：
ゲノム解析やｃＤＮＡ解析により得られた機能未知のタンパク質もしくはポリペプチド、又は機能が既知の蛋白質もしくはポリペプチドなどのある特定の蛋白質もしくはポリペプチド（Ａ）のアミノ酸配列情報を入力するための手段。
オリゴペプチド分解／記憶手段（ｂ）：
入力手段（ａ）で入力されたアミノ酸配列情報をアミノ末端からカルボキシル末端へ順に１アミノ酸残基ずつずらしながら、ある長さの複数個のオリゴペプチドに配列情報として分解する手段と、その結果を記憶する手段。
記憶手段（ｃ）：
蛋白質又はポリペプチドに関する入力されたデータベースを記憶する手段。
検索／記憶手段（ｄ）：
記憶手段（ｃ）に記憶された蛋白質もしくはポリペプチドに関するデータベースにアクセスし、前記オリゴペプチドのアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはペプチド（Ｃ）を、又は前記オリゴペプチドのアミノ酸配列と相同なアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｄ）を、検索する手段とその結果を記憶する手段。
ローカルアライメント実行／記憶手段（ｅ）：
前記Ａと検出されたＣ及び／又はＤとの間でローカルアライメントを実行する手段と、その結果を記憶する手段。
頻度計算／記憶表示手段（ｆ）：
前記ローカルアライメントの結果、及び蛋白質又はポリペプチドのデータベースからアミノ酸の頻度及び／又はオリゴペプチドの頻度の計算を行いその結果から、蛋白質間相互作用の予測のための指標を計算する手段と、その結果を記憶し表示する手段。
さらに、前記蛋白質間相互作用予測プログラムにおいては、以下の（ｇ）〜（ｌ）の手段を適宜に組み合わせて備えるようにすることもできる。
順位付け／記憶表示手段（ｇ）：
検出されたＢが複数あるときにそれらＢの間で、ローカルアライメントの結果、及び蛋白質データベースからアミノ酸の頻度及び／又はオリゴペプチドの頻度を計算して得られる結果を指標として、順位付けを行う機能と、その結果を記憶、表示する機能を有する手段。
位置表示手段（ｈ）：
Ａと検出されたＢとの間でアミノ酸部分配列間でアライメントされる場合、ＡとＢのアミノ酸配列の全長を表示し、アライメントされる部分が全長上でどこにあるかを表示する手段。
立体構造計算／記憶表示手段（ｉ）：
Ａもしくは検出されたＢの立体構造が既知の場合、又はホモロジーモデリングで立体構造モデルが作れる場合、その立体構造モデルを計算し、その立体構造上で、ＡとＢとの間でアライメントされるアミノ酸部分配列の構造を表示する手段。
蛋白質分類／記憶手段（ｊ）：
検索範囲を絞るために蛋白質又はポリペプチドのデータベース中の蛋白質又はポリペプチドを物性、機能、及び／又は由来によって分類し、記憶する機能を持つ手段。
遂次入力手段（ｋ）：
蛋白質又はポリペプチドのデータベース中の各蛋白質又はポリペプチドをＡとして遂次、入力する手段。
記憶手段（ｌ）：
ゲノムデータベースを記憶する機能を持つ手段。
以上の手段は、適当な記録媒体に担持されて使用に供される。
また使用の一態様としては、これらの手段がプログラムとして選択的に装置内記録媒体に担持された装置として供給されてもよい。該蛋白質間相互作用を予測する装置は、以下の様に作動する（図５を参照）。
入力手段（ａ）により入力された機能未知の蛋白質もしくはポリペプチド、又は機能が既知の蛋白質もしくはポリペプチドなどのある特定の蛋白質もしくはポリペプチド（Ａ）は、オリゴペプチド分解／記憶手段（ｂ）により、そのアミノ酸配列情報がある長さの複数個のオリゴペプチドに分解され、該オリゴペプチドは記憶される。このとき、該Ａの入力は、所望により、蛋白質又はポリペプチドに関して入力されたデータベースを記憶する手段（ｃ）から、逐次入力手段（ｋ）により、逐次入力される。前記記憶されたオリゴペプチドのアミノ酸配列について、手段（ｃ）に対して検索／記憶手段（ｄ）により検索がなされ、該オリゴペプチドのアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｃ）、又は該オリゴペプチドのアミノ酸配列と相同のアミノ酸配列を持った蛋白質もしくはポリペプチド（Ｄ）が検出されて記憶される。検索時、蛋白質分類／記憶手段（ｊ）により、データベース中の蛋白質又はポリペプチドを分類し検索範囲を絞って、その中から検索することもできる。前記Ａと検出されたＣ又はＤについてローカルアライメント実行／記憶手段（ｅ）によりローカルアライメントがなされ、その結果が記憶される。次に、頻度計算／記憶表示手段（ｆ）により、手段（ｃ）に計算されたデータベースからアミノ酸の頻度及び／又はオリゴペプチドの頻度の計算がなされ、その結果と前記得られたローカルアライメントの結果から蛋白質間相互作用の予測のための指標が計算されて記憶される。そして、得られた、前記Ａと相互作用すると予測される蛋白質もしくはポリペプチドＣ又はＤ、及びこれらの蛋白質間で共有されているオリゴペプチドのアミノ酸配列、該オリゴペプチドの頻度、並びに蛋白質間相互作用予測のための指標などが装置の画面に表示される。表示された結果から、蛋白質間相互作用予測のための指標を基に、前記Ａと相互作用を有する蛋白質もしくはポリペプチド（Ｂ）を得ることができる。また、前記Ｂについて、手段（ｃ）に記憶された蛋白質の機能情報や、所望により備えられたゲノムデータベースを記憶する手段（ｌ）からの遺伝子情報など、が表示されることもできる。検出されたＢが複数ある時には、順位付け／記憶表示手段（ｇ）により、それらＢの前で、前記Ａと相互作用する特異性の高い順から順位付けがなされることができる。また、検出されたＢと前記Ａとの間でアライメントされるアミノ酸の部分配列が、該Ａと該Ｂとの全長アミノ酸のどの部分であるかを位置表示手段（ｈ）で表示することもできる。さらに、立体構造計算／記憶表示手段（ｉ）により、該Ａと該Ｂの立体構造を示し、ＡとＢとの間でアライメントされる部分をも示すことができる。なお、これらの手段（ａ）〜（ｌ）以外にも、この装置は、図５にも例示したようなキーボード（ｍ）、及び制御手段（ｎ）、出力手段（ｏ）などを備えたものであってもよい。
前記蛋白質間相互作用の予測方法又は前記予測装置はさらに、特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との蛋白質間相互作用を調整する新規化合物を選別する方法に使用することができる。前記蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との蛋白質間相互作用を調整する新規化合物の選別方法は、キーとなるオリゴペプチドのアミノ酸配列の情報を基に行われる。選択されたオリゴペプチドのアミノ酸配列、又はその相同なオリゴペプチドのアミノ酸配列、又はそのアミノ酸配列もしくは相同なアミノ酸配列を含むポリペプチドは、そのものがＡとＢとの蛋白質間相互作用に調整機能を発揮する可能性がある。例えばＡに対して、レセプター機能を有するＢが存在する場合には、前記手法により選別されるオリゴペプチドはＡとＢの蛋白質間相互作用に対して拮抗性を有する可能性が高い。又は、例えばＡがＢとの相互作用で活性化されるような場合、前記手法により選別されるオリゴペプチドはアゴニストとしての機能を持つ可能性が高い。
具体的には、下記実験例に詳述するように、本発明により相互作用すると予測され、かつ実験的にその相互作用が確認された、ＶＴIIとＢｃｌ−２とが共有する配列表の配列番号１に記載のオリゴペプチドＮＷＧＲＩは、ＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用による複合体形成を阻害し、さらにＶＴIIによる細胞死誘導を抑制することが実験的に確認された。このことから、ＮＷＧＲＩオリゴペプチドは、ＶＴIIによる細胞死誘導が係る疾病を調整する薬剤として、例えばＶＴIIを有する大腸菌Ｏ１５７による疾病の治療薬、より具体的には抗細胞死剤として使用できる可能性がある。また、該アミノ酸配列と相同なアミノ酸配列を有するオリゴペプチドであって、ＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用を調整する機能を有するオリゴペプチド、又は該アミノ酸配列もしくは該アミノ酸配列と相同なアミノ酸配列を含むポリペプチドであって、ＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用を調整する機能を有するポリペプチドも、ＶＴIIによる細胞死誘導が係る疾病を調節する薬剤として使用できる。さらに、これらオリゴペプチド及びポリペプチドを利用してＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用を調整する機能を有する新規化合物を、ドラッグデザインすることにより、又は公知のスクリーニング法を適用することにより得ることもできる。
このように、本発明の１つの態様である前記選別方法によって得られるオリゴペプチドの情報を基にしてドラッグデザインされる新規化合物は、特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との蛋白質間相互作用の調整機能を有する。すなわち、自体公知のドラッグデザイン手法により、前記選別方法で得られるオリゴペプチドの誘導体、及び該オリゴペプチドと相同な構造を持つ低分子化合物が、前記Ａと前記Ｂとの蛋白質間相互作用を予測することによって構築される。
なお、前記予測方法は、特定の蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との蛋白質間相互作用に係るオリゴペプチドをコードするオリゴヌクレオチドの配列決定方法としても極めて有用であり、この情報を基に、置換、欠失、付加、挿入又は誘導変異などの自体公知の方法を応用して、有用なオリゴヌクレオチドを得ることができる。得られたオリゴヌクレオチドは、前記Ａと前記Ｂとの蛋白質間相互作用を遺伝子レベルで調節するための化合物を得るために使用できる。例えば、蛋白質間相互作用を抑制するための、アンチセンスオリゴヌクレオチドなどの構築に利用することができる。また、得られたオリゴヌクレオチドは、蛋白質間相互作用が関係している疾病において、その診断に用いることもできる。
また、本発明の１つの態様は、蛋白質間相互作用の予測方法又は予測装置により求められた、蛋白質間相互作用があると予測されるヒト由来蛋白質の組み合わせ群である。該蛋白質の組み合わせ群はカタログ化及びデータベース化されて提供され得る。この蛋白質間相互作用を有する蛋白質の組み合わせ群から、疾病に関与する可能性がある既知蛋白質の情報を基に、疾病に関与する蛋白質間相互作用を有するものを選択することにより、疾病に関与する蛋白質間相互作用を有する蛋白質の組み合わせ群が得られる。これらはカタログ化及びデータベース化されて提供され得る。これらの蛋白質の組み合わせは、疾病を治療もしくは予防するための薬剤として、又は薬剤を得るための手段として有用である。例えば、得られた蛋白質の組み合わせを利用して、二つの蛋白質間の相互作用を調整できる化合物を、公知のスクリーニング方法を用いて探索して得ることができる。
蛋白質間相互作用を有する二つの蛋白質の組み合わせの中でも、特に一方の蛋白質が蛋白質プロセシング機能を有する酵素であり、他方の蛋白質を切断する場合、その切断される蛋白質のプロセシング部位の予測を、前記蛋白質間相互作用の予測方法又は予測装置により行うことができる。
具体例として下記実施例に示したように、アミロイドプレカーサープロテインとそのプロセシングに関与する酵素との相互作用、及びフォンビルブラント因子プレカーサー蛋白質とそのプロセシングに係る酵素フューリン（ｆｕｒｉｎ）との相互作用を予測することができた。すなわち、前記蛋白質間相互作用の予測方法又は予測装置は、プレカーサー蛋白質が切断されて成熟蛋白質として機能するときの切断部位の予測が可能である。このように、蛋白質間相互作用を予測することにより、従来知られていなかった、疾病に関与する蛋白質プロセシング作用を有する酵素並びに該酵素により切断される蛋白質を得ることができる。
実施例
本発明の利点、特徴、及び可能な適用については、例示的な実施形態を参照しながら以下に更に詳細に記載するが、本発明は以下の例によって限定されるものではない。また、本実施例においては、蛋白質データベースとしてＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３５を用いたが、他の蛋白質データベースなどを用いてもよい。
（実施例１）
図１は、ステップ（１）の実施例として、大腸菌Ｏ１５７：Ｈ７のベロ毒素２（ＶＴII）のアミノ末端から最初の２０残基分〔図１の（ａ）〕についてアミノ酸配列長が５個のオリゴペプチドに分解したもの〔図１の（ｂ）〕である。また、図１の（ｃ）は、ベロ毒素２（ＶＴII）のアミノ末端から最初の２０残基分についてアミノ酸配列長が６個のオリゴペプチドに分解したものである。
（実施例２）
前記蛋白質間相互作用予測方法のステップ（４）において、蛋白質又はポリペプチド間相互作用の予測の指標として、蛋白質又はポリペプチドのデータベースからアミノ酸の頻度及びオリゴペプチドの頻度から計算される数値を用いる。ここではその実施例として、図４で示されている大腸菌ゲノムでコードされる全蛋白質中でのアミノ酸頻度から計算されるオリゴペプチドの特異性を挙げる。２０種類あるアミノ酸の大腸菌ゲノムでコードされる全蛋白質中での出現頻度〔図４の（ａ）〕から、各アミノ酸ａｉの組成比率Ａｉは図４の（ｂ）のようになる。
いま、特異性を求めたいオリゴペプチドがａ１ａ２ａ３ａ４ａ５であるとき、このオリゴペプチドの特異性はＡ１×Ａ２×Ａ３×Ａ４×Ａ５と計算される。例えば、オリゴペプチドがＫＣＩＬＦのとき、４．４０６６１０×１．１７０６０８×６．００４３０５×１０．６３９６５２×３．８９８９６２×１０−１０と計算される。また、オリゴペプチドＬＬＬＬＬの特異性は１３６３４４．３４×１０−１０、オリゴペプチドＣＣＣＣＣの特異性は２．２０×１０−１０と計算される。
この実施例における特異性は数字が小さいほど特異性が高い。アミノ酸配列長が５個のオリゴペプチドで最も特異性が高いのはオリゴペプチドＣＣＣＣＣであり、このオリゴペプチドは大腸菌ゲノムでコードされる全蛋白質中には出現しない。逆に最も特異性が低いのはオリゴペプチドＬＬＬＬＬである。
ステップ（１）で、蛋白質又はポリペプチド（Ａ）をオリゴペプチドに分解するとき、オリゴペプチドの長さが長いほど、そのオリゴペプチドの特異性は高くなる。
（実施例３）
前記蛋白質間相互作用予測方法のステップ（４）において、蛋白質又はポリペプチド間相互作用の予測の指標としてローカルアライメントの結果を用いるが、ここではその実施例として、Ｇｏｔｏｈの方法（Ｇｏｔｏｈ，Ｏ．，Ｐａｔｔｅｒｎ  ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｏｆ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ｗｉｔｈ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｓｔｏｒａｇｅ，Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｐｐｌ．Ｂｉｏｓｃｉ．３，１７−２０，１９８７）による部分配列のアライメントのスコア（ｓｃｏｒｅ）を使った場合を挙げる。また、以下の本実施例ではスコアが２５．０以上のとき、蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との間でアミン酸部分配列がアライメントされる（相同である）とした。
蛋白質又はポリペプチド（Ａ）と蛋白質又はポリペプチド（Ｂ）との間で、ｍ個のアミノ酸部分配列がアライメントされ、それらのスコアがＳｉ（１≦ｉ≦ｍ）、Ｂのアミノ酸配列の長さをＬＢとする。このローカルアライメントの結果から計算されるＡとＢとの間の相互作用の予測の指標をｓｕｍ（Ｓｉ）／ＬＢと定義する。この指標は高いほど、相互作用が強いと評価する。
（実施例４）
（ＶＴIIとＢｃ１−２との相互作用予測）
大腸菌Ｏ１５７：Ｈ７のベロ毒素２（ＶＴII）はヒトに食中毒や腎臓障害をおこすが、その作用機序は良く分かっていない（Ｓａｎｄｖｉｇ，Ｋ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｅｘｐ．Ｍｅｄ．Ｂｉｏｌ．４１２，２２５−２３２，１９９７；Ｐａｔｏｎ，ＪＣ．，ａｎｄ  Ｐａｔｏｎ，ＡＷ．，Ｃｌｉｎ．Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ．Ｒｅｖ．１１，４５０−４７９，１９９８）。また、この蛋白質は毒性を有する蛋白質であるから、細胞死に関係したヒトの蛋白質は、この蛋白質が相互作用する蛋白質の候補となる。そこで、この蛋白質が相互作用するであろうヒトの蛋白質を蛋白質データベースＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３５中から、検索範囲を細胞死に関係したヒトの蛋白質に絞って探し出し、それらが実際に相互作用していることを確認した例を以下に示す。
ベロ毒素２のアミノ酸配列長５個のオリゴペプチドで、細胞死に関係したヒトの蛋白質と共有されるのは、図６にその検索結果が示されているように、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３５においてＬＣＬＬＬ、ＱＲＶＡＡ、ＥＦＳＧＮ、ＮＷＧＲＩの４つである。（図６中ではヒトの蛋白質はＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３５の蛋白質ＩＤで示されている。）これらのオリゴペプチドの特異性を、図４で示されている大腸菌ゲノムでコードされる全蛋白質中でのアミノ酸頻度から計算すると、ＬＣＬＬＬの特異性は１５００１．０３×１０−１０、またＱＲＶＡＡ、ＥＦＳＧＮ、ＮＷＧＲＩについては、それぞれ特異性は１５５８４．５５×１０−１０、３８０１．６５×１０−１０、１４７９．８５×１０−１０となる。したがって、これら４つのオリゴペプチドの中で最も特異性が高いのはＮＷＧＲＩである。
オリゴペプチドＮＷＧＲＩはベロ毒素２とＢｃｌ−２、Ｂｃｌ−ｘＬ、ＭＣＬ−１という３つのヒト蛋白質との間で共有されている。ベロ毒素２（ＶＴII）とＢｃｌ−２、Ｂｃｌ−ｘＬ、ＭＣＬ−１でローカルアライメントを実行すると、その結果はそれぞれ図７、８、９のようになり、部分的にアミノ酸配列上で相同性を持つ。そこで、実施例３のように、ローカルアライメントのスコアの合計値を各蛋白質の長さで割った指標を計算すると、
Ｂｃｌ−２（３０．０＋２７．０＋２５．０）／２３９＝０．３４３
Ｂｃｌ−ｘＬ（３０．０＋２９．０＋２７．０）／２３３＝０．３６９
ＭＣＬ−１（３４．０＋３０．０＋２８．０＋２６．０）／３５０＝０．３３７
となる。
これら３つの蛋白質のうち、Ｂｃｌ−２とＢｃｌ−ｘＬは同じファミリーを構成しているので、Ｂｃｌ−２及びＢｃｌ−ｘＬとＭＣＬ−１とで、どちらがベロ毒素２と相互作用しやすいか、との判断は前記方法ではこのローカルアライメントから計算される指標を基に、Ｂｃｌ−２及びＢｃｌ−ｘＬとなる。
大腸菌Ｏ１５７：Ｈ７のベロ毒素にはベロ毒素２の他にベロ毒素１（ＶＴＩ）がアイソフォームとして存在する。ベロ毒素１の毒性はベロ毒素２に比べて弱く、ベロ毒素２の５０分の１ほどである（Ｔｅｓｈ，ＶＬ．，ｅｔ  ａｌ．，１９９３，Ｉｎｆｅｃｔ．Ｉｍｍｕｎ．６１，３３９２−３４０２）。蛋白質データベースＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ３５において、ベロ毒素１とアミノ酸長５個のオリゴペプチドを共有する細胞死に関係したヒトの蛋白質はＰ２Ｘ１＿ＨＵＭＡＮであり、その共有されるオリゴペプチドはＳＳＴＬＧである。しかし、このオリゴペプチドＳＳＴＬＧの特異性は、図４で示された大腸菌ゲノムでコードされる全蛋白質中でのアミノ酸頻度から計算すると、１４３８５．６３×１０−１０であり、ＮＷＧＲＩと比べ特異性は約１０倍低い。
また、ベロ毒性１において、ベロ毒素２のアミノ酸配列長５個のオリゴペプチドＮＷＧＲＩに対応するオリゴペプチドはＮＷＧＲＬであるが、これの特異性は図４から２６２２．３０×１０−１０であり、ＮＷＧＲＩと比べて低い。Ｂｃｌ−２及びＢｃｌ−ｘＬもアミノ酸配列長４個のオリゴペプチドＮＷＧＲをベロ毒素１と共有するが、ＮＷＧＲＩとＮＷＧＲＬの特異性の比較から、Ｂｃｌ−２及びＢｃｌ−ｘＬはベロ毒素１よりもベロ毒素２に強く相互作用することが予測される。また、ベロ毒素１とＢｃｌ−２又はＢｃｌ−ｘＬとのローカルアライメントの結果（図１０）から計算される指標もそれぞれ（２７．０＋２６．０）／２３９＝０．２２２、２６．０／２３３＝０．１１２（ＮＷＧＲ部分以外に相同なアミノ酸部分配列はない）となり、ベロ毒素１とＢｃｌ−２又はＢｃｌ−ｘＬとの相互作用は、ベロ毒素２とＢｃｌ−２又はＢｃｌ−ｘＬとの相互作用よりもかなり弱いと判断される。
（実施例５）
（ＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用予測の実験的確認）
実施例４でベロ毒素２とヒトのＢｃｌ−２又はＢｃｌ−ｘＬとが相互作用するという予測は確度が高いと評価された。この予測結果を基に、ベロ毒素２とＢｃｌ−２が実際に相互作用することを実験的に確認した〔図１１の（ａ）及び図１１の（ｂ）右図〕。実験的にはヒトの肝臓ガン細胞（本来Ｂｃｌ−２遺伝子を発現していない）ＨｅｐＧ２、及びこの細胞にＢｃｌ−２発現ベクターを導入しＢｃｌ−２を発現するようにした細胞Ｂ１０について、ベロ毒素２（ＶＴII）を作用させ、抗Ｂｃｌ−２抗体（Ｂｃｌ−２  ＩＰｓ）及び抗ＶＴII抗体（ＶＴII  ＩＰｓ）を用いて自体公知の方法で共免疫沈降を行った。
図１１の（ａ）左図は共免疫沈降後に抗Ｂｃｌ−２抗体を用いてウエスタンブロット分析した結果、図１１の（ａ）右図は抗ＶＴII抗体を用いてウエスタンブロット分析した結果である。これらの図からＢ１０細胞においてＶＴIIとＢｃｌ−２との複合体が共免疫沈降していること、すなわちこれら２つの蛋白質が相互作用していることが確認できた。また、Ｂ１０細胞にベロ毒素１（ＶＴＩ）又はベロ毒素２（ＶＴII）を作用させ、細胞内のどのフラクションからこれらの蛋白質が検出されるかを、抗ＶＴＩ抗体及び抗ＶＴII抗体を用いて確認した。細胞死にはミトコンドリアにあるＢｃｌ−２が非常に重要な役割を果たしているが、ベロ毒素２（ＶＴII）はミトコンドリアフラクションからも検出される〔図１１の（ｂ）右図〕。
一方、ベロ毒素１はミトコンドリアＢｃｌ−２とは強い相互作用を示さないことが、ミトコンドリアフラクションからこの蛋白質が検出されないことから実験的に証明された。図１１の（ｂ）左図にその結果を示す。
（実施例６）
ベロ毒素２（ＶＴII）とＢｃｌ−２のアミノ酸配列の全長を表示し、アライメントされる部分配列が全長上でどこにあるかを表示した実施例を図１２に示す。
（実施例７）
Ｂｃｌ−ｘＬの立体構造は既知であり、蛋白質立体構造データベースＰＤＢにその構造が登録されている。この構造を基にＢｃｌ−ｘＬの立体構造上でベロ毒素２と部分アミノ酸配列が相同な部分を図８のローカルアライメントの結果に基づき図１３中に太線で示す。
（実施例８）
ベロ毒素２はこれまでリボゾームＲＮＡの一部を切断することにより蛋白質合成を停止させ、その毒性を発揮すると考えられてきた。リボゾームＲＮＡの一部を切断するリシンという蛋白質の立体構造が蛋白質立体構造データベースＰＤＢに登録されており、その構造を基にベロ毒素２のホモロジーモデリングを行い、モデル立体構造上で、Ｂｃｌ−ｘＬと相同なアミノ酸部分配列の構造を図８のローカルアライメントの結果に基づき図１４中に太線で示す。
（実施例９）
（ＶＴIIによる細胞死誘導のＮＷＧＲＩによる抑制）
次に実施例４で見出された、ＶＴIIとＢｃｌ−２とが共有しているオリゴペプチドであるＮＷＧＲＩが、ＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用を調整しうることを、実験的に確認した。まず、実施例５で使用したＢｃｌ−２を発現しているＢ１０細胞の抽出物と、ビオチン化したＶＴIIとの複合体形成を、ＮＷＧＲＩオリゴペプチドの存在下で行い、ファーウエスタンブロット法（Ｆａｒ−Ｗｅｓｔｅｒｎ  ｂｌｏｔｔｉｎｇ  ａｎａｌｙｓｉｓ）により解析した。ＮＷＧＲＩオリゴペプチドは、濃度依存的にＶＴIIとＢｃｌ−２との複合体形成を阻害した。更に、Ｂ１０細胞をＮＷＧＲＩオリゴペプチド０、１０、５０、１００μＭで前処理し、１０ｎｇ／ｍｌのＶＴIIとともに２４時間処理し、アポトーシスによる細胞死誘導を測定した。合計約５０００個の核をＨｏｅｃｈｓｔ３３３４２／ＰＩ（Ｐｒｏｐｉｄｉｕｍ  ｉｏｄｉｄｅ）で定法通り染色し、そのなかでアポトーシスを起こした核の比率を図１５に示した。図に示すように、ＶＴII単独の処理で約８５％の細胞がアポトーシスによる細胞死を起こすのに対し、ＮＷＧＲＩオリゴペプチドで前処理することにより、ＮＷＧＲＩオリゴペプチドの濃度依存的に細胞死の誘導が抑制された。このことから、ＶＴIIとＢｃｌ−２とが共有しているオリゴペプチドであるＮＷＧＲＩは、ＶＴIIとＢｃｌ−２との相互作用を抑制してこれらによる複合体形成を阻害し、その結果ＶＴIIによる細胞死誘導を抑制することが確認された。
（実施例１０）
（ＣＤ４／ｇｐ１２０ＨＩＶ１）
ヒトエイズウイルスＨＩＶ１はヘルパーＴ細胞に感染する。このときウイルス表面の蛋白質ｇｐ１２０がヘルパーＴ細胞の表面蛋白質ＣＤ４に結合することがこの細胞への感染の第１段階として重要であることが分かっている。本実施例では、ｇｐ１２０とＣＤ４の結合が前記予測方法で予測できるか確認した。蛋白質ＣＤ４のアミノ酸配列を長さ５個のオリゴペプチドに分解し、順次ＣＤ４由来のオリゴペプチドのアミン酸配列を持つ蛋白質を蛋白質データベース中で検索すると、ＳＬＷＤＱというオリゴペプチドを共有する蛋白質としてｇｐ１２０が抽出される〔図１６の（ａ）〕。オリゴペプチドＳＬＷＤＱは、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３５中でヒトの蛋白質としては蛋白質ＣＤ４にしか存在せず、ヒトの蛋白質中では頻度が１であり、特異性が非常に高い。また、このオリゴペプチド以外に、局所的に相同性の高い領域が存在する〔図１６の（ｂ）〕。ＣＤ４側からｇｐ１２０と結合する際に、このオリゴペプチドＳＬＷＤＱのすぐＮ末側の隣のアミノ酸残基アルギニン（Ａｒｇ）及び６７−ＳＦＬＴＫＧＰ−７３が重要な役割を果たしていることが分かっている（Ｋｗｏｎｇ、ＰＤ．ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．３９８，６４８−６５９，１９９８）。また、ｇｐ１２０側からＣＤ４を認識するとき、図１６の（ｂ）で示した相同性の高い領域（２８９−ＫＴＩＩＶＱＬＮＥＴＶＫＩＮＣＩＲＰＮＮＫＴ−３１０）のすぐＮ末側の隣の数個のアミノ酸残基が、重要な役割を果たす領域の一つであることが分かっている（Ｋｗｏｎｇ、ＰＤ．ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ，ｖｏｌ．３９８，６４８−６５９，１９９８）。したがって、ｇｐ１２０とＣＤ４の結合が未知であったとしても前記予測方法で予測することができる。
（実施例１１）
（ＣＥＤ−４／ＭＡＣ−１）
線虫（Ｃａｅｎｏｒｈａｂｄｉｔｉｓ  ｅｌｅｇａｎｓ）（Ｃ．ｅｌｅｇａｎｓ）は全ゲノム情報が明らかにされた最初の多細胞生物である。このＣ．ｅｌｅｇａｎｓについての実施例を一つここで示す。蛋白質ＣＥＤ−４はプログラム細胞死の制御に中心的な役割を果たす。ＭＡＣ−１はＣＥＤ−４に結合し、細胞死を抑える蛋白質として発見された（Ｗｕ  ｅｔ  ａｌ．，Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｖｏｌ．１２６，９，２０２１−２０３１，１９９９）。したがって、ＭＡＣ−１とＣＥＤ−４の結合は既知であるが、本発明の検証のため、これら二つの蛋白質間でのオリゴペプチドの共有性を調べた。その結果、ＭＡＣ−１とＣＥＤ−４は長さ５個のオリゴペプチドＦＰＳＶＥを共有することが判明し、本発明が検証された。なお、Ｃ．ｅｌｅｇａｎｓゲノム中のアミノ酸の頻度から計算されるこのオリゴペプチドの指数は５．４３６である。また、図１７に図示するとおり、二つの蛋白質間では相同な部分領域が多く、これらの蛋白質の結合性を強く示唆するものである（上側の配列がＣＥＤ−４、下側の配列がＭＡＣ−１）。
（実施例１２）
（ＡＰＰ／ＢＡＳＥ）
ＡＰＰ（ａｍｙｌｏｉｄ  ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ  ｐｒｏｔｅｉｎ：アミロイドプレカーサープロテイン）はアルツハイマー病の原因蛋白質の一つであり、この蛋白質が二ヶ所で切断されることにより、アルツハイマー病の原因となるアミロイドが生じる。この二ヶ所の切断箇所のうち、アミノ末端側を切断する酵素（ＢＡＳＥ）（ｂａｔａ  ｓｅｃｒｅｔａｓｅ）が最近発見された（ＶＡＳＳＡＲ  ｅｔ  ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ，２８６（５４４０），７３５−７４１，１９９９）。ＢＡＳＥによるＡＰＰの切断は、これら二つの蛋白質間で相互作用があることを意味する。そこで、本発明の検証のために、二つの蛋白質ＡＰＰとＢＡＳＥについてオリゴペプチドの共有性を調べた。ＡＰＰとＢＡＳＥは相同性の高いアミノ酸５個のオリゴペプチドＷＹＦＤＶとＷＹＹＥＶを共有している。オリゴペプチドＷＹＦＤＶは、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ３５中でヒトの蛋白質としては蛋白質ＡＰＰにしか存在せず、またＷＹＹＥＶを持つヒトの蛋白質は未登録であり、どちらのオリゴペプチドも特異性が非常に高い。この結果により、本発明が検証された。図１８に二つの蛋白質間で相同な部分領域を図示する（上側の配列がＡＰＰ、下側の配列がＢＡＳＥ）。
（実施例１３）
（フューリンとフォンビルブラント因子）
フューリンは細胞内セリンプロテアーゼで、フォンビルブラント因子（ＶＷＦ）、アルブミン、補体Ｃ３などの分泌系の経路（Ｐａｔｈｗａｙ：バスウェイ）に関係している。ここでは実施例としてフューリンとＶＷＦとの相互作用の例を挙げる。ＶＷＦはフューリンによりプレカーサー蛋白質から切断されて成熟蛋白質として機能する。フューリンによるＶＷＦのプレカーサー蛋白質の切断には、これら二つの蛋白質間で相互作用が必要である。またフューリン自身もフューリンのプレカーサー蛋白質が切断されて成熟蛋白質となりプロテアーゼとして機能するようになる。そこで、本発明の検証のために、フューリンプレカーサー蛋白質とＶＷＦプレカーサー蛋白質のオリゴペプチドの共有性を調べた。二つの蛋白質はオリゴペプチドＨＣＰＰＧを、フューリンプレカーサー蛋白質では６１３−６１７の位置に、ＶＷＦプレカーサー蛋白質では１１７６−１１８０の位置に持っている〔図１９の（ａ）〕。どちらの位置も成熟蛋白質の領域内にある。オリゴペプチドＨＣＰＰＧはＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３５でヒトの蛋白質としてはフューリンプレカーサー蛋白質及びＶＷＦプレカーサー蛋白質にしか共有されておらず、頻度の観点から特異性が非常に高い。ＶＷＦプレカーサー蛋白質はフューリンによりアミノ酸残基の位置で７６３と７６４の間が切断される。フューリンプレカーサー蛋白質とＶＷＦプレカーサー蛋白質との間でローカルアライメントを行うと、フューリンによるＶＷＦプレカーサー蛋白質の切断位置の近傍領域は、フューリンプレカーサー蛋白質に相同性の高い部分領域があることが分かる〔図１９の（ｂ）〕。すなわち、新規蛋白質が活性部分モチーフからプロテアーゼであると分かったとしても、相手の蛋白質、さらには相手の蛋白質中での切断位置が分からない場合、本発明により、相手の蛋白質、さらには相手の蛋白質中での切断位置の予測を行うことが可能である。
（実施例１４）
（ＡＰＰとＰＣ７）
ＡＰＰアルファは、アミロイドプレカーサープロテイン（ａｍｙｌｏｉｄ  ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ  ｐｒｏｔｅｉｎ）（ＡＰＰ）がアミロイドを生じる二ヶ所の切断箇所とは異なる場所で切断されてできるペプチドである。ＡＰＰアルファを生じるための切断にＰＣ７（ｐｒｏｐｒｏｔｅｉｎ  ｃｏｎｖｅｒｔａｓｅ  ｓｕｂｔｉｌｉｓｉｎ／ｋｅｘｉｎ  ｔｙｐｅ  ７）が関与していることが最近発見された（Ｌｏｐｅｚ−Ｐｅｒｅｚ  Ｅ  ｅｔ  ａｌ．，Ｊ．Ｎｅｕｒｏｃｈｅｍ．，ｖｏｌ．７３，５，２０５６−２０６２，１９９９）。そこで、二つの蛋白質ＡＰＰとＰＣ７についてオリゴペプチドの共有性を調べると、ＡＰＰとＰＣ７は相同性の高い長さ６個のオリゴペプチドＤＳＤＰＳＧとＤＳＤＰＮＧを共有していた。オリゴペプチドＤＳＤＰＳＧは、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３５中でヒトの蛋白質としては蛋白質ＡＰＰにしか存在せず、またＤＳＤＰＮＧを持つヒトの蛋白質は未登録であり、どちらのオリゴペプチドも特異性が非常に高い。この結果により、本発明が検証された。図２０に二つの蛋白質間で相同な部分領域を図示する。
図２０のうちＡＰＰの６８７−ＫＬＶＦＦＡＥＤＶＧＳ−６９７のＫとＬの間がＡＰＰアルファを生じるための切断箇所であり、これに相同な部分配列（３５９−ＲＭＰＦＹＡＥＥＣＡＳ−３６９）がＰＣ７に存在することが図２０に示されている。すなわち、本実施例は蛋白質の切断に関与する蛋白質を、本発明に従い予測することが可能であることを示している。
産業上の利用可能性
以上、詳しく説明したとおり、本発明によれば、ゲノム解析やｃＤＮＡ解析により得られた機能未知の蛋白質、又は機能が既知の蛋白質が相互作用する相手の蛋白質について、蛋白質データベースを用いて、予測が可能となる。すなわち、近年充実してきたゲノム解析やｃＤＮＡ解析に基づく蛋白質データベースを使用して、ゲノム情報の判明した一つの生物の中での、蛋白質間の相互作用の予測を計算機上行うことができる。計算機上での予測が可能になるため、ｔｗｏ−ｈｙｂｒｉｄ法のような使用するｃＤＮＡライブラリーに結果が依存するハイリスクな手法を採らなくとも、計算機上での予測に基づき相互作用すると予測された蛋白質の情報を簡便に得ることができる。この予測が可能になったことにより、相互作用に関与するオリゴペプチドの配列が容易に推定でき、この情報を基に、新規な蛋白質間相互作用の調整機能をもった化合物のドラッグデザインも可能となった。本発明により、蛋白質間相互作用を解明するための実験が非常に効率化され、生化学、分子生物学、医薬品開発、農業、生物工学などの各種の分野で広く利用することができる。特に医薬品開発においては、今まで知られていなかった疾病メカニズムを予測することが可能となり、新しい医薬品が生まれる可能性を与える。
【配列表】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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