【三島海雲学術賞】（自然科学部門）

統合オミクス解析による代謝制御機構のシステム解析技術開発

柚木

理化学研究所生命医科学研究センタートランスオミクス研究 YCI ラボ（現緒理化学研究所生命医科学研究センター統合細胞システム研究チーム
結言

1.

細胞はゲノム（DNA）、トランスクリプトーム（RNA）、

克之

上級研究員チームリーダー）

果オミクス階層縦断的な新規解糖系調節経路の発見

プロテオーム（タンパク質）、メタボローム（代謝物質）なインスリン作用の分子ネットワークは複数のオミクス階

ど、機能や物性により分類された複数のオミクス階層より層にまたがることが知られているが、その全貌は明らかに構成されている。生命システムが示す様々な表現型は、こなっていなかった。我々はインスリンで刺激したラット肝

れら複数階層にまたがるネットワークの時空間的ダイナミ

がん由来 Fao 細胞から得られたリン酸化プロテオームとメクス、すなわち分子群の濃度変化や局在変化により決定さタボロームのデータにトランスオミクス解析を適用し、これる。代謝と他のオミクス階層をつなぐネットワークの破れら2 つのオミクス階層にまたがる多階層代謝制御ネット

綻は 2 型糖尿病などの多因子代謝疾患を引き起こすことがワークを再構築することに成功した（図1）。再構築された知られている。しかし、従来の研究で対象となっていたのインスリン作用のネットワークは、従来の個別分子解析のは単一の分子や単一のオミクス階層であり、複数のオミクパッチワークとして知られていた経路以外にも多数の新規ス階層間に多数存在すると考えられる調節経路はほぼ手付経路を含み、インスリンシグナルが従来知られているよりかずとなっていた。我々は、同一条件でサンプル調製・測もはるかに広い範囲に伝達されていることが示唆された。

定された多階層オミクスデータを用いて、複数階層にまたこれらのうち、解糖系の律速酵素として知られるホスホフがるネットワークを再構築する「トランスオミクス解析」

ルクトキナーゼの新規リン酸化について生化学的解析を（統合オミクス解析）の方法論を確立した。トランスオミ行ったところ、このリン酸化は当該酵素を活性化し、解糖クスには主に以下 3 点が期待される。

系の上流から下流への代謝物の大規模な移動を調節する役割を担っていることが明らかとなった。

・多階層の網羅的「地図」をつくる
2.

・研究者の主観に依存しないアンバイアスなターゲット

脂肪細胞における代謝プライミング現象の発見

分子絞り込みを実現し、重要分子の見逃しを防ぐインスリンによる脂肪細胞の中心的代謝調節機構とし・複数階層にまたがるフィードバックや側副路を発見てこれまで重視されてきたのは、インスリン応答性グルし、未解明現象のメカニズム解明に寄与する

コース輸送体 GLUT4を介した糖の取り込みである。しかし近年の先行研究では、インスリンにより多数の代謝酵さらに我々はトランスオミクス解析をインスリンによ素がリン酸化されることが報告されていた。我々は、こる糖代謝制御など主に哺乳類における代謝恒常性のメカれらの代謝酵素リン酸化が代謝調節に果たす役割を明らニズム解明に応用し、これまでに以下 3 つの新規代謝調かにするべく、炭素 13 で標識した同位体メタボロームと節メカニズムを発見した。

リン酸化プロテオームのデータをトランスオミクスの方法論に則って統合解析した。その結果、代謝酵素はグル1. リン酸化プロテオーム階層およびメタボローム階層

コース由来の炭素が流入するのに先立ってリン酸化され、にまたがる新規代謝調節経路の発見

活性が調節されていることが明らかとなった。これによ2. 脂肪細胞における代謝プライミング現象の発見

り我々は、GLUT4 依存的な細胞外グルコース取り込みを

3. インスリンが空腹時と摂食時とで異なる調節経路を調節する「プッシュ型制御」のみならず、代謝酵素リン使い分けることを発見

酸化によって中間代謝物を事前に同化経路に移動させ、
1

柚

図1

木克之

ラット肝がん由来 Fao 細胞におけるインスリン作用の多階層代謝制御ネットワーク（Yugi et al.,, 2014）

このネットワークが含んでいたホスホフルクトキナーゼの階層縦断的調節経路およびその機能を生化学的解析により実証した。

図2

脂 肪 細 胞 に お け る 代 謝 プ ラ イ ミ ン グ 現 象（†Krycer, †Yugi et al.,, 2017 より，CC BYNC-ND 4.0）

図3同位体メタボロームとリン酸化プロテオームの統合解析により、インスリン依存的な代謝酵素リン酸化は GLUT4 依存的グルコース取り込みに先立って起こり、代謝の流れを同化経路に誘導することを見出した。

ラット肝がん由来 Fao 細胞におけるインスリンの用量依
存 的 ネ ッ ト ワ ー ク（†Kawata, †Hatano, †Yugi et al.,
, 2018 より、CC BY 4.0）

左側・青字：低用量インスリンシグナル（基礎分泌）応答性の制御軸。右側・赤字：高用量インスリンシグナル（追加分泌）応答性の制御軸。

時のインスリン濃度上昇を担う「追加分泌」である。こグルコース流入のキャパシティを準備する「プル型制御」

れら2 つの成分と標的臓器・組織におけるインスリンシグが連動する「代謝プライミング」現象を発見した（図 2）。

ナルとの関係はこれまで十分に理解されているとは言い難かった。我々はラット肝がん由来 Fao 細胞を複数用量3.

インスリンが空腹時と摂食時とで異なる調節経路をのインスリンで刺激することにより前記 2 成分を模擬し、使い分けることを発見

インスリン作用の用量依存的ネットワークを再構築した。

インスリンの血中濃度は、大きく分けて 2 つの成分からリン酸化プロテオーム、トランスクリプトーム、メタボ構成される。第一の成分は、空腹時・摂食時を問わず一ロームの 3 階層にまたがる当該ネットワークの解析結果か定の濃度を保つ「基礎分泌」であり、第二の成分は摂食

ら、低用量および高用量のインスリンによってそれぞれ2統合オミクス解析による代謝制御機構のシステム解析技術開発

相互排他的に動作する階層縦断的な制御軸を同定した

今後、疾患モデル動物等を用いて多階層ネットワークを（図 3）。基礎分泌に相当する低用量インスリンシグナル再構築することにより、疾患特異的に応答する経路の発見

は、AKTキナーゼにより翻訳関連因子依存的に下流の遺が期待できるほか、そこに属する分子群からバイオマー伝子へと伝達された。対して、追加分泌に相当する高用カー候補を導出することが可能である。従来のバイオマー量インスリンシグナルは、ERKキナーゼを介して初期応カー探索では、候補因子（群）を答遺伝子等の転写因子依存的に下流の遺伝子へと伝達さとの因果関係が容易に推察できるもののみを利用することれた。この結果は、肝細胞がインスリン濃度依存的に異が広く行われてきた。これに対してトランスオミクス解析なる調節経路を使い分けることを意味する。に基づくバイオマーカー探索では、疾患特異的ネットワーに選択し、疾病クに属する分子群から網羅的にバイオマーカーを同定でき
考察

るうえ、それらの分子群がなぜ当該疾患のバイオマーカートランスオミクス解析を最初に発表した論文（Yugi et al.,

たりうるのかを多階層ネットワークの文脈内で説明でき., 2014; 図1）では、解糖系の律速酵素であるホスる。別の言い方をすれば、「個別分子のスクリーニング」

ホフルクトキナーゼなど複数の酵素に新規の階層縦断的調節を指向する従来手法に対して、「ネットワークのスクリー経路が見つかった。また、脂肪細胞における代謝プライミンニング」によって疾患特異的ネットワーク全体を抽出する

グ現象発見（†Krycer, †Yugi et al.,., 2017; 図2）

ところに本手法の新規性・発展性がある。

に際しては代謝酵素リン酸化が代謝物質よりも早い時間帯に要起きることを見出したのが決定的であった。これらはいずれ約も従来の個別分子解析や単階層のみを対象とするオミクス解代謝の恒常性は、ゲノム（DNA）、トランスクリプ

析では方法論的に発見が困難であり、複数のオミクス階層をトーム（RNA）、プロテオーム（タンパク質）、メタボつなぐトランスオミクス解析により初めて見出された階層縦ローム（代謝物質）など、複数のオミクス階層にまたが断的かつ大規模な代謝調節メカニズムである。

る生化学ネットワークによって実現されている。我々

我々が開発したトランスオミクス解析の独創性は、変動は、これらのオミクスデータを階層縦断的に統合するする代謝物を最初に同定し、変動を引き起こした可能性の「トランスオミクス解析」の手法を世界にさきがけて確ある因子へと順次オミクス階層をさかのぼるところにあ立した。そしてトランスオミクス解析を代謝制御機構のる。再構築するネットワークのスケールは、オミクス測定解明に応用し、以下 3 つの発見を成し遂げた。

可能な範囲の全分子であり、かつ再構築の各段階は数値1.

基準に基づくアンバイアスな手法である。よって、研究者

リン酸化プロテオーム階層およびメタボローム階層にまたがる新規代謝調節経路の発見の主観に起因する重要因子の見逃しを大幅に減らすことが可能である。当該分野では、ネットワークをオミクスデー

2.

脂肪細胞における代謝プライミング現象の発見

タのみから予測しようと試みた研究例もみられるが、必ず3.

インスリンが空腹時と摂食時とで異なる調節経路を使い分けることを発見

しも成功しているとは言い難い。これを踏まえて、我々は時系列オミクスデータに加えて、代謝経路や一部のシグナ
謝

ル伝達経路など既に知られている経路については KEGG

辞本研究を第 9 回三島海雲学術賞にお選びいただいた選等の経路データベースを用いることにより多階層ネット考委員の先生方、同賞に推薦していただいた理化学研究ワークを高精度に再構築することに成功した。
変動した代謝物から出発して上流の調節経路へとさかの所・松本紘理事長に御礼申し上げます。また、東京大学

ぼるトランスオミクス解析の方法論は、上記の例で示した理学系研究科・黒田真也教授をはじめとする本研究の共インスリンによる糖代謝調節のみならず他の代謝調節メカ同研究者の方々に深く感謝いたします。

ニズムや代謝疾患の解析にも応用できる。よって、代謝との関連が明らかになりつつある他の疾患等の生命現象（が文ん、免疫、炎症性疾患など）についても応用できる。また、

K. Yugi, et al.:, 8（4）,1171–1183, 2014.
†J. Krycer, †K. Yugi, et al.:, 21（12）: 3536–3547, 2017.
†K. Kawata, †A. Hatano, †K. Yugi et al, 7: 212–229, 2018.

上記の例では培養細胞を用いた研究のみ示したが、疾患モデルマウスやヒト疾患への展開を現在準備中である。
3

献柚木克之著者紹介
柚木克之（ユギカツユキ）

1977 年 東京都生まれ
2004 年 3 月 慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科博士課程 単位取得退学
2005 年 8 月 博士（学術）（慶應義塾大学）
2006 年 4 月 慶應義塾大学 理工学部 生命情報学科 助手
2010 年 4 月 東京大学大学院 理学系研究科 生物化学専攻 特任助教
2015 年 10 月 科学技術振興機構さきがけ「疾患代謝」領域 研究者（兼任）2017 年 1 月 理化学研究所 生命医科学研究センター トランスオミクス研究 YCI ラボ上級研究員
2020 年 7 月 理化学研究所 生命医科学研究センター 統合細胞システム研究チーム チームリーダー
代謝の恒常性は複数の生化学反応から成る閉ループ回路によって実現されています。私のテーマはこの閉ループ回路の巨視的動態を制御工学の言葉で理解することです。

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