33

LM-GlycomeAtlas Ver.2.1：
レクチンを利用した組織グライコーム・データベースのアップデート〇岡谷 千晶1、藤田 典昭1、曽我部 勇2、荒川 康一2、板倉 陽子3、豊田 雅士3、安形 清彦1、富永 大介1、
木下 聖子2、久野 敦1
１．産業技術総合研究所 細胞分子工学研究部門、２．創価大学 糖鎖生命システム融合研究所、３．東京都健康長寿医療センター研究所 老年病態研究チーム•

レクチンマイクロアレイ（LMA）は、試料中の糖タンパク質上糖鎖の構造的特徴を迅速かつ簡便に取得する糖鎖解析技術である。本技術をレーザーマイクロダイセクション（LMD）と組合せることで、組織切片上の微小領域に発現する糖タンパク質の糖鎖プロファイリング法を確立した。

•

LM-GlycomeAtlasは、本技術により取得できる「組織グライコームマップ」データの視覚的理解と利活用促進のため開発したウェブツールである。
本ウェブツールは、日本糖質学会により公式認定された糖鎖科学ポータル
GlyCosmos Portalにて公開している。

•

本発表では、Ver.2.0のインターフェースを活用し、加齢に伴う心臓における糖鎖変化を示すデータを追加したので報告する。

https://glycosmos.org/lm_glycomeatlas/index
トーゴーの日シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所

レクチンマイクロアレイ（LMA）技術•

レクチンー糖タンパク質の相互作用を数値化 （糖鎖プロファイル）•

エバネッセント波励起型スキャナーによる検出 → 高感度な分析 （サブngオーダーの糖タンパク質）•

糖タンパク質から糖鎖を遊離させる必要がない → 迅速かつ簡便に分析可能•

タンパク質上のN型・O型糖鎖の両方を分析可能
45種のレクチン
蛍光標識
糖タンパク質エバネッセント光による励起

レクチンアレイチップ(LecChip)

アレイスキャナー(GlycoStation Reader)

試料中の糖タンパク質上糖鎖の構造的特徴を迅速かつ簡便に取得する糖鎖解析技術
Kuno et al. Nat Methods (2005)

トーゴーの日シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所

LMA技術による組織糖鎖プロファイリング

レクチンマイクロアレイ（LMA）
による比較糖鎖プロファイリング

正常疾患

レーザーマイクロダイセクション（LMD）
による組織片の回収

組織切片上の微小領域（5 μm厚、>0.1 mm2）に発現する糖タンパク質の糖鎖プロファイリング法を確立
Zou*, Yoshida*, Nagai-Okatani* et al. Sci Rep (2017)
Nagai-Okatani et al. Int J Mol Sci (2019)
Nagai-Okatani et al. Methods Mol Biol (2022)

トーゴーの日シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所

組織糖鎖の“見える化”ツール：LM-GlycomeAtlas523• 組織糖鎖解析データを視覚的に理解するためのウェブツール
• 最新版（Ver.2.1）では、マウス14組織の500以上のLMAデータと42の組織染色画像が閲覧可能
トーゴーの日シンポジウム2022

Narimatsu et al. JPR (2018) : concept
Nagai-Okatani et al. Molecules (2019) : Ver.1.0
Nagai-Okatani et al. JPR (2021) : Ver.2.0

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所

LM-GlycomeAtlas Ver.2.1における新規データ：
加齢に伴う正常マウス心臓の糖鎖プロファイル変化の解析
実験スキーム組織糖鎖プロファイル

組織全体画像糖鎖を指標とした経時的な心臓組織の状態把握と機能変化の解明を目的とし、世代の異なる正常マウス（C57BL/6NCrSlc）の心臓組織の糖鎖プロファイルを比較評価した。
トーゴーの日シンポジウム2022

Itakura Y et al. (preprint) https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-960240/v1
Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所

LM-GlycomeAtlasの活用方法①
１．組織を選択２．部位を選択

３．LMD画像・LMAデータの表示

４．LMAデータのダウンロード• LM-GlycomeAtlas画面上で、組織全体画像やLMDによる切り出し画像、LMAデータを閲覧することができる。
• また、ユーザー自身による再解析のため、LMAデータ（Excel形式）をダウンロード可能である。
トーゴーの日シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所

LM-GlycomeAtlasの活用方法②
５．染色画像データの選択

６．選択した画像データの表示
LV HE 1

LV PSR 1

LV MT 1LV WFA-WGA 1

また、レクチン染色など各種染色法により染色した組織切片の画像データ（拡大縮小可能）を高解像度で表示可能である。
トーゴーの日シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所

今後の展開について今後、新規リポジトリシステムの開発と並行して、LMAに限らず、レクチンを活用した糖鎖解析手法で取得したデータも表示可能なツールとして、本データベースを拡張させていきたい。

現状は組織レクチンアレイデータのみ→別手法で取得したデータも追加可能に

Lectin-based
Multimodality
トーゴーの日シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所

謝辞

本研究は、科学技術振興機構（JST）、NBDC事業推進部ライフサイエンス
データベース統合推進事業「統合化推進プログラム」の助成を受けてい ます。

トーゴーの日シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所

参考文献
References
Lectin microarray technology
1.Kuno A, Uchiyama N, Koseki-Kuno S, Ebe Y, Takashima S, Yamada M, Hirabayashi J. Evanescent-Field Fluorescence-Assisted Lectin Microarray: A New Strategy for Glycan Profiling. Nat. Methods 2(11):851-856, 2005. https://doi.org/10.1038/nmeth803.
2.Hirabayashi H, Yamada M, Kuno A, Tateno H. Lectin microarrays: concept, principle and applications. Chem. Soc. Rev. 42(10):4443-4458, 2013. https://doi.org/10.1039/c3cs35419a
3.T Hiono, C Nagai-Okatani, A Kuno. Application of Glycan-Related Microarrays. Comprehensive Glycoscience (Second Edition) 4:134-148, 2021. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819475-1.00059-6

Tisssue glycome mapping technology
1.Matsuda A, Kuno A, Ishida H, Kawamoto T, Shoda J, Hirabayashi J. Development of an all-in-one technology for glycan profiling targeting formalin-embedded tissue sections. Biochem Biophys Res Commun 370(2):259-63,
2008. https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2008.03.090
2.Zou X, Yoshida M, Nagai-Okatani C, Iwaki J, Matsuda A, Tan B, Hagiwara K, Sato T, Itakura Y, Noro E, Kaji H, Toyoda M, Zhang Y, Narimatsu H, Kuno A. A standardized method for lectin microarray-based tissue glycome mapping. Sci Rep 7:43560,
2017. https://doi.org/10.1038/srep43560
3.Narimatsu H, Kaji H, Vakhrushev S Y, Clausen H, Zhang H, Noro E, Togayachi A, Nagai-Okatani C, Kuno A, Zou X, Cheng L, Tao SC, Sun Y. Current Technologies for Complex Glycoproteomics and Their Applications to Biology/Disease-Driven
Glycoproteomics. J. Proteome Res. 2018, 17 (12), 4097–4112. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.8b00515
4.Nagai-Okatani C, Aoki-Kinoshita KF, Kakuda S, Nagai M, Hagiwara K, Kiyohara K, Fujita N, Suzuki Y, Sato T, Angata K and Kuno A. LM-GlycomeAtlas Ver. 1.0: A Novel Visualization Tool for Lectin Microarray-Based Glycomic Profiles of Mouse Tissue
Sections. Molecules 24(3):486, 2019. https://doi.org/10.3390/molecules24162962
5.Nagai-Okatani C, Zou X, Fujita N, Sogabe I, Arakawa K, Nagai M, Angata K, Zhang Y, Aoki-Kinoshita KF, Kuno A. LM-GlycomeAtlas Ver. 2.0: An Integrated Visualization for Lectin Microarray-based Mouse Tissue Glycome Mapping Data with Lectin
Histochemistry. J Proteome Res 20(4):2069-2075, 2021. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.0c00907
6.Nagai-Okatani C, Zou X, Matsuda A, Itakura Y, Toyoda M, Zhang Y, Kuno A. Tissue Glycome Mapping: Lectin Microarray-Based Differential Glycomic Analysis of Formalin-Fixed Paraffin-Embedded Tissue Sections. Methods Mol Biol 2460:161-180,2022. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2148-6_10
Tissue glycomic profiling dataset (References in the chart)
1.Nagai-Okatani C, Aoki-Kinoshita KF, Kakuda S, Nagai M, Hagiwara K, Kiyohara K, Fujita N, Suzuki Y, Sato T, Angata K and Kuno A. LM-GlycomeAtlas Ver. 1.0: A Novel Visualization Tool for Lectin Microarray-Based Glycomic Profiles of Mouse Tissue
Sections. Molecules 24(3):486, 2019. https://doi.org/10.3390/molecules24162962
2.Zou X, Yoshida M, Nagai-Okatani C, Iwaki J, Matsuda A, Tan B, Hagiwara K, Sato T, Itakura Y, Noro E, Kaji H, Toyoda M, Zhang Y, Narimatsu H, Kuno A. A standardized method for lectin microarray-based tissue glycome mapping. Sci Rep. 7:43560, 2017.
3.Nagai-Okatani C, Nishigori M, Sato T, Minamino N, Kaji H, Kuno A. Wisteria Floribunda Agglutinin Staining for the Quantitative Assessment of Cardiac Fibrogenic Activity in a Mouse Model of Dilated Cardiomyopathy. Lab Invest. 99(11):1749-1765,
2019. https://doi.org/10.1038/s41374-019-0279-9
4.Itakura Y, Hasegawa Y, Kikkawa Y, Murakami Y, Nagai-Okatani C, Norihiko Sasaki N, Mariko Umemura M, Takahashi Y, Kimura T, Kuno A, Ishiwata T, Toyoda M. Spatiotemporal Changes of Tissue Glycans Depending on Localization in Cardiac Aging.
(preprint; 18 Oct, 2021) https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-960240/v1
Other applications for glycobiomarker discovery
1.Matsuda A, Kuno A, Kawamoto T, Matsuzaki H, Irimura T, Ikehara Y, Zen Y, Nakanuma Y, Yamamoto M, Ohkohchi N, Shoda J, Hirabayashi J, Narimatsu H. Wisteria Floribunda Agglutinin-Positive Mucin 1 Is a Sensitive Biliary Marker for Human
Cholangiocarcinoma. Hepatology 52(1):174-182, 2010. https://doi.org/10.1002/hep.23654
2.Hirao Y, Matsuzaki H, Iwaki J, Kuno A, Kaji H, Ohkura T, Togayachi A, Abe M, Nomura M, Noguchi M, Ikehara Y, Narimatsu H. Glycoproteomics Approach for Identifying Glycobiomarker Candidate Molecules for Tissue Type Classification of Non-Small Cell
Lung Carcinoma. J. Proteome Res 13(11):4705-4716, 2014. https://doi.org/10.1021/pr5006668
3.Yamashita K, Kuno A, Matsuda A, Ikehata Y, Katada N, Hirabayashi J, Narimatsu H, Watanabe M. Lectin Microarray Technology Identifies Specific Lectins Related to Lymph Node Metastasis of Advanced Gastric Cancer. Gastric Cancer 19(2):531-542,
2016. https://doi.org/10.1007/s10120-015-0491-2
4.Wagatsuma T, Nagai-Okatani C, Matsuda A, Masugi Y, Imaoka M, Yamazaki K, Sakamoto M, Kuno A. Discovery of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma-Related Aberrant Glycosylations: A Multilateral Approach of Lectin Microarray-Based Tissue Glycomic
Profiling with Public Transcriptomic Datasets. Front. Oncol. 10:338, 2020. https://doi.org/10.3389/fonc.2020.00338

Last update: March 28, 2022

トーゴーの日シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 産業技術総合研究所