遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎Ⅳ」「計算科学と生命科学の融合：基礎から医療・創薬・人工知能の応用まで」
第１編 ゲノムから構造までのインフォマティクスの基礎

ゲノミクスからの構造インフォマティクス
白井 剛(長浜バイオ大)1) 疾患ゲノミクスの解析には、タンパク質複合体の立体構造情報が必要である。
2) タンパク質複合体の立体構造解明には、構造インフォマティクスが必要である。
3) 構造インフォマティクスでどのような事がわかるか？
4) 現在の構造インフォマティクスには何が欠けているか？

１塩基多型(SNP)とお酒の強さ

お酒を分解する酵素の遺伝子が違うと…

1) お酒(エタノール)は体内で、アルコール分解酵素によってアセトアルデヒドに、アセトアル
デヒド分解酵素(ALDH2)によって酢酸に代謝される。
2) アジア人の多くは不活性なALDH2の1塩基変異対立遺伝子(SNPアリル)を持つ。これによりアセトアルデヒドを迅速に代謝できず、有害なアセトアルデヒドが体内に蓄積しアルコール中毒を起こす(ただし代謝は遅いものの、別の酵素ALDH1による迂回反応がある)。
アセトアルデヒド分解酵素(ALDH2）アルコール分解酵素(ADH)

エタノール（お酒）アセトアルデヒド

酢酸（お酢）
ALDH1�

有毒

無毒

変異ALDH2の代謝効率は立体構造により説明される�
1) 変異型ALDH2は、１箇所のG(グアニン)がA(アデニン)に変異したSNPであり、タンパク質ではサブユ
ニット界面近くのグルタミン酸(E)がリシン(K)に変異する。
2) 父方/母方の遺伝子がG/Gの場合の活性を１とするとA/Aでは０(不活性)になる。しかしG/Aでは半分ではなく1/16になる。これはALDH2が４つのタンパク質(サブユニット)が複合体を作って働くので、完全な複合体は(1/2)4=1/16になるため。
Gタイプ...ggcagccattactcgtcctcactcccacaccaacaacctc
catccagtgcctgccGcagccgcttctgctgcagcggggacgc
gtgcaagtacaggaggatatccgcttccattactgcgctgcgc
cgcggcggaaacagcagcagcagagggg...

ALDH2 野生型E487

遺伝子型
活性

G/G
1

Aタイプ

...ggcagccattactcgtcctcactcccacaccaacaacctcc
atccagtgcctgccAcagccgcttctgctgcagcggggacgcgt
gcaagtacaggaggatatccgcttccattactgcgctgcgccgc
ggcggaaacagcagcagcagagggg...

ALDH2 変異型E487K

E487K�G/A

PDB 1o02 �

1/16

A/A
0

なぜ病気になるのか？
1) 細胞の増殖は制御されている。成長因子(ホルモン)が分泌される!細胞表面の上皮成長因子
受容体(EGFR：タンパク質)に結合!EGFRが2量体化!細胞内でATPを結合しリン酸化される過程を経て、細胞核に増殖(分裂)シグナルが伝達される。
2) 肺がん患者の多くで、EGFRの858番目のアミノ酸Leu(ロイシン)がArg(アルギニン)に変異している(L858R)。L858Rは成長因子がなくてもEGFRが2量体化し、無制限に増殖シグナ
ルを発生する。つまり、窒素原子が差し引き3原子増えるだけで病気になる！
成長因子(EGF)

EGFR

正常なEGFR遺伝子

Leu…GGGCTGGCC…

患者のEGFR遺伝子…GGGCGGGCC…

xArg

EGFR(一部)�

ATP

正常細胞

細胞増殖シグナル

EGFR(L858R)

肺がん細胞

無制御細胞増殖=がん858番目のLeu!Arg (L858R)

なぜ薬で病気が治るのか？
1) EGFRはATPを結合・分解しないと増殖シグナ
ルを送れない。これを特異的にブロック(阻害)すればがん細胞の増殖を止められる。
2) 抗肺がん薬イレッサは、 L858RのEGFRのATP結合部位に特異的に結合し、ATPの結合を阻害する。

EGFR(一部)�

EGFR(L858R)

1.0

ATP

肺がん細胞

無増悪生存率�

無制御細胞増殖=がん

EGFR(L858R)

イレッサ処方
肺がん細胞

イレッサ

0.8

0.4
0.2
0.0

イレッサ

L858R イレッサ処方

0.6

対照群
0

5

10 15 20 25

Mok et al. New Engl J Med. 361, 947(2009)

なぜ薬が効かないのか？

1) ところが、L858Rに加えてEGFRの790番目のアミノ酸Thr(トレオニン)がMet(メチオニン)に変異(T790M/L858R)するとイレッサが結合しにくくなり、再び無制御状態で増殖シグナ
ルを発生する。
2) これが、抗がん剤や抗ウイルス剤を服用し続けると現れる薬剤耐性の原因の一つである。薬剤という選択圧を与えることで、耐性細胞や耐性ウイルスの細胞内「進化」を助けてしまう。
Thr
イレッサ有効EGFR遺伝子 …ATCACGCAG…

x

イレッサ耐性EGFR遺伝子 …ATCATGCAG…

Met

EGFR(L858R)
ATP

イレッサ

無増悪生存率�

イレッサ処方肺がん細胞

EGFR(T790M/L858R)

イレッサ抵抗性
肺がん細胞

T790M�

1.0

無制御細胞増殖=がん

L858R�

0.8
0.6
0.4

L858R イレッサ処方

0.2

T790M/L858R イレッサ処方

0.0

0

5

10 15 20 25

Shyamala et al., N Engl J Med 359, 366 (2008)

Low hanging-fruit (容易なドラッグターゲット)の枯渇

1) 新薬研究開発費は高騰し続けており、探索研究のアウトソーシング/オープンイノ
ベーション化が必要とされる。

3~5年

2~3年

3~7年

最適
化研
究

Bemstein Research “The long view ‒R&D Productivity” (Sep. 30 2010

10億ドルあたりで出来る新薬の数

Step２開発

Step1 研究
探索
研究

1~2年

治
験
届

開発
研究

治験
(第1〜3
相)

承
認
申
請

Step３ 生産
工業化研究

特許20(+α)年

Step４ MR

承
認
取
得

発
売

工場
生産

Step５ 育薬
安全性
定期報告

医療情
報活動

再
評
価

創薬プロセス

全ゲノム相関解析(GWAS = Genome Wide Association Study)

1) GWASとは、ゲノム全体をカバーする多数の１塩基多型（SNP）や繰り返し配列多型の遺伝子型を多人数の被験者(コントロールを含む)について決定し、主に多型の頻度と疾患や量的形質との関連を統計的に調べる方法である。

OR > 1 & p < 5x10-8�

1

13

3

２

14

15

4

5

16

17

6

7

8

9

18

19

20

21

10

11

12

22

X

Y

NIH:A Catalog of Published Genome-Wide Association Studies（http://www.genome.gov/GWAStudies）

よくある病気(Common diseases)のオッズ比
1) 下のグラフは、日本人の３大疾病である癌、心筋梗塞、脳卒中(あわせて日本人の~53%の死因)、および国民病とも呼ばれる糖尿病について行われたGWASによって発見された関連
遺伝子変異のオッズ比(罹患リスク)分布を示したものである。
2) オッズ比の平均は1.23に過ぎない。また２を越えるオッズ比を示す原因遺伝子が見つかる
ことは極めてまれ。これは単一の遺伝子の変異で説明できる病因はほとんど見つからないことを示している。
20
18

平均 ~1.2

原因遺伝子数

16

14
12
10

8
6

4

2
0

オッズ比

Drug‒Target Protein network (DTP network)
1) 創薬ターゲット(=病気の原因)は遺伝子/タンパク質ネットワーク、すなわちPPI(Protein-Protein Interaction/Interface)である。

Muhammed et al., Nature Biotechnology 25, 1119-1126 (2007)

エントリー数250,000,000

配列ゲノムと構造ゲノムのdigital-divide1) 配列データサイズと構造
データサイズの乖離は加速している。
150,000,000
2) ゲノム(配列)データはす
100,000,000でに多くの生物について”complete”であるのに50,000,000
対して、構造データはす0
べ て の 生 物 に つ い て ” i n1982 1987 1992 1997 2002 2007 2012 2017
complete” である。
http://www.ddbj.nig.ac.jp/breakdown̲stats/dbgrowth-e.html
エントリー数3)
このギャプを埋めること
構造ゲノミクスが構造インフォマティク
ス(による分子モデリン
125,000
グ)の主要な役割の1つである。
100,000

INSDC growth

200,000,000

75,000

wwPDB growth

50,000ヒトゲノム計画25,000

1972

1980

1990

2000

2010

2016

https://pdbj.org/info/statistics

構造ゲノミクス(structural genomics)
1) 2004年に解読宣言のあったヒトゲノムに代表される、全遺伝子配列に対して解析・研究を行う立場をゲノミクスという。
2) 構造ゲノミクスとは、ポスト(後)ゲノミクスの課題として、「代表タンパク質」の立体構
造を解析・研究することをいう。構造ゲノミクスに対して1)を配列ゲノミクスという場合もある。
Human Genome Project 1990-2003

EU : SPINE 2002-2006(Structural Proteomics In Europe)

USA :PSI1

PSI2

PSI3

(Protein Structure Initiative)
2000-2005

2005-20102010-2015

日本:タンパク3000
2002-2006

ターゲットタンパク2007-2011

複合体構造ゲノミクスの必要性

創薬等基盤プラットフォーム
PDIS 2012-2016 BINDS 2017-

PPIインタフェース構造の情報は既に十分存在する(?)
1) PDBのPPI構造を分類すると90%程度はいずれかの既知インターフェース(分子間の接触面)に類似している(残基比較で~3.5Å RMSD, ~0.75
coverage程度)。PPIインターフェース構造は〜1000種類に分類可能である。
2) 80%程度のPPIインターフェース構造は、7種類の代表的構造に関係づけられる。

Structural space of protein-protein interface is degenerate close to complete, and highly connected
Gao & Skolnick., PNAS, 107, 22521 (2010)

創薬ターゲットの立体構造は既に十分存在する(?)
1) ヒト遺伝子(~21,000)のうち、694(3.4%)遺伝子/タンパク質がドラッグターゲッ
トである。
2) ヒトタンパク質の70%(遺伝子数)が構造既知( 30%のアミノ酸配列一致度を示す
既知構造がある)であり、ドラッグターゲットに限ると95%の構造がすでに解明されている。
98%

90%

Human drug
targets

70%

50%

30%

3.4%

Nuclearreceptor…

Overall humanproteome
Overall residue
coverage

0.4%

100%
100%

0%

10%

20%

30%

40%
50%
60%
Structural representation

70%

80%

90%

100%

Percentage of reference
proteome

Structural coverage of the proteome for pharmaceutical application
Somody et al. Drug Discovery Today (2017)

ゲノム生物学 vs 複合体構造ゲノミクス
1) 配列データベース中の既知ゲノム数と構造データベース中の既知ヘテロ複合体構
造数は同じくらいである。
No. complete genomes based on NCBI genome(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/)

5000
4500

No. entry

4000
3500
3000
2500
2000

No. non-redundant hetero-protein
complex structures based on SIRD

1500

(http://sird.nagahama-i-bio.ac.jp/sird/)

1000>25% identity, >75% mutual coverage,
unique composition

500
0
2008

2009

2010

2011

Year

2012

2013

2014

2015

X線自由電子レーザー(XFEL)による微結晶/単粒子X線回折1) 高輝度・高コヒーレントX線によって、微結晶X線回折実験、さらには単粒子X線回折実験が可能になる。
2) 1サンプル(分子・結晶)1照射なので、X線損傷がなく時間分割解析に適している。
インジェクタ 微結晶回折

X線 微結晶SAKURA (SPring8) http://xfel.riken.jp/

X線

分子クーロン爆発単粒子(分子)回折原子分解能クライオ電子顕微鏡単粒子解析
1) コンピューター制御される高性能のステージ(多試料搭載・交換可能)を搭載した専用のクライオ電子
顕微鏡の開発，CMOS電子直接検出器(直接カウントによる画像ノイ
ズ・劣化軽減)，新規アルゴリズム(Relion ベイズ統計による電顕画像解析)による解析ソフトウェアの登場により、準原子分解能(nearatomic resolution: 2~3A分解能)
での低温電顕単粒子解析(cryo-EM
single particle analysis)が可能になった。
2) 2~3A分解能ではタンパク質の2次構造を明確に識別可能であり、場合によっては側鎖のモデリングもできる。事実上X線結晶解析に匹敵する精度の分子構造が得られる。
Wang et al., Nature Method, 12, 225 (2015)「あらゆる方法を使う」方法

1) 核膜孔複合体は核<->細胞質の高分子輸送を制御し、細胞内のタンパク質局在の管理に重要。分子量120MDa、約30の異なるタンパク質からなる超分子で、実験的構造解析は極めて困難である。
2) そこで、実験(超遠心..結合アッセイ..構造解析)から計算機解析(インフォマティクス)までを統合して、一つの複合体構造を決定(予測)する。
3) インフォマティクスの役割は、サブユニットの構造予測とサブユニットドッキング(PPI)予測である。
超遠心

免疫染色

In vitro 結合

Alber et al., Nature 450, 683-694 (2007)

電顕

免疫電顕 インフォマティクス

相関構造解析(correlated structure analysis)
1) 様々な実験＋理論手法からのデータを総合して生体超分子の構造・ダイナミク
ス・機能を解析する研究を、相関構造解析(correlated structure analysis または Hybrid/Integrated structure analysis)という。

バイオインフォマティクス
創薬等支援技術基盤プラットフォーム http://pford.jp/p4d/sac1/analysis.html

PPIモデリング:フローチャート

データあり

実験データ(Y2H・プルダウン・免疫共沈・FRET・BiFC)

データなし
ゲノムデータアレイデータ
共発現・動態相関解析

共進化解析・ロゼッタストーンなど

相互作用する分子の構造データ
構造データあり知識ベースモデリング(knowledge-base modeling)
データマイニング

構造データなし
CM・FR・ab initio法

ドッキングシミュレーション・モデリング(docking-simulation)
ab initio・経験的スコア関数
ドッキングポーズ生成+ポーズの評価

超分子構造模型(モデル)遺伝子発現量

相互作用するタンパク質を予測する方法
gene 1
階層的

非階層的

gene
2
gene 1gene 1gene 3gene 2

gene 2

gene 3gene 3gene 4gene 4gene 5gene 5gene 4gene 5

1) 共発現・動態相関解析

マイクロアレイデータなどを使って、遺伝子発現の増減が組織・発生時期・細胞応答などに対して相関する(挙動を共にする)遺伝子を探索する方法。高い相関を持つ場合にタンパ
ク質レベルで相互作用していると推定される。

2)ロゼッタストーン

複合体を形成するタンパク質の遺伝子は、進化の過程を通じて共存する必要がある。様々な生物のゲノムを比較して、共存確率の高いタンパク質を予測する方法。
特に左図のように、ある生物(ゲノム1）では別の遺伝子にコードされているが、他の生物(ゲノム2)では1つのタンパク質のドメインとして存在するような関係は、タンパク質AとBが同時に発現し同じように局在する必然を示唆するので、ロゼッタストーンと呼ばれ、相互作用の有力な証拠とみなす。

図2: 遺伝子のクラスタリング
発生過程(日数)

ゲノム1

タンパク質A

タンパク質B

相同

相同

ゲノム2

タンパク質C

相互作用するタンパク質を予測する方法
相互作用

タンパク質A

タンパク質B

生物種a
b
c

生物種a
b
c

d

d

e

f

g

g

タンパク質A

タンパク質C

生物種a
b
c
e

生物種a
b

d
f

f

e

e
g

c

3)共進化解析・ミラーツリー法
複合体を形成するタンパク質の遺伝
子は、類似した進化過程を経る傾向がある。
典型的な例としては、分子系統樹のある枝でタンパク質Aの進化速度
が加速/減速している場合に、相互作用するタンパク質Bの進化速度も加速/減速する。したがって系統樹の樹形は類似する(系統樹が鏡に写した関係になる=ミラーツリー)。
系統樹の類似性は、もっとも簡単には生物種間の進化距離マトリクスの相関係数を求める。
a

d
f
g

R

b

c

d

e

f

g

a

a

a

b

b

c

c

d

d

e

e

f

b

c

d

e

f

f

g

タンパク質A,g

タンパク質BgPPI予測データベース

1) STRINGは共進化解析・ロゼッタストーンによるPPI予測の総合的なデータベースであり、以下のバイオインフォティクス予測および実験
データ、文献データが集積されている。
a) Neighborhood ゲノム上の局在による予測(主に原核生物のオペロンのように機能的にk関連した遺伝子がゲノム上でクラスタする傾向を利用する予測法)b) Gene Fusion 遺伝子融合(ロゼッタストーン)による予測
c) Cooccurrence ゲノムの共存在による予測d) Coexpression 共発現による予測e) Text mining による予測

Sxklarczyk et al., NAR 43, D447 (2015)

http://string-db.org/

ドッキングポーズを予測する方法
タンパク質A(レセプター)タンパク質B(リガンド)

複合体構造(ドッキングポーズ)...NWVVTAAHCGVTT...LTINNDITLLKL...
...NYLVTGAHAGVST...V---NDVTVFKH...
...NWVVTAAHCALSS...LTIQNDIVLLRV...
...AICFAVYHG-GSR...---EQDLVAWHG...
...GVCWALYHC-GSK...---DQDLIGWPA...

保存残基(マルチプルアラインメント)

1) ドッキングポーズの生成
結合する一方のタンパク質をレセプター、他方をリガンドとした時、レセプターに対してリガンドの相対配置をドッキング
ポーズという。
FFT法(表面の静電ポテンシャルや疎水性などの性質をフーリエ変換することで、高速に相関をとる)やハッシュ法(水素結合や静電相互作用などの安定化相互作用部位の相対配置のリストを
あらかじめ作成し、高速にマッチングする)などの高速探索法を用いて、多数のドッキングポーズを生成する。
2) ドッキングポーズの評価関数を設定してドッキングポーズの安定性を評価する。
a) ab initio法 分子(動)力学計算に用いるのと同様、あるいは簡素化されたエネルギー関数を用いて評価する
b) 経験的方法 相互作用部位が進化の過程で保存される傾向を利用して保存傾向を評価する方法、あるいはアミノ酸ごとに相対的に相互作用部位に関与する傾向値[もっとも簡単には、
対数オッズlog (アミノ酸iが相互作用部位に観察される相対頻度)/(同アミノ酸が分子表面一般に観察される相対頻度)]をスコアとするなど様々な経験的評価方がある。
アミノ酸の相互作用部位傾向値

1)

タンパク質ドッキング精度の評価基準(CAPRI)

ドッッキングの結果(ドッキングポーズ)の評価には、相互作用に関与する残基ペアの一致率(fnat), リガ
ンド側の予測-正解の主鎖rmsd(lRMSD)、相互作用に関与する残基のみの主鎖rmsd(iRMSD)が使われる(ドッキングコンテストCAPRIの基準)。

iRMSD: 正解-予測レセプター/リ
ガンド主鎖間の相互作用に関与する領域のみのCαのRMSD (Å)
lRMSD: レセプター(通常大きい方のタンパク質)を重ね合わせた
時の正解-予測リガンド(小さい方のタンパク質) 主鎖間のCαの正RMSD (Å)
fnat :正解構造で相互作用に関与するアミノ酸残基ペアのうち予測構造でも相互作用しているものの割合

Gao and Skolnik, Proteins. 79, 1623‒1634 (2011)a distance cut-oﬀ of 8 A between any two CB atoms (or CA for Gly) to deﬁne interface residues
a distance cut-oﬀ of 4 A between any two atoms to deﬁne native contacts
a clash distance of 3 A

タンパク質ドッキング精度
Fnat, lRMSD, iRMSDにより
ド ッ キ ン グ ポ ーズ は h i g h ,medium, acceptable（通常ここまでが正解）, incorrectに分類される。
2) 公開ドッキングソフトでよく利用 さ れ る S w a r m D o c k,
pyDock, ZDOCK, HADDOCKなどのベンチマークテストの結果から、トップのポーズ(T1)で15%前後、トップ10のポーズ(T10)で20~40%、トップ100のポーズ(T100)で40~60%程度の確率で、すくなくとも1個のacceptable以上の解が得られる。
1)

Gao and Skolnik., Proteins 79, 1623 (2011)

Vreven et al., J Mol Biol 427, 3031‒3041 (2015)

High: fnat 	  0.5 & (lRMSD 1Å || iRMSD 1Å)Medium: (fnat 	  0.5 & lRMSD > 1Å & iRMSD > 1Å) || (fnat 	  0.3 & fnat < 0.5 & lRMSD 5Å & iRMSD 2Å)Acceptable: (fnat 	  0.3 & lRMSD > 5Å & iRMSD > 2Å) || (fnat 	  0.1 & fnat < 0.3 & lRMSD 10Å & iRMSD 4Å)Incorrect: fnat < 0.1 || (lRMSD > 10Å & iRMSD > 4Å)Overall the success rates (at least one acceptable prediction for a benchmark case) ranged between 5% and 16% for the
top prediction, 20–38% for the top 10 predictions, and 40–67% for the top 100 predic- tions, comparable�

1)

タンパク質複合体の知識ベースモデリング

相互作用データベース(IntAct)とタンパク質構造データベース(PDB)を相関させて、「すでに潜在的に知っている(はずの)」複合体構造の知識ベースモデルを構築する。

Protein-Protein Interaction Database
Contents as of Oct. 2014
Number of Interactions:
Number of Proteins:
Number of Experiment:

460,871
77,00934,785IntAct

A

B

1afzA
2hjkB
1kl2B
2hhjA
3adfC
4mi3D
…

1ssaA
1ch4B
2dieA
2hjkA
4mi3E
3fgiB
…

Protein Structure Database PDB
Contents as of Jun. 2014

Number of structures: 93,900
Number of subunits:
241,805

Tsuji et al., Scientiﬁc Reports 5:16341 (2015)

PPI (Protein-Protein Interaction)から複合体モデルを構築する
1) 残念ながら我々の知識は、ヒトのタンパク質複合体(2体間相互作用ベース)の5~14%にすぎない。
2) しかし、2024個のタンパク質からなる巨大相互作
用ネットワークの構造をすでに「知って」いる。これを組み合わせることで、より大きな複合体の構造を予測できる。
No template

One side

A

A

B

B

36$
0%$

A

B

Both sides (in complex)

1908$
4%$ 6568$
14%$

A

B

PPIグラフ38230$
82%$~35% of predicted human PPI,
when including all proteins >25%
identical to human proteins

Both sides (independent)A

BCyclin - Ubiquitin ligase complex model
CDK3�
CDN1B�
CKS1B�

CCNA2�

SKP2�

SKP1�

UBC12�

CUL1�

90°!

Mined Interface

RBX1�

CCNA2�

NEDD8�

SKP2�

SKP1�
RBX1�

CDN1B�

CDK3�

CUL1�

CKS1B�

UBC12�

NEDD8�

Disease-related variants on mined interface

1) ~3,200個のヒト超分子モデルが構築可能で、〜1,300のモデルに新規インター
フェースが存在する。
2) 44個の疾患関連変異が新規インタフェースにマッピングされる。そのうち10
疾患については、PPIインターフェース変異の関与が初めて指摘されるケースである。
Molecular surface properties of supramolecular models

14%�
0�

1.6%�
20�

Fraction (%)�

85%�
40�

60�

80�

100�

■ Known interface ■ Mined interface ■ Exposed surface!

No variants on supramolcular models
Interface!
Known（template）
Polymorphism!
Disease-related!
Unclassified!
Total!

261!
287(21%)!
218!
766!

Surface!

Mined interface

37!
44(3%)!
22! p = 4.69 10
103!

­9

1,262!
1,014(76%)!
714!
2,990!

遺伝形式と発現形式

1) 疾患関連変異遺伝子は劣性(潜性)遺伝する場合が多いが、優性(顕性)遺伝する重大な疾患データも蓄積してきている。
2) 優性(顕性)遺伝する疾患関連変異の発現形式は比較的複雑であり、疾患メカニズムの解明が進んでいない。
遺伝形式
Recessive
劣性発現形式

AR (Autosomal Recessive)
常染色体劣性XR (X-linked Recessive)
伴性(X 連鎖性)劣性DN (Dominant Negative)
優性阻害

Dominant
優性AD (Autosomal Dominant)
常染色体優性HI (HaploInsuﬃciency)
ハプロ不全
GF (Gain-of- Function)
機能獲得

XD (X-linked dominant)
伴性(X 連鎖性)優性
ミトコンドリア遺伝(母性遺伝)

非メンデル性遺伝

疾患関連変異の発現形式と分子間相互作用の相関

1) 発現形式とインタフェースの種類はよく相関する ! 発現形式の予測に応用可能。

ac

Proteins

Homo-subunits

b

d

DNAs

Inter-domains

Hijikata et al., Scientiﬁc Reports 7:8541 (2017)

Figure 2疾患関連変異の発現形式と分子間相互作用の相関: STAT1
1) カンジダ感染症責任遺伝子(産物)STAT1上でAR, DN, GF変異はインターフェースの種類と高い相関を示す。
Nt�

CC�

DBD�

Linker�

SH2�

K673�
L706�

SH2�

Active form�

pY701�

L600�

DN mutations
AR mutations

K637�
Q467�
E320�

DBD�
A267�

CC�

Q271�

DNA�

R274�
K278�

CC�
SH2�

DBD�

GF mutations

Inactive form�

T385�

N179�

Y170�

C174�
M202�

D165�

K286�

G384�

Q285�

T288�

疾患関連超分子へのGWASデータのマッピング

Insulin-like growth factor 1 receptor

SHC-transforming protein 1

1) 〜2,800のヒト超分子モデルに様々なGWAS研究の結果がマッピング可能であり、そのうち〜1,200モデル
は統計的有意(p < 0.01)に特定の疾患に結びつけられる(= 疾患関連超分子)。
2) しかし、2型糖尿病の例(左図)のよ
うに、複合体中心付近のサブユニッ
トに同じ疾患関連変異がマップされない場合が多数認められる。

Spectrin alpha chain
Gene

DetailEssential

NCK1

Cytoplasmic protein NCK1

TRUE

PLCG1

1-phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate
phosphodiesterase gamma-1

TRUE

PIK3R1

Phosphatidylinositol 3-kinase regulatory subunit alpha

TRUE

ERBB3

Receptor tyrosine-protein kinase erbB-3

TRUE

OMIM

SHORT syndrome…

Tsuji et al., to be submitted (2017)

Why isn’t tag
Despite that n
Type 2 diabe

GWAS data
the mutants
in a model, i
2,812 mode
< 0.01 by hy
Figure show
study can b

構造インフォマティクスの今後の課題と可能性
IDP(天然変性タンパク質)
1)

2)

3)

天然変性タンパク質（intrinsically disordered
protein；IDP）は生理的条件下で決まった三次元構造をとることができないタンパク質である。Disorder状
態の「構造」は原子座標として表現が困難である。
転写や翻訳といった細胞過程では重要な役割を果たしていると考えられる。このようなタンパク質は、リン酸化などの翻訳後修飾によって部分的に標的タンパク質と相互作用することが多い。
多様なタンパク質と結合するためにコンフォーメー
ション調節できる、反応半径(リーチ)を伸ばす、標的タ
ンパク質の入り組んだ構造にアクセス可能になるなどの構造的利点があると考えられる。

Prot. Sci. 23, 539 (2014)

Wright and Dyson, Nat Rev Mol Cell Biol. 16, 18‒29 (2015)

Sugase, Dyson, Wright, Nature, 447, 1021(2007) modiﬁed

構造インフォマティクスの今後の課題と可能性
IDP(天然変性タンパク質)

1) IDPは転写などの調節(regulation)など human cancer-associated proteins (HCAP)などに特に頻繁に見られ(5％程
度のタンパク質が100アミノ酸を超えるIDR(intrinsically disordered region)を持ち、ゲノム/プロテオームの無視できない領域に相当する。
2)
IDP/IDRの予測は、主にアミノ酸組成に基づいて行われる(疎水性残基の含有量が少なく、極性残基・荷電残基が多く含まれる傾向がある)。標準的な予測法としてはDISOPRED2 (http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/)などがある。
3)
IDP/IDRの「構造」は原子座標で表現できない。したがって現在の構造インフォマティクスに融合しにくい。

IDR長分布�

Lakoucheva et al., JMB, 323, 573 (2002)

IDR予測精度�
Ward et al., JMB, 337, 635 (2004)

構造インフォマティクスの今後の課題と可能性
Hi-C(染色体立体構造)�

3C (Capturing Chromosome Conformation)

4C (Chromosome Conformation Capture-on-Chip)

5C (Chromosome Conformation Capture Carbon Copy)

1) 3C法（chromosome conformation
capture）を基盤にしたHi-C法は空間的に接近したゲノムDNA(染色体テリトリー)をライゲートしpaired-end配列解析と距離地図により染色体の「立体構造」を解明する手法である。
2) 単一細胞Hi-C法では単細胞で解析を行い、X染色体三次元構造モデルの構築に成功している。染色体は一定の立体構造をとるわけではないが、高頻度で観測される染色体テリトリー・ドメイ
ン構造や、染色体間の相互作用が存在する。
3) 染色体はフラクタル構造(ヒルベルト曲線)を取るとされる。

paired end sequencing

Hi-C (all vs all HTS Chromosome Conformation Capture )Nagano et al., Nature, 502, 59 (2013)
Nagano et al., Nature, 502, 59 (2013)

構造インフォマティクスの今後の課題と可能性
Hi-C(染色体立体構造)�
1) 染色体立体構造は転写ファクトリーの形成などにも関与するが、これらのデータもまだ構造インフォティクスにとり込めてはいない。

転写ファクトリー

Dekker and Leonid, Cell, 164, 1110 (2016)

X染色体“コンフォメーション”

Nagano et al., Nature, 502, 59 (2013)