機械学習からの特徴抽出法を用いた多様なリガンド認識を生み出す機構の法則性の解明

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特定のペプチド-GPCR間相互作用についてどのペプチド・GPCR残基(相互作用因子)がそれらの相互作用に寄与しているかを推定する手法、IDL Score （Interaction Determinant Likelihood Score)を開発した。この手法を用いて、Substance P (SP)-MRGX2間相互作用とBAM (Bovine Adrenal Medulla 8-22)-MRGX1間相互作用に重要な受容体残基を推定した。それぞれのペプチドとの相互作用因子となる受容体残基を交換したところ、本来相互作用のない組み合わせであったBAM-MRGX2、SP-MRGX1の両者で受容体の活性化が起きることを確認した。また、それらの相互作用因子となる受容体残基のパターンを真主獣大目のオーソログ内で探索したところ、一部の種のMRGX2はBAM/SPの両方のペプチドを認識すること、逆に一部の種のMRGX1はBAM/SPのどちらのペプチドも認識しないことが推定された。このうちRhinopithecus属のMRGX2については他のグループの報告でSP/BAM両方に活性があることが確認されており、本手法の妥当性が確認できた。このことから、IDL Scoreは単に活性に重要な残基というだけでなく、進化の過程で受容体が新規機能を獲得した時期を推定することも可能であることが示された。現在これらの結果について論文執筆中である。また、今後分子系統解析と相互作用因子解析の組み合わせによるリガンド認識能の多様化が起きている受容体であるのか否かについて判断できる客観的指標を構築する。また、変異に基づいた多様性獲得に一般的法則があるのか（アライメント上で特定のホットスポットが存在するのかなど）を追加の相互作用因子推定と検証により明らかにしていく。