ウィルスとの結合親和性データからの糖鎖プロファイルの抽出

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本研究は、ウイルスとの結合親和性情報を基に、糖鎖プロファイル(糖鎖を認識する部位やパターン)をバイオインフォマティクスのマイニング手法を使用して抽出し、ウィルスの実験で検証することを目的とした。米国のConsortium for Functional Glycomics(CFG)がこの5年間、レクチンとリガンドの相互作用情報を生成し、公開してきた。この中で、ウィルスの糖鎖との結合親和性情報も網羅的に解析されているため、まずはCFGの野生のインフルエンザウィルス16種を中心的に、α-closed frequent subtreeを抽出した。その結果、予想通りのシアル酸を含む構造が抽出したが、他に硫酸化された構造も多く見られた。今回はウィルス実験が可能な構造として、SO_31-3Galβ1-4GlcとGalβ1-4(SO_31-6)GlcNAcの構造に着目した。これらの構造を認識する抗体が存在しないため、まずは硫酸化酵素の同定を試みた。ヒト細胞の感染実験系を用いるため、HEK293T細胞でこれらの構造の合成に関わる可能性のある硫酸化酵素の発現をreal-time PCRを用いて確認した。その結果、GlcNAc6ST1が顕著に発現していることが解り、siRNAを用いてこの酵素をノックダウンした。また、ウィルス実験でpositive controlとして、ヒトのインフルエンザが認識する構造(SAα2,6Gal)を合成する酵素(ST6Gal-1及びST6Gal-2)をHEK293T細胞で発現を確認したところ、ST6Gal-1が顕著に発現していたため、ST6Gal-1のノックダウンしたサンプルも作成した。これから、実際の感染実験を行い、siRNA無しとこれらのノックダウンしたサンプルを用いて感染度を比較し、α-closed frequent subtreeの検証又は改良を行う。