アミノ酸欠乏をシグナルとした組織特異的な脂質代謝制御の新機構の解明とその利用

今年度は標識した基質を用いて培養細胞系（H4IIEラット肝癌細胞株）およびラット肝臓における脂質のフラックスを解析する実験系の確立を行った。肝臓における脂質の新規合成活性の測定については、重水素標識した水（D2O）を投与したラットの肝臓から抽出した総脂質をGCMSで分析し、重水素が取り込まれたパルミチン酸同位体を定量することで脂質合成活性を評価することに成功した。肝臓への脂質の取り込み活性については、蛍光標識した脂肪酸アナログであるBODIPY FL C12をラットに投与し、肝臓への蛍光の取り込み量を定量することにより脂質取り込み活性を評価することに成功した。これらの実験系を用いて、低アミノ酸食を給餌したラットの肝臓における脂質合成と脂質取り込みの活性を解析したところ、対照食群と比較して脂質合成活性が顕著に増加していたが取り込み活性は変化していなかった。前年度の成果からすでに低アミノ酸食給餌ラットの肝臓の脂質分泌活性と脂質酸化活性には顕著な差がないことが示されていることから、それらの結果と合わせて低アミノ酸食給餌による肝臓脂質蓄積の生化学的メカニズムの解明に成功した。一方で前年度から引き続き、このような代謝変化を引き起こすアミノ酸シグナル因子・経路の探索も進めた。その過程で、阻害剤を投与したラットの肝臓脂質フラックスの解析結果から、肝臓の脂質蓄積を誘導するアミノ酸シグナル仲介因子のいくつかの候補を見出すことにも成功した。さらに本研究の特色の一つである機械学習を用いた血中アミノ酸プロファイルの非線形解析も引き続き進めた。これまでは教師なし学習である自己組織化マップ（SOM）を用いてきたが、今年度は新たに教師あり学習多層パーセプトロン（MLP）も導入し、MLPでも血中アミノ酸プロファイルから肝臓脂質量を予測できることが示された。

今年度は標識した基質を用いて培養細胞系（H4IIEラット肝癌細胞株）およびラット肝臓における脂質のフラックスを解析する実験系の確立を行った。肝臓における脂質の新規合成活性の測定については、重水素標識した水（D2O）を投与したラットの肝臓から抽出した総脂質をGCMSで分析し、重水素が取り込まれたパルミチン酸同位体を定量することで脂質合成活性を評価することに成功した。肝臓への脂質の取り込み活性については、蛍光標識した脂肪酸アナログであるBODIPY FL C12をラットに投与し、肝臓への蛍光の取り込み量を定量することにより脂質取り込み活性を評価することに成功した。これらの実験系を用いて、低アミノ酸食を給餌したラットの肝臓における脂質合成と脂質取り込みの活性を解析したところ、対照食群と比較して脂質合成活性が顕著に増加していたが取り込み活性は変化していなかった。前年度の成果からすでに低アミノ酸食給餌ラットの肝臓の脂質分泌活性と脂質酸化活性には顕著な差がないことが示されていることから、それらの結果と合わせて低アミノ酸食給餌による肝臓脂質蓄積の生化学的メカニズムの解明に成功した。一方で前年度から引き続き、このような代謝変化を引き起こすアミノ酸シグナル因子・経路の探索も進めた。その過程で、阻害剤を投与したラットの肝臓脂質フラックスの解析結果から、肝臓の脂質蓄積を誘導するアミノ酸シグナル仲介因子のいくつかの候補を見出すことにも成功した。さらに本研究の特色の一つである機械学習を用いた血中アミノ酸プロファイルの非線形解析も引き続き進めた。これまでは教師なし学習である自己組織化マップ（SOM）を用いてきたが、今年度は新たに教師あり学習多層パーセプトロン（MLP）も導入し、MLPでも血中アミノ酸プロファイルから肝臓脂質量を予測できることが示された。