セミナー詳細

エネルギー代謝とエピゲノムの相互制御

稲垣 毅 教授

群馬大学 生体調節研究所 代謝エピジェネティクス分野

【要旨】

生体がうけた環境刺激情報が神経やホルモンを介して伝わると、細胞膜受容体や核内受容体を介して細胞内に伝えられ、転写から翻訳にいたるセントラルドグマを経てタンパク質発現制御による環境応答が起こる。例えば、水溶性ホルモンや神経伝達物質は、細胞膜上の受容体に結合してセカンドメッセンジャーを介したシグナル伝達を経て転写を制御するとともに、脂溶性ホルモンは、直接細胞膜を通過して細胞質内や核内に存在する核内受容体に結合し、ゲノム上の応答配列を介して転写を調節する。これらの転写調節因子がゲノム上に結合して転写を制御するためには、そのほかにもクロマチン構造変化やエンハンサーとプロモーター近接化、エフェクター因子のリクルートメントなどの様々な要因が関与する。また、転写後のスプライシングや翻訳制御、mRNAの安定性など様々な因子がセントラルドグマ調節に関与する。最近、これらの因子を制御する機構としてエピゲノム機構が注目されている。我々は、急性期と慢性期の環境刺激におけるクロマチン構造とエピゲノムの制御機構について検討し、急性期および慢性期の寒冷刺激において、クロマチン構造変化による急性熱産生制御機構とエピゲノム変化を介した長期の細胞性質制御機構を解明した。後者の機構においては、シグナル感知に基づく標的遺伝子領域へのヒストンメチル化修飾酵素のリクルートメントと、それに続く酵素活性を介したエピゲノム書換えの二段階の機構を解明した。現在我々は、これらの二段階機構の間を取り持つ制御機構について、エピゲノム酵素活性に必須の代謝物の観点から研究を進めている。転写から翻訳にいたるセントラルドグマの一連の過程は多くのエネルギーを消費する過程であることから、環境変化にともなうエネルギー代謝状態を感知してセントラルドグマを制御するエピゲノム制御機構があると考えられる。今回、これまでの研究成果を紹介してエネルギー代謝とエピゲノムの相互制御の機構について議論したい。

日時： 2019年09月06日（金） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）

Multi-omics strategies define a new regulatory node in cardiometabolic disease pathogenesis

Christopher B. Newgard 教授

Duke Molecular Physiology Institute, Duke University Medical Center, Durham, NC USA

【要旨】

We use multi-omics technologies to investigate metabolic regulatory mechanisms underlying development of cardiometabolic disease phenotypes.  Our work has identified a metabolomic signature of perturbed branched chain amino acid (BCAA) catabolism that is associated with cardiometabolic diseases, predictive of intervention outcomes, and highly responsive to the most efficacious interventions for obesity and diabetes. BCAA restriction in Zucker fatty rats (ZFR) improves insulin sensitivity, and tissue metabolic profiling demonstrates that relief of mitochondrial fuel overload serves as a contributing mechanism for this effect. Metabolic flux analysis (“fluxomics”) demonstrates dynamic reciprocal regulation of tissue glycine levels in response to changes in BCAA, serving to relieve muscle nitrogen burden and export incompletely oxidized acyl CoAs out of muscle tissue in the form of glycine adducts. To investigate the impact of manipulation of BCAA catabolism, we have used small molecule inhibition of the kinase (BDK) or overexpression of the phosphatase (PPM1K) that regulate activity of the branched-chain ketoacid dehydrogenase (BCKDH) complex. Manipulation of BDK or PPM1K to activate BCKDH improves glucose, lipid and amino acid homeostasis in ZFR, including enhancement of insulin sensitivity and lowering of liver triglycerides.  Phosphoproteomic analysis identified ATP-citrate lyase (ACL) as an alternative BDK/PPM1K substrate.  Overexpression of BDK is sufficient to phosphorylate and activate ACL, leading to increased hepatic de novo lipogenesis.  Finally, transcriptiomic profiling reveals that BDK is upregulated and PPM1K downregulated by fructose feeding and the ChREBP- transcription factor.  These studies identify a new ChREBP-regulated mechanism that links BCAA, glucose and lipid metabolism.  Manipulation of this node reverses several obesity-associated metabolic disease phenotypes.

Reference:  White, P. and Newgard, CB. 2019.  Branched-chain amino acids in disease. Science 363: 882-583.

日時： 2019年09月18日（水） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）

情報量からのシステム生物学へのアプローチ

宇田　新介　准教授

九州大学　生体防御医学研究所　トランスオミクス医学研究センター　統合オミクス分野

【要旨】

シャノンによってもたらされた情報理論は，通信などの工学的分野のみに留まらず数理科学の広い分野に影響を与え続けており，システム生物学もその例外ではない．本セミナーでは，情報量をシステム生物学に応用した進行中の２つの研究テーマについて話す．

（Ⅰ）条件付き相互情報量は，分子種間に生じる相互作用を統計的観点から計ることに適した理想的な尺度であり，遺伝子ネットワークの推定などに応用できる．しかし，その評価にはデータの次元数に応じた多重積分を要するため，分子種数が10^2オーダーを超えるオミクスデータでは一般に評価が困難になる．困難を解消するため本研究では，不等分散を仮定したカーネルリッジ回帰モデルの残差から条件付き相互情報量を近似的に評価する手法を提案する．他に近似的評価として，k-近傍法に基づく手法などがあるが，本提案手法では並び替え検定が容易に行える利点がある．

（Ⅱ）１型糖尿病の治療法のひとつに ，Sensor Augmented Pump（SAP）療法 がある．SAP療法では，持続血糖測定センサーによって治療対象者の血糖値が持続的に測定される．一方，血糖値の変動には糖の摂取以外にも交感神経を介したホルモンの分泌が関わっており，交感神経の活動指標は心拍変動から見積もることができる．従って，心拍変動は血糖値と統計的な関連があることが期待される．本研究では，SAP療法中の１型糖尿病患者より得た血糖値と心拍変動のデータを情報量的アプローチから解析し，３０分程度先の血糖値を予測する上で心拍変動データが有効に活用できる可能性が示唆された．（本研究は，慶應義塾大学医学部　小谷紀子氏，目黒周氏および伊藤裕氏との共同研究である．）

日時： 2019年07月31日（水） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）

消化管ホルモン分泌調節機構の可視化解析

坪井　貴司　教授

東京大学　大学院総合文化研究科

【要旨】

消化管は、消化酵素の分泌によって栄養吸収を行い、体内のエネルギーバランスを保つだけでなく、血液中や消化管管腔内の環境変化に応じて多種多様の消化管ホルモンを分泌し、全身の神経系、免疫系、内分泌系の機能を調節し、生体恒常性維持に関与しています。消化管に存在するさまざまな内分泌細胞のうち、主に小腸下部に分布する小腸内分泌L細胞は、グルカゴン様ペプチド-1（glucagon-like peptide-1: GLP-1）と呼ばれるホルモンを分泌します。小腸内分泌L細胞からのGLP-1分泌は、消化管管腔内の栄養素や腸内細菌代謝産物、小腸に分布する粘膜下神経叢由来の神経伝達物質や血中のホルモンなどの生理活性物質によって制御されていることが最近明らかになりつつあります。分泌されたGLP-1は、膵β細胞に作用してグルコース濃度依存的に起こるインスリン分泌反応を促進するほか、迷走神経を介して中枢神経系にも作用し、摂食行動を抑制します。そのため、GLP-1受容体作動薬やGLP-1を分解するジぺプチジルペプチダーゼ4の阻害剤が2型糖尿病の治療薬として現在臨床で使用されています。しかし、小腸内分泌L細胞は小腸上皮に数%しか存在しないため、小腸内分泌L細胞が、血液中や消化管管腔内の環境変化をどのように感受してGLP-1を分泌するのか、その詳細な機構については解明されていません。そこで我々の研究室では、小腸内分泌L細胞の生理機能を高時空間分解能で解析できる生細胞イメージング手法を開発し、GLP-1を含めた消化管ホルモンによる生体恒常性維持機構の解明を目指しています。

我々の研究室では、小腸内分泌L細胞の活動を調節する重要な分子であるcAMP、cGMP、ATP、グルコースの機能を解明するため、蛍光タンパク質を改変し、cAMP、cGMP、ATP、グルコースの濃度変化によってその蛍光輝度が変化する新たなタンパク質（分子スパイプローブ）を開発しました。これらの分子スパイプローブを用いて、ストレスホルモンの一種アドレナリン、肥満症発症に伴って血中濃度が増加するリゾリン脂質、苦味物質の一種キニーネや腸内細菌代謝産物の一種S-エクオール、そしてアミノ酸の一種であるL-オルニチンによって、どのような制御機構でGLP-1が小腸内分泌L細胞から分泌されるのかについて紹介いたします。

日時： 2019年06月18日（火） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）

「クライオ電子顕微鏡を、あなた自身の研究に生かすには？」

吉川　雅英　教授

東京大学・大学院・医学系研究科・生体構造学分野

【要旨】

医学や生命科学の発展において、顕微鏡は非常に重要な役割を担ってきました。これまでにも数多くのノーベル賞が顕微鏡技術に授与され、2017年にはクライオ電子顕微鏡に対してノーベル化学賞が授与されたことからも、それが伺えます。分子レベルから細胞レベルの各レベルで「かたち」は、今や医学・生命科学に不可欠な情報となっています。
一方、クライオ電子顕微鏡を用いた研究は、コストが掛かること、技術が特殊であることなどの理由で、その利用は少数の研究室に限られていました。しかし、クライオ電顕の有用性が広く認識され、2017年度にAMED創薬等ライフサイエンス研究支援基盤事業の一環として、共用施設としてのクライオ電子顕微鏡が整備されました。2018年には、東京大学におけるクライオ電子顕微鏡共用施設が本格稼働を開始し、様々な成果が得られつつあります。

本セミナーでは、この施設で構造解析されたタンパク質である細胞の膨張を感知する陰イオンチャネルLRRC8A(Kasuya et al. 2018)、免疫グロブリンIgMの構造(Hiramoto et al. 2018)、および、細胞内小器官である繊毛の構造(Owa et al. 2019)などの例を示しながら、どのようにすればクライオ電子顕微鏡を自身の研究に行かせるのかを議論したい。

参考文献
Hiramoto, Emiri, Akihisa Tsutsumi, Risa Suzuki, Shigeru Matsuoka, Satoko Arai, Masahide Kikkawa, and Toru Miyazaki. 2018. “The IgM Pentamer Is an Asymmetric Pentagon with an Open Groove That Binds the AIM Protein.” Science Advances 4 (10): eaau1199. https://doi.org/10.1126/sciadv.aau1199.
Kasuya, Go, Takanori Nakane, Takeshi Yokoyama, Yanyan Jia, Masato Inoue, Kengo Watanabe, Ryoki Nakamura, et al. 2018. “Cryo-EM Structures of the Human Volume-Regulated Anion Channel LRRC8.” Nature Structural & Molecular Biology 25 (9): 797–804. https://doi.org/10.1038/s41594-018-0109-6.
Owa, Mikito, Takayuki Uchihashi, Haru-Aki Yanagisawa, Takashi Yamano, Hiro Iguchi, Hideya Fukuzawa, Ken-Ichi Wakabayashi, Toshio Ando, and Masahide Kikkawa. 2019. “Inner Lumen Proteins Stabilize Doublet Microtubules in Cilia and Flagella.” Nature Communications 10 (1): 1143. https://doi.org/10.1038/s41467-019-09051-x.

日時： 2019年05月17日（木） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）

膜電位時系列を用いた細胞内分子シグナル伝達の推定

作村 諭一 博士

奈良先端科学技術大学院大学 バイオサイエンス領域 計算生物学

【要旨】

神経の活動電位現象では、膜電位と膜タンパクが対等な立場でシステムを構成している（Hodgkin & Huxley,1952）。膜タンパクが全ての決定権をもたないゆえに、神経は電気的刺激に反応することができる。同様に、我々の研究室では細胞機能を多彩な物理量のシグナルフローとして定量数理モデルを構築してきた。例えば、神経細胞の極性形成現象が、クラッチタンパク、機械的力、神経突起の長さによるシステムであることを示した（Toriyama et al, 2010）。神経細胞が機械的力や突起長そのものを刺激として受容し、形態形成することが説明できる。このように、特に表現型が分子以外の物理量である現象は、多彩な要素によるシステムである可能性が高い。

本講演では、神経軸索の誘導現象における、システム要素としての膜電位に注目したシステム同定研究を紹介する（Yamada et al,2018）。Xenopus spinal cord は誘導因子 Sema3Aを受容すると膜電位を変化させる一方で、膜電位依存で忌避性と誘引性の運動を変化させる（Nishiyama et al, 2008）。ゆえに、Sema3Aから膜電位変化にいたるシグナル変換の解明は、この現象を理解する上で重要である。しかし、細胞内の分子シグナル伝達を調べることは困難であり、応答の膜電位も細胞個性によるばらつきが大きい。そこで我々は、細胞個性を確率分布として表現し、ベイズ理論の枠組みで膜電位時系列から細胞内の分子シグナルフローの推定を行った。その結果、PKGから塩素イオンチャネルへの抑制シグナルフローが推定された。本研究で用いた方法論を解説する。

参考文献
Toriyama et al., Mol. Syst. Biol., 6:394, 2010.
Yamada et al., Scientific Reports, doi:10.1038/s41598-018-22506-3, 2018.

日時： 2019年01月17日（木） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）

日本人における２型糖尿病の大規模全ゲノム関連解析

堀越 桃子 博士

理化学研究所生命医科学研究センター 腎・代謝・内分泌疾患研究チーム

【要旨】

アレイタイピングに基づいたゲノムワイド関連解析(GWAS)は、過去10年ほどの間、２型糖尿病のような多因子疾患の遺伝リスクを同定するのに最も効果的な手法として重用されてきた。GWASは特定の生物学的仮説に基づかない統計学的アプローチを取っており、またゲノム上を網羅的に探索できるため、これまで疾患との関連が知られていなかった遺伝子領域を同定するのに非常に有効である。実際、2006年に初めて２型糖尿病のGWASが欧米から発表されて以来、様々な人種で２型糖尿病GWASが行われており、これまで累計１５０ヶ所以上の２型糖尿病感受性領域が同定されている。最近でも新規の疾患感受性領域が欧米人から１３ヶ所(Scott RA et al, Diabetes2017)、東アジア人を含む多人種集団を用いた解析から１６ヶ所(Zhao et al, Nat Genet2017)報告されている。

しかし、GWASで同定された２型糖尿病感受性領域から糖尿病の発症メカニズムを説明できるような疾患原因遺伝子や原因となる変異を同定することは依然として困難である。人種固有の変異をカバーするようなタイピング用アレイのデザイン、適切なレフェランス用パネルの使用、サンプルサイズの拡大などを取り入れることで、オッズ比の高い低頻度アリルやより臨床応用に適した発症リスク予測変異の同定につなげることができる。欧米白人では約４５万人におけるcoding領域を対象とした２型糖尿病の関連解析や、３万人以上の欧米人ハプロタイプを基にしたレフェレンスパネルを使用した９０万人における２型糖尿病の関連解析が進んでいる。

我々は、１９万人の日本人における２型糖尿病の全ゲノム関連解析により、２８の新規疾患感受性領域を同定した。新規領域には欧米人には存在しない変異によって代表される領域も複数あり、単一人種における大規模GWASの有効性も示唆された。欧米からの知見と合わせて、２型糖尿病の大規模全ゲノム関連解析について概説する。

日時： 2019年01月16日（水） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）

逆強化学習による「動物の行動戦略」の解読

本田 直樹 博士

京都大学生命科学研究科理論生物学分野

【要旨】

動物は外界の状況に応じて、より多くの報酬が期待できる行動戦略を持って行動していると考えられる。しかし、報酬には食料などの直接的なもののみならず、間接的にそれらに結びつくものもあるため、動物の行動を単に観察しているだけでは、「動物が何を報酬として行動しているのか、何に価値を置いて行動しているのか？」を知ることは困難であった。また脳内では、報酬はドーパミンによって表現されていることから、動物にとって何が報酬となっているのかを明らかにすることは、行動戦略を司る神経メカニズムの理解のためにも重要ある。そこで我々は行動時系列データからその裏に潜む戦略や未知の報酬を解読する機械学習法（逆強化学習）を開発した。この手法を線虫の温度走性行動へと応用することで、線虫にとっての報酬や行動戦略を明らかにすることができた。

参考文献
Yamaguchi et al., Identification of animal behavioral strategies by inverse reinforcement learning. PLoS Comput Biol, 2018

日時： 2018年12月12日（水） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）

Development, Assessment, and Expansion of Models for 2H/13C-Metabolic Flux Analysis In Vivo

Dr. Jamey D Young

Chemical & Biomolecular Engineering, Molecular Physiology & Biophysics, Vanderbilt University

【要旨】

Isotope-based modeling of liver citric acid cycle and gluconeogenic fluxes in vivo is performed through a parsimonious balance of measurements and assumptions. Our lab previously developed a novel microscale method to quantitatively assess hepatic metabolism in conscious, unrestrained mice through simultaneous intravenous infusions of three stable isotopes. Metabolic fluxes were determined through GC-MS analysis of a 40μL plasma glucose sample, followed by model-enabled flux regression. This was the first study that demonstrated the ability to estimate hepatic fluxes in vivo based on plasma sample volumes that can be readily collected from a conscious mouse. The methodology has been applied to investigate the effects of AMPK knockout, exercise, and fatty liver disease progression in mice. However, recent publications by leading groups have debated the validity of key in vivo assumptions regarding isotope-specific assessments of liver metabolism. These groups contend that metabolic perturbations associated with the administration of 13C-labeled lactate or propionate tracers give rise to different estimates of liver citric acid cycle (CAC) and anaplerotic fluxes. Therefore, we examined the controversy surrounding these flux estimates using our flexible INCA modeling platform that enables rigorous testing of model assumptions. Fasted C57Bl/6J mice were infused with either [13C3]lactate or [13C3]propionate isotopes, and hepatic fluxes were regressed using models with gradually increasing complexity and relaxed assumptions. We confirmed that liver pyruvate cycling fluxes were incongruent between different 13C tracers in models with conventional assumptions. We then constructed in vivo flux models that included physiological cross-talk between the liver and other tissues. By expanding these models to include increased metabolite labeling information and fewer constraining assumptions, we demonstrated that liver pyruvate cycling estimates were significant using either [13C3]lactate or [13C3]propionate and that inconsistencies in hepatic flux estimates emanate, in part, from peripheral metabolism. To our knowledge, this represents the most rigorous attempt so far to consider inter-organ metabolite trafficking in the analysis of data from in vivo isotope labeling experiments.

日時： 2018年11月12日（月） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）

Network Strategies for Integrating Omic Data

Dr. Ernest Fraenkel

Department of Biological Engineering, Massachusetts Institute of Technology

【要旨】

Rapid advances in high-throughput technologies, including next-generation sequencing, proteomics, and metabolomics, are providing exceptionally detailed descriptions of the molecular changes that occur in diseases.However, it has been difficult to use these data to discover new therapeutic insights.Despite their power, each of these methods still only captures a small fraction of the cellular response.Moreover, when different assays are applied to the same problem, they provide apparently conflicting answers.I will show how specific network modeling approaches reveal the underlying consistency of the data by identifying small, functionally coherent pathways linking the disparate observations. These approaches can incorporate extremely sources of information, and have unlocked previously uninterpretable data from untargeted mass-spectrometry of small molecules.

日時： 2018年11月13日（火） 17:00～18:30
場所： 理学部3号館4F 412室
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）