Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

近年，DNAアプタマー（分子認識する一本鎖DNA）の認識能が様々な分野で注目されている。既存のアプタマー獲得法では，ランダムDNAライブラリーから選抜操作を繰り返してアプタマー配列が得られるが，DNAアプタマーの性能の判別や機能の選抜はできない。また，高性能なアプタマーを取り逃がしている可能性が高い。本研究では，キャピラリー電気泳動法（CE）の高分離能と次世代シーケンサー（NGS）の配列決定能を組み合わせ，わずか１回の選抜操作での高速なアプタマー選抜を達成することを目指す。また，得られた大規模な配列情報から選択則に基づいてアプタマー配列を判別し，アプタマーの取り逃がしなく，性能予測をし，かつデータベース化できる新規手法（SR-CE選抜法）を確立する。
三年目である令和三年度は，分子ふるいCEによって構造形成型と構造非形成型のものに分割したランダムDNAライブラリーを用いてトロンビンタンパク質に対するSR-CE選抜を行い，それら二つのプール中の配列をNGS解析した。また，それらの配列を機械学習であるクラスタリングで分類し，かつそれら二つのプール配列を比較することで，それぞれのプールに特徴的な配列を見出すことに成功した。構造非形成型サブライブラリーに特徴的だった配列に対して，蛍光共鳴エネルギー移動（FRET）を起こす蛍光団を二重鎖を介して導入したところ，トロンビンタンパク質に結合した際に明確なFRET現象を起こした。すなわち標的と結合することで高次構造を誘起し，シグナルを発生するアプタマーを創り出すことに成功した。このようにSR-CE選抜によって，独特な高機能型アプタマーの選抜が可能であることを実証した。以上，三年間の研究で，SR-CE選抜はコンセプト通りの半網羅的かつ判定量的な高度な選抜法であることが分かった。

【研究分担者】
半田友衣子	埼玉大学	理工学研究科	助教	(Kakenデータベース)
吉本敬太郎	東京大学	大学院総合文化研究科	准教授	(Kakenデータベース)