KAIST、仮想細胞を利用した薬物標的予測技術を開発
新たな抗生剤の開発に寄与の見込み
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大徳所在のKAIST(韓国科学技術院、院長ソ・ナムピョ)生命化学工学科のイ・サンヨプ教授チームはこのほど抗生剤に耐性を持つ病源性微生物の仮想細胞を構築、これを利用して病源菌の成長を効果的に抑制することのできる薬物標的を予測する技術を開発したと2月18日に発表した。
研究チームは全体的な代謝特性を調べるために各種データベースに散在している情報を入力したうえで分析して仮想細胞を構築、多様なネットワーク分析技法と代謝産物分析など融合方法論を利用してこの病源菌の成長を効果的に遮断できる薬物標的を予測した。
抗生剤に対する耐性を持つ病源菌の代表的なものにAcinetobacter baumannaiiがある。土や水の中に容易に発見できるこの微生物はかつては抗生剤に耐性をもたず治療が容易で健康な人は感染しない菌であった。しかし過去10年間に抗生剤に耐性を持つスーパーバクテリアに変化し、イラクでの戦争に参加した米軍やフランス軍の兵士もこの菌に感染して傷が容易に治癒しないなどの被害を受けた。
イ教授チームが開発したこの薬物標的は仮想細胞を構成している代謝遺伝子と酵素反応、新陳代謝の機能を短時間内に体系的に検討、予測することでその信頼性を高めた。
今回の研究結果は最近関心が高まりつつあるシステム生物学の研究技法を利用、初めて必須代謝物質の体系的な発掘を通じて効果的な薬物標的を発見、さらに新たな抗生剤の開発の可能性を提示したという点で高く評価されている。
イ教授は「現在多くの生物のゲノム情報が公開されているが、これを実質的に有用な情報に転換するにはまだ困難な点が多い。今回の研究はAcinetobacter baumannaiiのゲノム情報から医学的に実用性がある情報を再生産したという点に意味がある。この病源菌の仮想細胞開発は特定の環境で必須遺伝子や酵素反応に対する大量の新たな生物情報を提供する契機となると思う」と話している。
今回の研究結果はヨーロッパの化学分野の学術団体RSC(The Royal Society of Chemistry)が発刊する『Molecular BioSystems』誌2月号の巻頭論文として掲載された。
 | ▲ 仮想細胞から必須代謝産物を予測、病源菌をもっとも効果的に殺しつつ人間に悪影響を与えない薬物標的のみを選別する過程
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[2010-02-19]
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