シーズNo.　６１　

平成１６年度「産学官共同研究開発技術シーズ調査票」

研究開発テーマ （シーズ）

プローバブル（探索針つき）データベース

技術分野（該当分野に○印を付け別表の該当番号を記入。複数の場合は主なものに◎		研究段階（該当に○）
〔　〕材料（No　　）、 〔　〕ﾊﾞｲｵﾃｸﾉﾛｼﾞｰ（No07）、 〔　〕情報通信（No　　） 〔　〕機械（No　　）、 〔　〕 医療・福祉（No　　）、 〔　〕 ｴﾈﾙｷﾞｰ（No　　） 〔　〕環境（No　　）、 〔　〕 その他（No　　）		基礎　 　　　 応用
			ａ	ｂ	ｃ	ｄ
					○
キーワード(５つ以内)	データベース、たんぱく質、探索、ニューラルネットワーク

提案者職名・氏名		所属機関名（学部・研究室名）
本多裕之		名古屋大学大学院工学研究科 化学・生物工学専攻 生物機能工学分野 生物プロセス工学研究グループ
電　話	052-789-3215	Ｅ– mail	honda@nubio.nagoya-u.ac.jp
FAX	052-789-3214	ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ	http://www.nubio.nagoya-u.ac.jp/nubio1/index.html

研究開発の目的 （研究の目的、最終的な事業化分野）		ペプチド−受容体といったたんぱく質間の結合能力を推定するアルゴリズムの開発。各たんぱく質、ペプチド間の結合能力を網羅的に調査してデータベース化する。そのデータベースに新規の受容体の配列情報を入力すると、ターゲットになるペプチドの候補を探索することが可能。最終的にはペプチド医薬の高速スクリーニング技術につながり、医薬品製造分野で大きなブレークスルーが得られる。
研究開発の内容（概要） (研究の内容・課題等を具体的に、必要に応じ資料を添付してください)		ペプチド−ペプチド間の結合定数を、生体分子相互作用解析装置などを用いて網羅的なデータとして得る。ペプチドの配列情報をニューラルネットワークなどの知識情報処理的手法に入力し、配列と結合定数の間をモデリングする。配列そのものではなく、疎水度や静電的相互作用をQUANTITATIVE MATRIXなどの数値化データとして用いる。十分な量の因果関係がモデリングできれば、未知のペプチドに対して結合する配列を予測できるようになる。
新規性、独創性 (当該シーズの新規性・独創性・優位性等を具体的に)		ペプチド−ペプチド相互作用に関するデータは蓄積されつつあるが、相度作用に因果関係をルールとして抽出する方法はない。これにより、初めて、新規ペプチドと相互作用のあるペプチド配列を探索できるプローバブルデータベースが構築できる。すでに免疫系に関与するたんぱく質とそれに相互作用のあるペプチド配列に関するルール抽出に成功し、論文にまとめている。
地域経済への波及効果 (本研究によって期待される成果・効果、地域への貢献、産業界へのインパクト等)		抗体医薬として有名なハーセプチンは単品で400億円の売り上げを記録。したがって適したペプチド医薬の探索ができればこれに匹敵する効果が期待できる。
実用化への見通し (共同研究の相手となる企業・業界、実用化までの期間等)		網羅的なペプチド−ペプチド結合情報を得る方法を開発する必要がある。ペプチド3 merでも8000通りになる。企業の協力を得ながら開発するとして3年必要。
関　　連 工業所有権	発明（考案）等の名称		発明者	出願人	外国出願
	細胞死誘導のためのペプチドおよび医薬		小林　猛、本多裕之 ほか3名	名古屋大学	〔　〕有 　〔　〕無

　注意事項：　�@ 記入事項が多い場合は、縦方向に枠の大きさを広げて下さい。

　　　　　　　�A 掲載して頂く技術シーズはシーズ集・ホームページ等での公開を前提に記載していただいています

　　　　　　 　　ので非公開情報の箇所は「非公開」と御記入下さい。