タンパク質の研究

1. 蛋白質フォールディングの理論−エネルギーランドスケープはいかに設計されているか−

蛋白質は拡がったランダムな構造からコンパクトでユニークな構造に自発的にフォールドする。 これは、時計の部品を集めてがちゃがちゃ振ると時計ができるようなプロセスであるが、どのようにしてこのフォールディングが可能になっているのか、 計算機シミュレーション、統計力学理論を用いてその謎を分析する。フォールディングシミュレーションのための新しい方法論を開発する。
M. Sasai, "Conformation, energy, and folding ability of selected amino acid sequences", Proc. Natl. Acad. Sci. USA 92(18) 8438-8442 (1995).
H.K. Nakamura & M. Sasai, "Population analyses of kinetic partitioning in protein folding", Prot. Struct. Func. Genet. 43(3) 280-291 (2001).
K. Itoh & M. Sasai, "Flexibly varying folding mechanism of a nearly symmetrical protein: B domain of protein A", Proc. Natl. Acad. Sci. USA 103(19) 7298-7303 (2006).
笹井理生, "蛋白質フォールディングの物理を探る", 日本物理学会誌 52 (12) (1997年12月号)，901 (1997)
笹井理生, "フォールディングの物理からゲノムの物理へ：特集「ゲノム情報科学の新展開」", 生物物理学会誌 40 (5) (2000年10月号) 311 (2000).
笹井理生, 寺田智樹, "タンパク質のダイナミクスとインフォマティクス", 高分子学会誌 51 (6) (2002年6月号) 448 (2002).
笹井理生, "蛋白質を巡る疑問とシミュレーション", 化学のフロンティア Vol.8, 化学同人 (2002).

2. 計算機による進化シミュレーション　−ランダム配列から蛋白質らしい配列へ−

ランダム配列から出発して、活性部位の局所的配置が機能を持つにふさわしい形になるように要請するだけで、 ヘリックス構造が発達し全体がユニークな構造にフォールドする能力を持つ配列を選択することができます。
上図は配列選択を始めて１０世代目、１００世代目、２００世代目の配列を用いて３回のフォールディングシミュレーションを行った結果。 赤い部分はヘリックス、球は活性部位の残基。 １０世代目ではフォールディングを行うたびに異なるランダム構造に帰着するが、２００世代目の配列は同一のユニークな構造にフォールドする能力を持つ。 機能に関する選択をするだけで、ランダム配列から蛋白質らしさを持った配列を迅速に選び出すことができる。
T. Yomo, S. Saito & M. Sasai, "Gradual development of protein-like global structures through functional selection", Nat. Struct. Biol. 6(8) 743-746 (1999).
T.N. Sasaki & M. Sasai, "Correlation Between the Conformation Space and the Sequence Space of Peptide Chain", J. Biol. Phys. 28(3) 483-492 (2002).
C. Nagao, T.P. Terada, T. Yomo & M. Sasai, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 102(52) 18950-18955 (2005).
笹井理生, "タンパク質の形づくりの原理", パリティ 2000年10月号, 53 (2000).
笹井理生, 寺田智樹, "分子進化とフォールディング機構", 蛋白質・核酸・酵素 47 (6)(2002年5月号) 677 (2002).

3. 大規模構造変化と機能　−分子モーターはどのように動くか：蛋白質は柔らかくダイナミカルな物質−

ミリ秒から秒の時間スケールで発揮される蛋白質の機能は、大規模な構造変化によるものかもしれない。 disorder-order 転移を含むことによって、大規模な構造変化は比較的小さい自由エネルギー変化を伴って進むことができる。 フォールディングの概念と方法論を用いて大規模構造変化による機能発現の理論を作る。
上図は大規模な構造変化のモデルによるアクチン上を移動するミオシンのトラジェクトリー。 x はアクチンに沿ったミオシンの位置、tは時間、ρはミオシンの部分的unfolding/foldingに伴う構造変化を表現するパラメータ。 １回のATP加水分解の後、ミリ秒の時間スケールで、ミオシンは5.5nm（アクチン１個の長さ）のステップの移動を複数回繰り返す。 蛋白質は柔らかくダイナミカルな物質として機能を発揮していることを示している。
T.P. Terada, M. Sasai & T. Yomo, "Conformational Change of Actomyosin Complex Drives the Multiple Stepping Movement", Proc. Natl. Acad. Sci. USA 99 (14) 9202 (2002).
上図はアクチンとミオシンの複合体。数１０００残基のシステムの長時間シミュレーションを行う。

4. 大規模構造変化と機能　−シグナル伝達蛋白質、アロステリック蛋白質の構造変形ダイナミクス−

シグナル伝達蛋白質、アロステリック蛋白質では、シグナルやリガンドの受容に伴う局所的な変化と大規模な構造変化がカップルして、蛋白質はダイナミックに応答する。
Photoactive Yellow Protein では上図で水色に描かれた色素における光受容をきっかけに、N-terminal capがほどけた状態に転移し、光シグナルを伝達する。 unfolding/foldingを含む大規模変形が光サイクルの速度をコントロールしている。
K. Itoh & M. Sasai, "Dynamical transition and proteinquake in photoactive yellow protein", Proc. Natl. Acad. Sci. USA 101(41) 14736-14741 (2004).
K. Itoh & M. Sasai, "Coupling of functioning and folding: photoactive yellow protein as an example system", Chem. Phys. 307(2-3) 121-127 (2004).

5. 蛋白質の立体構造予測

データベースの学習により得られた多体ポテンシャルを用いて、構造予測を行うことができる。 その背景には「蛋白質では、フォールディングを可能にするコンシステントな相互作用が実現するように、アミノ酸配列の設計がされている」という蛋白質の設計原理がある。
T.N. Sasaki & M. Sasai, "A coarse-grained langevin molecular dynamics approach to protein structure reproduction", Chem. Phys. Lett. 402(1-3) 102-106 (2005).

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