NAIST 奈良先端科学技術大学院大学 バイオサイエンス領域

研究室・教員

分子医学細胞生物学 (末次研究室)

バイオ 情報生命 バイオナノ データ

末次志郎教授の顔写真
教授
末次 志郎
助教
西村 珠子、稲葉 岳彦
Email
{ suetsugu, tnishimura, takehiko-inaba}@bs.naist.jp
研究室HP
https://bsw3.naist.jp/suetsugu/

研究・教育の概要

細胞膜は細胞の内外を区切り、細胞が生命として成り立つために必要不可欠な構造物です。細胞膜は、細胞の受ける様々な刺激を受容するために重要であると思われます。しかし、その細胞膜とその結合タンパク質のどのような組み合わせが、細胞を形作り、また、刺激に対する応答を可能にしているのか、不明な点が多く残されています。我々の研究室は、増殖と形態的な変化において細胞膜を細胞内シグナリングに接続している膜結合性タンパク質を研究します。細胞膜を構成する脂質分子の性質もまた、膜結合性タンパク質を使って調べられます。さらに細胞の形態を示す画像や、上記タンパク質の局在を示す画像を用いて、細胞の形態変化である細胞の振る舞いの解析を深層学習により行います。

主な研究テーマ

細胞膜の形態を形成するタンパク質と細胞膜の形態に依存した細胞内シグナル伝達、特に細胞のがんとの関連

重要な疾患である癌形成やさまざまな疾患において、細胞の形態変化が伴います。細胞の分化、初期化においても同様です。しかし、脂質膜の結合タンパク質がどのように変化、あるいは活性制御を受け、クラスリン被覆小孔、カベオラ、フィロポディア、ラメリポディア、ポドソームなどの細胞小器官の形成に異常が生じ、このような細胞の形態変化が生じるかについてはほとんどわかっていないと言ってよいと思います。バイオサイエンス、バイオナノ理工コースでは、私たちの見出したBARタンパク質などの膜結合性タンパク質や脂質膜の裏打ちとして広く存在するアクチン細胞骨格による細胞構造構築とその細胞内シグナリングにおける役割を明らかにします。膜結合性タンパク質による膜の形態形成の試験管内での再構成を行い、ついで、再構成により得られた知見と細胞機能の相関を調べます。このような研究により、細胞外微粒子(細胞外小胞)の形成機構を見出しました。

深層学習(AI)による細胞の形態解析

画像解析技術の進展は、細胞の形態の解析において、新たな可能性を示しています。例えば、細胞の構造の自動認識による細胞の選別や、動画像の解析などによる、細胞の将来の振る舞いの予測などの可能性がひらけます。データサイエンスコースでは、研究室で取得した細胞の形態を形成する上記タンパク質などの細胞画像を用いて、深層学習による新しい知識発見を行います。

図1
(図1) 研究室で対象としている細胞の形態形成を担うタンパク質(アクチンやBARドメイン、F-BARドメイン、I-BARドメインなどの膜結合タンパク質)と脂質の例(Suetsugu et al., Phys Rev 2014より)。
BARドメインは、突起(糸状仮足と膜状仮足を含む)及び、ミクロン以下のスケール陥入部(例えばクラスリンで被覆した穴とカベオラ)のポリマーとして機能し、微細構造を形成します。クラスリン被覆小孔とカベオラのための典型的大きさは、それぞれ、直径100-200nmと、直径50-100nmです。 BARドメインは、3-6nmの直径の20-25nmの弧として近似できます。 膜の厚さは、およそ5nmです。
図2
(図2) 細胞突起の切断による細胞外微粒子(細胞外小胞)の形成。I-BARドメインによって形成される細胞突起が切断され細胞外微粒子となり、受容細胞の振る舞いを変化させることを発見しました。(Nishimura, T. et al., Dev Cell,, 2021)
図3
(図3) アクチン細胞骨格の関連(制御)タンパク質のAIによる局在予測。深層学習による画像間の関連に基づくモデルは、アクチンによってアンカーされる細胞接着構造に局在するタンパク質の局在(細胞における存在場所)を予測できることがわかりました(Shigene et al., Front. Cell Dev Biol., 2021)(情報科学領域佐藤嘉伸教授との共同研究)

主な発表論文・著作

  1. Osuga, M. et al., Molecular Biology of the Cell, mbcE21010044, 2021
  2. Shigene, K., et al., Frontiers in Cell and Developmental Biology, 9, 635231, 2021
  3. Hu, HT., et al., STAR Protocols, 2, 100625, 2021
  4. Snider, CE. et al., Trends in Cell Biology, 31, 644-655, 2021
  5. Nishimura, T. et al., Developmental Cell, 56, 842-859, 2021
  6. Gusmira, A. et al, Journal of Cell Science, 2020, 133, jcs246785
  7. Kitamata, M. et al., Genes to Cells 25, 187-196, 2020
  8. Hanawa-Suetsugu, K., et al., Nature Communications, 10, 4763, 2019
  9. Kitamata, M. et al., iScience 17, 101-118, 2019
  10. Tachikawa, M. et al., Sci Rep, 7, 7794, 2017
  11. Senju, Y., et al., Journal of Cell Science, 125, 2766-2780, 2015
  12. Takahashi et al., Nature Communications, 5, 4994,2014
  13. Suetsugu, S. et al., Physiological Reviews,94, 1219-1248, 2014
  14. Suetsugu, S. and Gautreau, A., Trends in Cell Biology, 22, 141-150, 2012
  15. Senju, Y., et al., Journal of Cell Science, 124, 2032-2040, 2011
  16. Takano, K., et al., The EMBO journal, 27, 2817-2828, 2008
  17. Shimada, A., et al., Cell, 129, 761-772, 2007
  18. Takenawa, T. and Suetsugu, S., Nature Reviews. Molecular Cell Biology, 8, 37-48, 2007
  19. Suetsugu, S., et al., Journal of Biological Chemistry, 281, 35347-35358, 2006