応用生物学部　服部正泰　准教授

実験そのものは行わず、実験データをコンピュータで解析することで、特徴を見つけ出し応用する研究をしている服部先生。コンピュータをメインに据え、応用生物学部内の他の研究室とは異なるアプローチで、生物学に取り組んでいます。今回は、そんな服部先生が率いる研究室で行われている研究についてお話しいただきました。

■先生の研究室では、どんな研究に取り組んでいるのですか？

「情報生命科学研究室」という研究室名で、“バイオインフォマティクス”という分野を扱っています。ひと言でまとめると、生物が持っているさまざまな情報を計算機で解析する分野になります。ですから、ここは応用生物学部の研究室でありながら、計算機、つまりコンピュータしか使いません。コンピュータを使って生物学的な、あるいは化学的な現象や情報を解析していく。それが、この研究室の一番の特徴です。
具体的にどんな研究をしてきたかというと、例えば、転写因子がDNAのどこに結合するかを解析し、それをデザインすることに取り組んだものがあります。転写因子とは、DNAに結合して遺伝子の発現を調節するタンパク質のことです。DNAの上には、生物の体の構築や生命活動に必要となるタンパク質などをつくるための設計図である遺伝子が並んでいます。その設計図（遺伝子）をコピー、つまり転写してRNAをつくることで、必要なタンパク質などがつくられるわけです。その転写を促進あるいは抑制するのが、転写因子の役割です。その転写因子がDNAのどこに結合するのか解析するということをしました。転写因子がDNAのどこと結合するのかがわかれば、例えば転写因子をDNAの好きなところにくっつけられる、つまり遺伝子を自由に調節できる転写因子をデザインすることができるようになるのです。
研究の手順としては、まず実験データの収集からスタートします。データベースや文献から実験データを集めてくるのです。それから解析を始めるのですが、そもそもどういう手法で解析をしたら良いかということも自分たちで考えなければなりません。その辺りも試行錯誤です。また、解析で使うツールは、必要に応じて自分たちでつくります。ですからプログラミングの力がないと、なかなか良い仕事ができません。こういう点で、他の応用生物学部の研究室とは、毛色が違っていますね（笑）。また、解析によって得た結果は、最終的に絵や図としてビジュアライズするところまで持っていきます。

■現在は、どんな研究を手がけているのですか？

今、お話しした転写因子とDNAではなく、もっと一般的な、化合物とタンパク質の結合する?しないという相互作用の解析をしようとしています。私たちはこれを「立体構造情報に基づく相互作用解析」と呼んでいます。相互作用解析には4つの注目すべきパターンがあります。ひとつは、物理的な相補性。物理的に凸と凹が合うかどうか、出っ張ったもの同士より片方がへこんでいるほうがくっつきやすいということです。それから静電気的なプラス?マイナスの相互作用、そして水素結合がきちんとできるかどうか。また、疎水相互作用と呼ばれるものもあります。疎水とは水を嫌うという意味で、水よりは油のほうが好きで、油っぽいところ同士が結合すると、その分、エネルギー的に安定するという相互作用のことを言います。大きくこの4つの相互作用に注目して、解析を進めていきます。今、実際に解析しようとしているのは、糖鎖という分子です。身近なところで例を挙げると、これは血液型を決める分子ですね。この糖鎖分子と、これを認識するタンパク質がどう結合するのかがまだ明らかになっていないので、立体構造を使った相互作用の解析をすることで、糖認識機構を解明しようと取り組んでいます。将来的には、糖に限らず、一般的な医薬品とその薬物が結合するターゲットになるタンパク質との相互作用を解析しようと思っています。どこにどういう形で、その薬物とタンパク質とが結合するかが解析できると、創薬に応用することができます。例えば、病原遺伝子のタンパク質がわかっていたならば、それを止めるような分子をデザインできるようになるわけです。

■先生がこの分野の研究を始めたきっかけとは？　また、研究の面白さとは何ですか？

実は、私は物理学の出身です。物理を学ぼうと思ったのは、「命って何だろう？」という疑問からでした。「生きている」ということを突き詰めると、生命も物質なのだから、物理学の範囲で説明できるのではないかと思って。それで物理学に興味を持って大学に入ったのですが、当然、物理ですから生命を扱うことはありませんでした（笑）。そうこうするうちに大学院の募集要項で、コンピュータでタンパク質の機能を解析したり生命現象を扱ったりする研究室を見つけて。コンピュータも好きだったので、その研究室に入り、バイオインフォマティクスを手がけるようになりました。
この研究の面白いところは、実験データをコンピュータで解析することで、その特徴や生物学的な背景、裏に潜んでいる自然の法則みたいなものを解明し、そこからさらに新しいデータに対して予測ができるという点です。実験の場合、例えば1つの遺伝子、1つのタンパク質について知るためには、いろいろと条件を変えて、何十、何百通りもの実験を行わなければなりません。しかし、バイオインフォマティクスの場合は、そうした個別の、ミクロ的な視点ではなく、もっと全体の、マクロ的な視点で現象を見ていきます。いくつもの条件が提示されるなかで、全体を包括するようなルールを見つけ出すことをします。そして、その全体像にあるルールのうち、例えば80％程度説明がつくルールがあれば、新しい分子ができても、80％程度はそのルールが当てはまるだろうと予測ができます。そういう全体を見る面白さがあります。ですから、学生たちには、これまでの生物学とは少し違った新しい切り口、これまでになかった視点で切り込めるという部分で、興味を持ってもらえたらうれしいですね。
また、これまでの分子生物学は、ある意味で手当たり次第に実験するという傾向がありましたが、コンピュータによる解析で、調べなければならない重要なポイントを絞ることができれば、実験しなくてはならないことがうんと減り、コストの節約にもつながります。そういうメリットもあるのです。

■最後に今後の展望をお聞かせください。

この研究室では、大がかりなスーパーコンピュータなどに頼るのではなく、自分たちの頭を使って、計算量をかけずに面白い結果を得るということをしていきたいと思っています。そこが一番面白いところですから。また、計算機によるバイオ解析支援をできるようにしたいと考えています。この学部では、たくさんの先生方が実験をされています。それはつまり、私たちが計算機を使って出した解析結果や予測を、実験をしている人たちに直接伝えることができる環境があるということです。私たちがバイオインフォマティクスで導き出した結果は、すぐに世の中の役に立つわけではありませんが、実験をしている人たちの、縁の下の力持ち的存在にはなれるはずです。この研究室でも、そういう支援をしていきたいですね。実際、本学部の先生方との共同研究で、すでに始まっているものもあります。
また、例えば化合物と酵素の反応例をデータベース化して、新しい化合物の構造を入れると、データベースとマッチするものがあるかどうかを調べられるような、ウェブを使った検索システムを、いずれ学内で提供したいと考えています。各研究室の先生方や学生たちが自由に使うことができるものになれば良いなと思っています。
［2011年7月取材］

?次回は10月14日に配信予定です。