複雑な代謝反応ネットワークを実測データだけから推定する手法を開発

生物が、体外から取り入れた物質を用いて体を構成する成分を合成したり、分解してエネルギーに変えたりする化学反応のことを「代謝」といいます。そして、その結果生じる物質のことを「代謝産物」と呼びます。特に植物やある種の微生物は、人間にとって有用なアミノ酸や医薬品原料などを合成する代謝経路を持っています。さまざまな化学反応からなる代謝経路は、まるで大都市の地下鉄路線のように複雑なネットワークを構成しています。

研究グループは、どの代謝産物が反応してどう変換されるか、また、その反応はどの代謝産物によってどう制御されているかという「代謝反応ネットワーク」の全体像について、これまでの代謝経路の知見を使わずに、代謝産物濃度の経時変化を実測するだけ、かつ1回で推定できる手法の開発に取り組みました。代謝産物の濃度は、生育環境を変えたり化合物を与えたりすると変わりますが、その変化は個々の代謝産物によって異なります。研究グループは、これが代謝反応ネットワーク内での代謝産物の位置に依存すると考えました。そこで、統計学的な理論と数式モデリングの理論を組み合わせてネットワーク内での相対的な位置を再現し、代謝反応ネットワークを推定する手法を開発しました。

すでに医薬品分野で利用されていながらも、生合成経路が未解明な有用代謝産物に対してこの手法を適用すれば、代謝反応ネットワークの正確な理解に基づいた生産性向上を図ることが期待できます。