【特集】 システムバイオロジー―解析データ応用の第2ステージへ―
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特集にあたって―生命システムの解明と応用に向けて―
Editorial;Recent Development of Systems Biology Towards the Deep Understanding of Biological Systems and It’s Applications to Various Aspects

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八尾徹((独)理化学研究所;(独)産業技術総合研究所;(独)科学技術振興機構)




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システムバイオロジーの進展
Recent Progress in System Biology for Understanding Interaction Networks

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北野宏明(特定非営利活動法人システム・バイオロジー研究機構 会長)

システムバイオロジーが,新たな潮流として生み出されてから10年が経とうとしている。本稿では,最近の大規模相互作用データに基づくネットワーク生物学ともいえる理論的展開とソフトウエア基盤に関して概観する。ゲノム・ワイドでいろいろな生物種の塩基配列,転写活性の変化,タンパク質相互作用などの測定が可能となった今,生物の持つ複雑な遺伝子やタンパク質相互作用としてのネットワークの本質を探ることが,大きなテーマとして浮上している。本稿では,まず,大域的なネットワーク構造に関する議論を紹介すると共に,ロバスト・システムとしての生命という視点から,進化可能でありロバストであるシステムを構成するネットワークの基本的なアーキテクチュアに関して議論したいと思う。さらに後半で,これらの研究を進めるにあたって重要となる,情報基盤・ツールに関して述べる。

【目次】
1. 生物学的ネットワークの大域構造
2. 進化可能で,ロバストなシステムのアーキテクチュア
3. モジュールのロバストネス
4. アーキテクチュア
5. ロバストネスと脆弱性のトレードオフ
6. システムバイオロジー研究での情報基盤
6.1 SBML:Systems Biology Markup Language
6.2 SBGN:Systems Biology Graphical Notation
6.3 CellDesigner
7. おわりに


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シグナル伝達系のシステムバイオロジー―細胞制御の理論と予測―
Systems Biology for Signal Transduction Network―Theory and Prediction for Cell Control―

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畠山眞里子((独)理化学研究所 基幹研究所 先端計算科学研究領域 細胞システムモデル化研究チーム チームリーダー)

まったく異なる細胞フェノタイプを誘導するシグナル伝達に関わる分子種を見ると,そのほとんどがオーバーラップしていることに気づく。なぜ,同じ分子種を用い,異なる細胞出力を生み出せるのか?この疑問がシグナル伝達系をシステムとして解こうという出発点である。細胞制御をシステムとして見た場合,どのような理解が可能になるか,その具体例に触れる。

【目次】
1. はじめに
2. パスウェイ構造と細胞出力
3. 生物におけるパスウェイ構造
4. シグナル伝達と転写とのクロストーク
5. 生物パスウェイを模倣した数理モデルの妥当性
6. 細胞出力を決定するシステムのメカニズムは1つだけでない
7. 階層的なシステム解析の必要性
8. おわりに


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心筋細胞のシミュレーションとその応用―分子・細胞のモデルから生理・病態生理の理解と応用へ―
Simulation of the Cardiac Muscle Cell Function and its Application

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野間昭典(立命館大学 生命科学部 生命情報学科 教授)
姫野友紀子(京都大学 医学研究科 病態代謝栄養学 バイオシミュレーションプロジェクト)
車采映(京都大学 医学研究科 病態代謝栄養学 バイオシミュレーションプロジェクト)

我々の目指すバイオシミュレーションは心臓の生理学,あるいはシステムバイオロジー解析を目指すものである。平成15～17年度リーディングプロジェクト「細胞・生体機能シミュレーションプロジェクト」京都大学拠点における研究成果,シミュレーションでなければできなかったこと,心臓シミュレータの応用,展望等について記載した。

【目次】
1. 心臓の生理学
2. 平成15～19年度リーディングプロジェクト「細胞・生体機能シミュレーションプロジェクト」京都大学拠点におけるシステムバイオロジー研究
3. 京都大学拠点の研究成果
4. シミュレーション基盤技術の開発
5. シミュレーションでなければできないこと
6. 心臓シミュレータの応用,実用化
7. 心臓シミュレーション解析の展望


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オミックス医療とSystems Pathology
Omics-based Medicine and Systems Pathology

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田中博(東京医科歯科大学 疾患生命科学研究部 教授)

ゲノム,遺伝子発現,プロテオームなど近年の発展の著しい網羅的分子情報に基づいて予測性の高い医療の実現を目指すオミックス医療について論じるとともに,これら網羅的情報に基づいて「疾患をシステムとして理解する」Systems Pathologyについて,その基本概念,肝細胞がんでの応用例などを紹介する。

【目次】
1. はじめに―システム分子医学の発展に向けて―
2. Systems Pathologyの基礎としてのオミックス医療の展開
2.1 オミックス(Omics)情報,オミックス医科学とは
2.2 オミックス情報は,疾患に罹患した体細胞組織の遺伝子変異についての網羅的分子情報である
2.3 オミックス情報の臨床的な有効性
2.4 疾患トランスクリプトームによる疾患の亜分類と予後予測
2.5 疾患プロテオームとがんの早期診断
2.6 始まったがんの予後予測のDNAチップの臨床実用化
3. システム分子医学の基礎としての統合的医療データベースiCOD
3.1 分子から臨床まで統合的医療データベースの必要性
3.2 東京医科歯科大学における網羅的分子病態データベースiCOD
3.2.1 iCODの症例数
3.2.2 収載した項目
3.2.3 データベースの構成・利用
3.2.4 オミックス医療のための解析
4. 疾患に対するシステム的理解としてのSystems Pathology
4.1 疾患をシステムとして捉える
4.2 Systems Pathology(システム病態学/システム分子病理学)の基本的見方
4.3 高血圧における階層横断的な下向的因果性と疾患維持ループ
4.4 肝がんのシステムパソロジー
4.5 細胞周期関連遺伝子の変異は,カオスへと移行するがん進行の最終共通過程


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微生物代謝のシステムバイオロジー―オミックス解析からシミュレーションへ―
Systems Biology for Microorganism from Omics to Simulation

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戸谷吉博(慶應義塾大学 先端生命科学研究所;大学院政策・メディア研究科 博士課程)
石井伸佳(慶應義塾大学 先端生命科学研究所;大学院政策・メディア研究科 助教)
冨田勝(慶應義塾大学 先端生命科学研究所 所長;環境情報学部 教授)

近年のトランスクリプトミクス,プロテオミクス,メタボロミクスなど,細胞内のオミックスを研究する学問分野の拡大に伴い,各種の網羅的情報が急速に蓄積している。これら異なる階層に渡る情報を統合的に解析することで,細胞の生理機能についての多くの知見が得られると期待されている。また,詳細な代謝の制御機構の解明やin silicoでのスクリーニングを実施するには数理モデルの利用が有効である。本稿では,微生物細胞のメタボローム解析や代謝流束解析,異なる階層のオミックスデータの統合的な解析について概説する。また微生物細胞の代謝モデルを構築するためのこれまでの取り組みや,オミックス解析を利用した微生物細胞のシミュレーションに向けた試みについて紹介する。

【目次】
1. はじめに
2. 微生物細胞のメタボロミクス
3. 13C代謝流束解析
4. マルチオミックスの統合的解析
5. 微生物細胞の動的代謝シミュレーション
6. おわりに


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植物システムバイオロジーの進展―マルチネットワークの視点から―
Plant Systems Biology―from a Complex Multinetwork View Point―

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福島敦史((独)理化学研究所 植物科学研究センター メタボローム基盤研究グループ 特別研究員)
斉藤和季(千葉大学 大学院薬学研究院 遺伝子資源応用研究室 教授;(独)理化学研究所 植物科学研究センター メタボローム基盤研究グループ グループディレクター)

近年,網羅的な遺伝子発現および代謝物プロファイルデータを組み合わせた統合解析が植物機能ゲノミクスへの利用や生理状態の解明に深い洞察を与えている。本稿では,ネットワークの観点からオミックスデータを統合する植物システムバイオロジーの研究動向について概観し,特に代謝物プロファイルデータの解析に関する解説とその統合解析例を紹介する。

【目次】
1. はじめに
2. 植物システムバイオロジー研究の動向―ネットワークの視点から
2.1 遺伝子-遺伝子発現相関ネットワーク
2.2 遺伝子発現-代謝物相関ネットワーク
2.3 代謝物-代謝物相関ネットワーク
2.4 代謝物-表現型形質相関ネットワーク
3. 植物システムバイオロジーを支える大量データを扱う―代謝物プロファイル
3.1 植物の代謝物プロファイリング技術
3.2 生データからデータ行列への変換
3.3 データ行列に対する前処理―データ変換とスケーリング
3.4 データベース
3.5 統合する・視覚化する・解釈する
4. 概日リズム関連遺伝子欠損シロイヌナズナの統合解析例
4.1 植物概日時計システムについて
4.2 Pseudo-response regulatorは中心振動体のリズム保持に関わる
4.3 d975の代謝の観点からの特徴づけ
5. おわりに


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システムバイオロジーの国際動向―基礎現象の解明から医療・環境・エネルギー分野への応用―
World Trends of Systems Biology―From Basic Reseaerch of Biological Systems towards Applications to Healthcare, Medicine, Environment and Energy―

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八尾徹((独)理化学研究所;(独)産業技術総合研究所;(独)科学技術振興機構)

近年目覚ましい発展をしつつあるシステムバイオロジーの国際動向を概説する。特に第2ステージに入ったと考えられる最近の欧米の施策動向と研究動向を紹介する。その上で,システムバイオロジーの医薬・医療への応用動向と,微生物・植物システムバイオロジーによる環境・エネルギーへの応用と合成バイオロジーの状況を紹介する。

【目次】
1. はじめに
2. システムバイオロジーの発展
2.1 全般動向
2.2 米国の動き
2.3 欧州の動き
3. システムバイオロジーの研究動向
3.1 全般動向
3.2 注目事例
4. システムバイオロジーの医薬・医療への応用
4.1 全般動向
4.2 注目研究
4.3 医薬企業のシステムバイオロジー
4.3.1 Novartis Institute for BioMedical Research Inc.(Boston)
4.3.2 Lilly(Research)
4.3.3 TNO(Systems Biology)
4.3.4 Astra Zeneca
4.3.5 Pfizer(Dr.D.Graaf:Director,Systems Biology)
4.3.6 Novo
4.4 ベンチャー会社の取り組み
5. 微生物・植物システムバイオロジー,合成バイオロジーと環境・エネルギー
5.1 微生物関連システムバイオロジー
5.1.1 DOEは,環境・エネルギー問題へのシステムバイオロジーを強力に推進している
5.1.2 欧州では,SysMo(Systems Biology of Micro-Organisms)という微生物システムバイオロジープロジェクトが2007年5月に,欧州6か国(ドイツ29,オーストリア2,オランダ15,ノルウェー7,スペイン9,イギリス22)によってスタートした
5.1.3 システムバイオロジーの論文は年間1,000件を超えるレベルに急増しているが,その中で微生物関連は非常に多い
5.2 植物バイオロジー
5.2.1 Ghent大(ベルギー,ブリュッセル郊外):Dr.Martin Quiper,July 21,2007
5.2.2 Nottingham大(UK):Prof.Bennet Malcolm,Director,July 25,2008
5.2.3 Western Australia大:Prof.Harvey Millar,July 26,2008
5.2.4 New York大:Prof.Gloria Coruzzi,Chair,Genomics and Systems Biology,July 24,2008
5.2.5 Toront大(カナダ):Prof.Peter McCourt,Department Cell & Systems Biology,July 24,2008/09/28
5.2.6 国際植物学会ICAR 2008(International Conference on Arabidopsis Research)
5.3 合成バイオロジー(Synthetic Biology)
5.3.1 合成バイオロジーの発展
5.3.2 最近の動向
5.3.3 今後の展望
6. おわりに


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BIO R&D

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ヒツジを用いたサル組織産生法
A Method for Generating Monkey Tissues Using Sheep

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花園豊(自治医科大学 分子病態治療研究センター 再生医学研究部 教授)

移植医療においてドナーが絶対的に不足し,それが移植治療普及の足かせになっている。そこで,家畜動物にヒトの組織を作らせたらどうかと考えた。すなわち,ヒトの組織をもつキメラ家畜である。それに向けて筆者らは今回,サルES細胞をヒツジ胎仔に移植する実験を行い,肉眼的なサル/ヒツジキメラの作出に成功した。

【目次】
1. はじめに
2. キメラを作る
3. ヒツジ体内でサル細胞の運命
4. 異種細胞が拒絶されない理由
5. おわりに


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難培養性微生物のゲノム解析技術とシロアリ腸内微生物の共生機構
New Genome Approaches to Uncultured Microorganisms and Symbiosis in the Gut of Termites

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大熊盛也((独)理化学研究所 基幹研究所 環境分子分解科学研究チーム チームヘッド)
本郷裕一((独)理化学研究所 基幹研究所 環境分子分解科学研究チーム 協力研究員)

シロアリ腸内の共生微生物群集による高効率なセルロース資源の分解・利用機構についての研究は,共生微生物が難培養性ゆえに困難であった。最近の分子微生物生態学的な研究成果に加え,いわゆるメタゲノムとは異なる難培養性微生物のゲノム解析技術の進展にともない,複雑な共生微生物群集における共生機構が解明されつつある。

【目次】
1. はじめに
2. シロアリ腸内微生物の多様性と新規微生物
3. 原生生物と細胞共生する細菌群
4. メタゲノム解析とその問題点
5. 少量の細胞からの全ゲノム解読
6. 原生生物の細胞内共生細菌のゲノム進化と共生機構
7. 原生生物のメタEST
8. おわりに


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連載:未来を拓く 脳科学のススメ

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第3回

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幹細胞とハイテク電極が挑む「脳への“移植”治療」
Neural Implantation Treatment by Stem Cell and High Technology Electrode
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福士珠美((独)科学技術振興機構 社会技術研究開発センター 「脳科学と社会」研究開発領域 脳神経倫理研究グループ 研究員;同機構 研究開発戦略センター ライフサイエンスユニット フェロー)





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神経幹細胞;基礎から臨床研究へ
Translating Human Neural Stem Cells from Basic Research to Clinic

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内田信子(StemCells,Inc Vice President Stem Cell Biology)

神経幹細胞は自己複製する能力と,前駆細胞を経てニューロンおよびグリア細胞であるアストロサイトとオリゴデンドロサイトに分化する能力を兼ね備えた細胞と定義される。本稿ではヒト神経幹細胞の研究および神経幹細胞バンクの開発,難治性神経系疾患を最初の臨床治験対象として選択した経緯,そして臨床研究を実現するまでに辿った軌跡を紹介する。

【目次】
1. はじめに
2. 臨床研究を開始するまでの過程
3. 神経幹細胞治療の実用化への課題


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東北大学内連携プロジェクトによる多機能集積化半導体電極の開発と神経活動の多元的解読
Multidimensional Decoding of Neuronal Activity and Development of Integrated-Multifunctional Silicon Electrode by a Cross-Departmental Collaboration at Tohoku University

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坂本一寛(東北大学 電気通信研究所 助教)
虫明元(東北大学 大学院医学系研究科 教授)
田中徹(東北大学 大学院医工学研究科 教授)
片山統裕(東北大学 大学院情報科学研究科 准教授)
小柳光正(東北大学 大学院工学研究科 教授)

本稿では,脳活動の医学的工学的応用に向けた東北大学における筆者らの組織横断的連携プロジェクトの例をご紹介する。プロジェクトでは,神経活動の多元的解読というソフト面と脳活動計測制御の高度プラットフォームとしての半導体電極開発というハード面を融合し,脳機能解明のブレークスルーと脳・神経活動の医工学的応用を目指す。筆者らの活動はさらに,学内の他の連携プロジェクトと連動することで,総合大学ならではの広がりと厚みを持ち始めている。

【目次】
1. はじめに
2. 神経活動の多元的解読
3. 脳活動計測制御における高次プラットフォームとしての半導体電極の開発
4. 東北大学内の他の組織・プロジェクトとの連動
5. おわりに