配列設計によるタンパク質発現制御 齋藤 裕 国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター 主任研究員 【連絡先】E-mail: yutaka.saito@aist.go.jp 微生物を用いた物質生産において、対象の微生物に異種由来の遺伝子を導入することで、その微生物が本来持たないタンパク質を人工的に生産させるケースがあるが、その際、目的タンパク質の生産量を向上するために、導入遺伝子のDNA配列を適切に設計する工程（コドン最適化）が重要となる。従来のコドン最適化の研究は大腸菌などの実験が行いやすい研究用の微生物を対象としており、バイオ産業の物質生産の現場で用いられる放線菌などの微生物については確立されたコドン最適化手法が存在しなかった。演者らは産総研が所有する大規模なタンパク質生産実験データから情報解析によるルール抽出を行うことで新しいコドン最適化手法を開発し、その有効性をロドコッカス属放線菌において実証した1)。本手法は、放線菌以外の様々な宿主における物質生産にも応用できる。また、設計された遺伝子配列は元の配列に対して先頭部分のみにしか変異を含まないため、安価な実験コストで合成することが可能である（図１）。図１．情報技術による遺伝子配列設計でタンパク質生産量を向上 本研究では、産総研が所有するロドコッカス属放線菌におけるタンパク質生産実験データの情報解析を行った。このデータは、204個の遺伝子について、遺伝子配列とタンパク質生産量が紐付いたデータとなっている。遺伝子配列から様々な配列特徴量の計算を行い、タンパク質発現量と配列特徴量の相関を評価した。その結果、遺伝子配列の先頭部分におけるmRNAの２次構造形成度およびCodon Adaptation Index（CAI）という配列特徴量が、タンパク質生産量と高い相関を示した。この結果に基づき、２次構造を取りにくく、なおかつCAIが高くなるように遺伝子配列を設計する新しいコドン最適化手法を開発した。本手法では、まず元となる遺伝子配列に対して、タンパク質のアミノ酸配列が同じでコドンの使用パターンのみが変更されたDNA配列をコンピューター上で有り得る全通り生成する。次に、生成したそれぞれの配列に対して、先頭部分におけるmRNAの2次構造形成度とCAIを計算する。これにより、CAIが指定された閾値以上に高く、なおかつ2次構造を最も取りにくいような最適配列を探索する。一般に、ある遺伝子配列に対してコドン使用パターンの変更されたDNA配列は膨大な数が存在するため、このような探索問題は非常に長い計算時間が必要となり実用的ではない。今回、産総研所有データの情報解析によって、遺伝子配列の先頭部分がタンパク質発現量に特に重要であることが示された。これにより探索範囲を配列先頭部分のみに絞り込む10
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