EPFL、ナノポアとディープラーニングが疾患診断を変える

February, 9, 2024, Lausanne--EPFLの科学者は、生物学的ナノポアとディープラーニング(DL)を使用してタンパク質の変成を検出し、疾患診断に新たな道を開く画期的な方法を発表した。

細胞の主力であるタンパク質は、合成後に様々な変成を受ける。変成(PTMs)は、タンパク質が細胞内でどのように機能するかに大きく影響するため、多くの生物学的プロセスにおいて重要な役割を果たす。

また、PTMsはいくつかの疾患のバイオマーカーとしても機能するため、誤診を避けるためには、PTMsを正確に検出・解析することが重要である。しかし、従来の方法では、特に低濃度のタンパク質や複雑なPTMパターンを扱う場合、感度と特異性に限界がある。

今回、EPFLの科学者たちは、生物学的ナノポアの感度とディープラーニングの精度を組み合わせた新しい方法を開発した。この革新的なアプローチは、PTMsの検出と分析の方法を変革する可能性がある。

この研究は、EPFLの生命科学部のMatteo Dal Peraro、Chan Cao、Hilal Lashuelの生物工学グループが主導し、ACS Nanoに掲載された。

この新しい手法は、生物学的ナノポア、特に細孔形成毒素アエロリジンを使用して、タンパク質の構成要素であるペプチドを異なるPTMsで検出し区別することに重点を置いている。このナノポア技術は、これらのペプチドをピコモル濃度で検出するのに十分な感度を持ち、既存技術よりも大幅に改善されている。

とは言え、この方法はどのように機能するか。ペプチドがナノポアを通過すると、ナノポアを横切るイオンの流れに特徴的な変化、いわゆる「イオン電流」が生じる。各タイプのPTMは、ペプチドの構造を独自の方法で変化させ、電流の明確な特徴をもたらす。これらの変化を電流で記録することにより、この分析法はペプチド上の様々なPTMsを同定し、区別することができる。

このアプローチをさらに際立たせているのは、ディープラーニングアルゴリズムを使用して複雑なデータを分析し、PTMパタンに基づいてペプチドを正確に分類することである。このモデルは、ペプチドとそのPTMバリアントの特徴的な電流シグネチャを確実に識別でき、それらを分類するための高速、自動、高精度の方法を提供する。

このアプローチを検証するために、研究チームは、PTMの神経変性疾患の役割を調査するための合成生物学および化学生物学アプローチの開発を先導してきたLashuelの専門知識に目を向けた。「われわれは、パーキンソン病の治療薬を開発するための最も求められているバイオマーカーの1つであり、標的であるα-シヌクレインの様々なPTM形態を検出して識別するために、ナノポアのセンシング能力を利用できることを実証した」と、研究の筆頭著者Chan Caoはコメントしている。

研究チームは、ナノポア法が、リン酸化、ニトロ化、酸化などの単一または複数のPTMを持つα-シヌクレインタンパク質を検出して区別できることを示した。「複数の変更を同時に識別できるこの機能は、ゲームチェンジャーである。これにより、タンパク質のPTMコードを単一分子レベルでより正確にマッピングできるため、疾患プロセスにおけるPTMの複雑な相互作用と動態、および疾患バイオマーカーとしての可能性に関する新しい洞察を明らかにするのに役立つ可能性がある」(Lashuel)。

このナノポアセンシングと高度なデータ解析の組み合わせにより、これまで不可能だったタンパク質変成を詳細に理解するための新しい可能性が開かれる。ナノポア技術は、PTM検出だけでなく、バイオマーカーの発見や診断にも使用できる。

「われわれは、このアプローチが臨床サンプルの模倣物からこれらのバイオマーカーを検出するために使用できるという最初の原理実証を行い、パーキンソン病の単一分子診断ツールを開発するための基盤を提供した」とDal Peraroは説明している。
研究チームは、この手法をポータブル診断装置に発展させ、医療用および商業用の高速で費用対効果の高い高感度ツールを提供することを想定している。