Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

進化実験 / 大腸菌 / フィードバック制御 / 実験自動化

本研究は、大腸菌のストレス耐性間のクロストークの実態を明らかにし、それに基づいて進化過程をコントロールする手法の開発を目的としている。全自動の進化実験システムを用い、95種類のストレス環境下において大腸菌進化実験を行い、耐性株を取得した。それらのストレス耐性株について、遺伝子発現量変化、ゲノム変異に加えて耐性間のクロストークを定量した。それらのデータに基づいて、環境にフィードバック制御を加えることにより、目的の表現型を持つように適応進化過程をコントロールする手法を構築した。結果として、単独薬剤の添加では見ることが出来ない、ターゲット表現型へ向けた進化軌跡を構成することに成功した。

本研究では、系統的な進化実験のデータに基づき、ターゲットとした表現型への進化ダイナミクスを構成可能であることが示された。この手法を用いて様々なターゲット表現型への進化実験を行うことにより、どのような進化ダイナミクスが容易であるか、あるいは困難であるかを定量的に評価でき、進化過程がどのように拘束されているか、新たな理解をもたらすと期待できる。また、自然界で見られた進化過程を実験室で模倣することのより、そこで生じ得る表現型と遺伝子型の変化を詳細に解析することが可能となる。さらに、目的の表現型を持つ微生物をデザインする進化実験が実現すれば、医学的・生物工学的な応用を十分に期待することができる。

環境適応ネットワーク / 大腸菌 / 進化実験

生物システムは動的に変化する環境条件に対し、柔軟にその内部状態を変化させることによって適応をする能力を持つ。近年の分子生物学の発展は、その適応に関与する多くの要素を同定した一方で、こうした複数の構成要素からなる環境適応ネットワークが、進化の過程によってどのように出現したかについては、不明な点が多く残されている。そこで本研究では、多数の異なる環境下での大腸菌進化実験を行い、その進化ダイナミクスをトランスクリプトーム解析やゲノム変異解析によって定量する。そうした定量データに基づき、細胞モデルの進化シミュレーションを援用しつつ、環境適応ネットワークの進化ダイナミクスが持つ一般的な性質を明らかにする。
平成28年度は、96種類の異なるストレス（酸・アルカリ・重金属・抗生物質など）を付与した環境下での大腸菌の進化実験系を実施した。それぞれのストレス環境下において、6つの独立系列で30日程度の植え継ぎ培養による進化実験を行い、87種種類の環境においてストレス耐性能（最小阻害濃度）の有意な上昇を観測した。これらの耐性株について、ゲノム変異解析のためのサンプル取得と、トランスクリプトーム解析のための実験系の構築が完了しており、29年度に定量データの取得を行う。また並行して、単純化した細胞モデルの計算機シミュレーションと理論解析により、表現型進化が少数次元のダイナミクスによって拘束される現象を見出した。この結果は、大腸菌の進化実験の結果においても、トランスクリプトーム空間において可能な表現型の変化が少数次元の空間に拘束されていることを示唆している。今後、この予測を定量的に評価し、環境適応と進化のダイナミクスと、それをもたらすネットワークが持つ一般的な性質を明らかにする。

変動環境 / 進化実験 / 大腸菌 / 生体リズム現象

本研究では、周期的に時間変動する環境下で大腸菌の進化実験を行い、どのような表現型と遺伝子型の変化が出現するかを解析することを目的とした。周期的に変動する炭素源や抗生物質添加といった環境下で大腸菌を植え継ぎ培養することにより、変動環境に適応した大腸菌の取得を試みた。結果として、2つの抗生物質の添加を周期的に切り替えた場合に、一方の薬剤には耐性を獲得し、もう一方への耐性獲得は抑制されるという非対称な進化ダイナミクスが見出された。このことは、環境が時間的に変動することにより、進化ダイナミクスの軌跡に複雑なバイアスがかかる場合があることを示している。

進化実験 / 抗生物質耐性 / 大腸菌 / 抗生物質 / 次世代シーケンサ

近年大きな問題となっている抗生物質耐性菌の出現を抑制するためには、その進化ダイナミクスを理解し、制御する必要がある。そこで本研究では、複数の抗生物質を同時に添加した環境下での大腸菌の進化実験を行い、その進化ダイナミクスを解析した。結果として、耐性進化が抑制される組み合わせや、逆に促進される組み合わせが存在することが見出された。また、酸・アルカリ・界面活性剤などさまざまなストレス環境下での大腸菌進化実験を行い、そうした薬剤耐性進化の抑制や促進を引き起こし得るストレス環境のスクリーニングを行い、その候補の同定に成功した。こうした結果は、抗生物質耐性進化をコントロールするための基盤になる。

進化 / 大腸菌 / オートメーション / トランスクリプトーム / ゲノム / 進化実験 / ラボオートメーション / ストレス耐性 / 微生物 / 生体生命情報学 / マイクロアレイ / 次世代シーケンサ

本研究は、進化過程における微生物の表現型・遺伝子型の変化を高精度に解析することにより、適応進化のダイナミクスを担うメカニズムの根源に迫ることを目的としている。まず系統的な進化実験を行うために、ラボオートメーションを用いた自動培養システムの構築を行い、数百系列の培養を対数増殖期を保つように植え継ぐことに成功した。そのシステムを用いて、様々なストレス添加条件下での進化実験を行い、その過程における遺伝子発現量の変化とゲノムへの変異固定を網羅的に定量した。これらのデータを統合することにより、一部の適応的な表現型の変化はゲノムの変異によって説明できないことが示唆された。

【研究分担者】
堀之内貴明	国立研究開発法人理化学研究所	生命システム研究センター	特別研究員	(Kakenデータベース)