SARS-CoV-2のスパイクタンパク質を開裂する新規ヒトプロテアーゼの探索法の確立

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-11-27
• タイトル: SARS-CoV-2のスパイクタンパク質を開裂する新規ヒトプロテアーゼの探索法の確立
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Establishment of a method for searching for novel human proteases that cleave the spike protein of SARS-CoV-2
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京理科大学大学院薬学研究科薬科学専攻
• 著者所属: 東京理科大学薬学部薬学科
• 著者所属: 東京理科大学薬学部薬学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Tokyo University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Pharmaceutical Sciences, Pharmacy, Tokyo University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Pharmaceutical Sciences, Pharmacy, Tokyo University of Science
• 著者名: 伊藤, 天翔; 中野, 義雄; 宮崎, 智
• 著者名(英): Kakeru, Ito; Yoshio, Nakano; Satoru, Miyazaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: SARS-CoV-2 が効率的に宿主細胞に感染するには，宿主プロテアーゼによる SARS-CoV-2 のスパイクタンパク質の開裂が必要不可欠である．現在，このような宿主プロテアーゼとして，TMPRSS2，Cathepsin L，furin など複数見つかっている．これら以外にもスパイクタンパク質を開裂することのできるプロテアーゼが存在する可能性があるが，そのようなプロテアーゼを生化学的な実験により探索することは非常に手間がかかる．したがって，in silico による解析手法の確立が求められている．また，その解析手法の出力が，開裂確率といった解釈しやすい形式で提供されることも重要であると考える．そこで，本研究では，SARS-CoV-2 のスパイクタンパク質を開裂するプロテアーゼの探索法として，Elastic Net を用いたロジスティック回帰を提案するとともに，検証した．その結果，5 分割交差検証における性能はよかったものの，生化学的な実験の結果は完全には再現できなかったことが示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Cleavage of the SARS-CoV-2 spike protein by host proteases is essential for SARS-CoV-2 to efficiently infect host cells. Several such host proteases have been found, including TMPRSS2, Cathepsin L, and furin. However, searching for other proteases that can cleave spike proteins by biochemical experiments is very time-consuming. Therefore, there is a need to establish an in silico analysis method. It is also essential to provide the output of the analysis method in an easily interpretable format such as cleavage probability. In this study, we proposed logistic regression using Elastic Net as a search method for proteases that cleave SARS-CoV-2 spike protein and validated the method. The results showed that although the performance in 5-fold cross-validation was good, it only partially reproduces the results of the biochemical experiments.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2024-BIO-80, 号 1, p. 1-6, 発行日 2024-11-27
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会