「ヒト血漿に含まれる多数の低分子量代謝物を1秒以内で一斉分析」【島村徹平 教授】
東京科学大学(Science Tokyo) 難治疾患研究所 計算システム生物学分野 島村徹平教授は、国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下「産総研」)モレキュラーバイオシステム研究部門 三浦大典主任研究員、九州大学 馬場 健史教授、ブルカージャパン株式会社 韮澤崇博士らの研究グループと共同で、イオンモビリティ(IM)分離技術を組み合わせたマトリックス支援レーザー脱離イオン化質量分析法(MALDI-MS)をヒト血漿(けっしょう)に含まれる低分子量代謝物に適用することで、高速かつ再現性の高い分析手法を確立しました。この手法により複数のガン種における患者の層別化が可能であることを確認しました。血液中に存在するアミノ酸や糖などの低分子量代謝物は、生活習慣や疾患などの影響を受けて変動するため、さまざまな遺伝的背景、病態を持つ多数の生体試料の低分子量代謝物をそれぞれ分析し、その情報を解析することで、健康状態や病態の特徴を明らかにできると期待されています。しかし、従来の低分子量代謝物の分析法は、測定の効率や再現性に課題があり、大規模(数千から数十万検体)の試料を同じ基準で分析することは困難でした。
今回、アセトニトリルで希釈するだけという極めて簡便な前処理と、IM分離技術を組み合わせたMALDI-MSを用いた低分子量代謝物の分析手法を確立しました。1検体あたり1秒以下と高速ながら、質量電荷比(m/z)およびイオン移動度の二軸で再現性の高い分析結果が得られます。また、この手法によって得られる血液中の複数の代謝物情報から、健常人と胃ガンや大腸ガンなど複数のガン種の患者を区別して層別化できることを確認しました。低分子量代謝物を体系的に解析するメタボロミクスでは、バイオバンクに蓄積された多様なヒト試料からビッグデータを構築し、疾患の指標となる代謝物(バイオマーカー)の探索や精密医療に向けた基盤を整備することが期待されています。今回開発した手法は、こうした取り組みを加速するための重要な成果です。
なお、この研究成果の詳細は、2026年3月9日に「Microchemical Journal 」に掲載されました。
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