JP7706736B2 - ペプチド - Google Patents
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Description
(b)前記アミノ酸配列aに対して1又は複数個のアミノ酸が変異してなるアミノ酸配列b
からなる、ペプチド。
本発明は、その一態様において、(a)配列番号1~5のいずれかに示されるアミノ酸配列a、又は(b)前記アミノ酸配列aに対して1又は複数個のアミノ酸が変異してなるアミノ酸配列bからなる、ペプチド(本明細書において、「本発明のペプチド」と示すこともある。)、に関する。以下に、これについて説明する。
本発明は、その一態様において、本発明のペプチドとシリカゲルとの複合体(本明細書において、「本発明の複合体」と示すこともある。)、に関する。以下に、これについて説明する。
本発明の一態様において、本発明は、本発明のペプチド及び本発明の複合体からなる群より選択される少なくとも1種を含有する組成物(本発明の組成物)、に関する。本発明のペプチドは、コレステロール吸収抑制作用を有する。このため、本発明のペプチド及び本発明の複合体からなる群より選択される少なくとも1種は、コレステロール吸収抑制剤(本発明の剤)の有効成分として利用することができる。コレステロール吸収抑制とは、腸管内におけるコレステロールの吸収抑制を意味する。コレステロール吸収抑制は、好ましくはコレステロール含有ミセル崩壊促進及び/又はコレステロール含有ミセル形成抑制を介して行われる。これにより、例えば遺伝子発現調節を介してコレステロール吸収抑制を行う場合よりも、より早く効果を発現させ得るので、摂取のタイミングを柔軟に設定することができる。また、本発明のペプチドを腸管壁に吸収させる必要が無いので、摂取形式等も柔軟に設定することができる。これらの観点から、本発明の剤は、好ましくは、コレステロール含有ミセル崩壊促進及び/又はコレステロール含有ミセル形成抑制に用いるためのものである。
<試験例1-1.ペプチドデータベースの取得>
可食性タンパク質データベース(URL:http://www.uwm.edu.pl/biochemia/index.php/en/biopep)の710種のタンパク質のアミノ酸配列の中から、残基を1残基ずつずらしながら4~7merのアミノ酸配列を抽出し、ペプチドデータベースを作成した。4~7merそれぞれについて、抽出された配列の数(Number of fragments)と、重複配列を除いた配列の数(Number of unique fragments)を表1に示す。
得られたペプチドデータベースの中から4~7merそれぞれについて460種(計1840種)のペプチドを選択し、Fmoc固相合成法にてペプチドをセルロースメンブレン上に合成した (spot volume; linker 0.3 μL, amino acid 0.5 μL)。最終脱保護した後PBSで1日メンブレンを洗浄した。
得られた学習データを用いて予測モデルを構築するために、サポートベクターマシン(SVM)、ランダムフォレスト(RF)、ロジスティック回帰(LR)の3つのアルゴリズムをPythonで検討した。pythonでは、scikit-learnライブラリを採用し、leave one out cross validation (LOOCV)をインポートした。アルゴリズムのパラメータは以下のように設定した。SVM(線形)モデルでは、パラメータコストのデフォルト値(C = 1)を使用した。RFモデルでは、パラメータ(成長させる木(ntree)=100または500、各分割時に候補としてランダムにサンプリングする変数の数(mtry)="auto")を使用した。LRモデルでは、パラメータ(ペナルティ="lasso"、C=10または50、ソルバーが収束するまでの最大反復回数(max_iter)=100)を使用した。確率は全ペプチドについて計算し、スコア=0.5を基準に分類した。
得られた予測モデルを用いて、ペプチドデータベース(試験例1-1)を分類した。結果を表7に示す。
得られた分類結果に基づいて、4~7merそれぞれについてPositiveの上位50種(計200種:配列番号7~206;HWMW, YWTN, WMYN, WMFN, HMWF, LYNW, LWYH, LYIW, WFTQ, IWYL, HWLY, CYWL, WFFT, VFFW, LFFW, YMFK, HWIY, MFYL, WFYN, LFYF, VFWM, HWVY, MKWW, WFFL, YFTK, VWQF, HWYV, YYLQ, LFWN, LFWI, LYFL, WLYN, LFYM, LYLW, NWFM, LFYL, LFYW, WWKW, LYYN, QWYC, WFNK, YWMD, WWNF, VYMF, LHWY, VYFL, CYQW, WNFN, YYIL, WQWN, LWRLW, LWYRP, LYYRP, QYFSR, LWRFT, LSWYK, YVRLY, RIFQW, RWFTQ, RLYSW, FIRSY, LRYWM, RAFYY, KSYVW, RAYWV, PWRLW, LQWYR, WMKLY, LIWKY, RWWTW, RVWVQ, QRIFW, FVFPR, WIRSL, WYLSK, PLYRI, QRILW, YVRYL, WIYRY, AVRWP, GWRSY, QRWFT, YLWSK, WVLSR, WFFTK, GYYLR, NIRWW, LLYRY, NLRYW, WVKLY, LYRTT, RWFFT, YLRQW, GLYYR, WYRPL, LIRYT, WRWWT, KFWKL, AYYRV, WIIRQ, RLLVYM, QYRLIP, KAFLHW, IWRLLH, GISWRW, QKLVYS, KKYLLF, VYLRKT, GLRFKY, RWVSFK, QKFPQY, KYHVVV, KIKVYL, KYKIVL, KYILQV, LYLVTK, VLRYLL, KLFTKT, LIRYTK, RTVQFV, RYLTTL, KIHLPW, TKYMVI, RMFLSF, LIRWVY, VYKSFA, WYRPLY, RQWSLV, IYRLKL, KWVTFI, RYYPSV, LIRLFT, KYKVVL, RQLIYL, VIYRLK, WIYRYL, RLFTKV, RILQYM, HKLVYI, KKLTFV, PWRTVY, KFYTVI, KFVMKV, RWMLPS, RPFLSW, PTRYTL, IYRYLT, LKFWVF, SYKFIP, WIKYSV, LYYRPLT, LILRWLG, LWYRPLY, RWVSFKT, LTLRYPI, KLWRFTG, IYQQRPT, TFLRLMS, PWIRNLL, LPFQRLV, PILRPLF, GTYRQLF, SFLRPHI, HYIPRAL, YWVTRSL, GYYLRMV, IYLNRQL, IWIQRNT, LKIRYSS, KFMYRSG, RFFMPLY, QFTRLHS, PFLRSQI, PTFTRKL, QPRQYFI, RLFNYGN, KFVFRSS, WMVIRIN, TALRYNI, FIQQRLT, KISQRYQ, FYQKRTL, ILLRNSW, IFSRFSI, PALRQFQ, RQLIYLS, RIFQWQN, FRQTYGI, SWIYRYL, LLYRNGI, TQYRFGH, YYQQRPV, LPVLRWL, PLFRLST, LLVPRYS, QILRPLF, QIMRPLF, WIVKNRL, RQFMKSL, WIIRQQN)及びNegativeの下位50種のペプチドを合成し、試験例1-2と同様にして胆汁酸結合性を示す蛍光強度値を得た。その結果、Positive-Negative間で蛍光強度値に有意差があることが分かった(表8)。このことから、予測モデルは使用できることが分かった。
試験例1-4でPositiveと分類されたペプチドの中から、シリカゲルを利用した腸へのデリバリーに適したペプチドをスクリーニングした。具体的には、腸デリバリーに関するスコア(酸性pHではアルカリ性シリカゲルに吸着し且つ中性pHでは放出される性質に関するスコア)と等電点及び疎水度との関係を示すヒートマップ(非特許文献2)上で、非特許文献2に基づいて算出したペプチドの等電点及び疎水度をプロットし、ペプチドの上記スコアを算出し、当該スコアが50以上であるペプチドをスクリーニングした。
試験例2で選択したペプチドを合成し、コレステロールを含有するミセルに対する崩壊活性を測定した。具体的には以下のようにして行った。
試験例2で選択したペプチドを合成し、腸へのデリバリー性を試験した。具体的には、以下の方法に従って行った。シリカゲルとして、特許文献1に記載の方法で調製した焼成シリカゲルを使用した。25 mg/mLに調製したシリカゲル分散液と、樹脂合成で得られたペプチドを0.5 mM (溶媒はpH 2.1リン酸バッファー)に調製しそれぞれ150 μLずつ低接着マイクロチューブに加えた。30秒ボルテックスしたのち、遠心分離 (10000g, 1 min) を行い、上清とシリカゲルとを分離した。シリカゲル側にpH 2.1のリン酸バッファー溶液300μLを加え、酸性リリースを行った。再びボルテックスしたのち、遠心分離 (10000g, 1 min) を行い、上清とシリカゲルとを再度分離した。次に再びシリカゲル側にpH 7.4のバッファー溶液300μLを加え中性リリースを行った。再び遠心分離 (10000g, 1 min)を行い、上清側から150μL分取し96 well plateに入れ、そこに5 mg/mLのフルオレスカミン / アセトンを10μL加え、蛍光プレートリーダーで蛍光測定した。
試験例2で選択したペプチド配列についてUniprotで探索した。結果を以下に示す。括弧内の数字は収録数を示す。
WEFIDF (3088種): ニワトリに限らず魚、ウシ、ブタなど動物のミオシンに存在。
VEEFYC (83種): 銀杏の11Sグロブリン特異的に存在。
ELYEFC (693種):種々の作物の中のG10タンパクに保存された配列。
IFIYDE (1776種): Na/Kチャネルに広く保存。
VYVFDE (1676種):トウモロコシのレグミン特異的に存在。
VEEFYCについて、Peptide Cutter(Swiss Institute of Bioinformatics)にて切り出し予測を行った。その結果、可食性タンパク質(銀杏の11Sグロブリン)からサーモリシンにより1アミノ酸付加の形態(VEEFYCS:配列番号6)で切り出し可能であることが分かった。
Claims (13)
- (a)配列番号1~5のいずれかに示されるアミノ酸配列a、又は
(b)前記アミノ酸配列aの末端に1又は2個のアミノ酸が付加されたアミノ酸配列であって、コレステロール含有ミセル崩壊促進活性を有する、アミノ酸配列b、
からなる、ペプチド。 - 前記アミノ酸配列bが、前記アミノ酸配列aの末端に1個のアミノ酸が付加されたアミノ酸配列である、請求項1に記載のペプチド。
- 前記ペプチドが前記アミノ酸配列aからなる、請求項1に記載のペプチド。
- 前記アミノ酸配列aが配列番号1に示されるアミノ酸配列である、請求項1~3のいずれかに記載のペプチド。
- 前記アミノ酸配列bが配列番号6に示されるアミノ酸配列である、請求項1又は2に記載のペプチド。
- 請求項1~5のいずれかに記載のペプチドとシリカゲルとの複合体。
- 前記シリカゲルがアルカリ性である、請求項6に記載の複合体。
- 請求項1~5のいずれかに記載のペプチド及び請求項6又は7に記載の複合体からなる群より選択される少なくとも1種を含有する、コレステロール吸収抑制剤。
- コレステロール含有ミセル崩壊促進及び/又はコレステロール含有ミセル形成抑制に用いるための、請求項8に記載のコレステロール吸収抑制剤。
- 食品添加剤、食品組成物、又は医薬である、請求項8又は9に記載のコレステロール吸収抑制剤。
- 請求項1~5のいずれかに記載のペプチド及び請求項6又は7に記載の複合体からなる群より選択される少なくとも1種を含有する、食品添加剤。
- 請求項1~5のいずれかに記載のペプチド及び請求項6又は7に記載の複合体からなる群より選択される少なくとも1種を含有する、食品組成物。
- 請求項1~5のいずれかに記載のペプチド及び請求項6又は7に記載の複合体からなる群より選択される少なくとも1種を含有する、医薬。
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| Journal of Bioscience and Bioengineering,2019年,Vol. 128,p. 44-49 |
| Journal of Bioscience and Bioengineering,2020年,Vol. 130,p. 514-519 |
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