JP2003159095A - 結合分子予測方法およびその利用方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【解決課題】 ＧＰＣＲの配列情報から直接的にＧＰＣ
Ｒに結合する（、あるいは共役する）分子又は分子の種
類を予測し、その機能を予測することにつながる方法を
提供する。 【解決手段】 結合分子既知タンパク質のアラインメン
トと、結合分子又は結合分子の種類とを対応付けた結合
分子既知タンパク質分類情報を得た後、結合分子決定残
基と結合分子又は結合分子の種類との相関関係を表す結
合分子決定残基−結合分子分類情報を得て、結合分子未
知タンパク質についてのアラインメントを得る工程と、
前記結合分子未知タンパク質のアラインメントのうち少
なくとも結合分子決定残基についての情報を、結合分子
決定残基−結合分子分類情報に当てはめ、結合分子未知
タンパク質の結合分子又は結合分子の種類を予測する結
合分子未知タンパク質の結合分子予測方法。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、結合分子未知タン
パク質の結合分子予測方法、該予測方法を用いた医薬の
製造方法、及び結合分子未知タンパク質の結合分子を予
測するためのコンピュータに関し、より詳しくは、結合
分子既知タンパク質のアミノ酸配列（又はシークエンス
アラインメント）とその結合分子又は結合分子の種類と
に関する情報から結合分子未知タンパク質の結合分子又
は結合分子の種類を予測する方法、該方法を用いた医
薬、及び当該方法に用いられるコンピュータに関する。
さらに本発明は、結合分子や結合分子の種類を予測する
ことを通して結合分子が未知であるタンパク質の機能を
予測する方法等に関する。

【０００２】

【従来の技術】ヒトゲノムの配列情報が公開され（Ｎａ
ｔｕｒｅ 第４０９巻、第６８２２号（２００１）；Ｓ
ｃｉｅｎｃｅ 第２９１巻、第５５０７号（２００
１））、既知の遺伝子も含め３−４万の遺伝子の存在が
報告された。しかし、遺伝子と細胞内機能の関係が未知
のものが数多く存在している。特に、疾病・疾患の原因
となる遺伝子に関する情報はその病態を明らかにする上
で重要であるばかりでなく、その診断・予防・治療に用い
る医薬を開発する場合にも必要不可欠なものである。

【０００３】医薬開発の標的となりうる分子は、その分
子を含む医薬が体内に入ったとき直接または間接的に他
の分子と結合するような分子であり、ほとんどの場合が
タンパク質と考えられる。このタンパク質としては低分
子物質を結合するタンパク質、低分子または高分子の基
質に対して触媒活性を有する酵素、高分子物質を結合す
るタンパク質などが挙げられる。その中でも低分子物質
を結合するタンパク質を標的とする医薬品が非常に多く
存在する。標的分子として特に注目されるタンパク質と
して、膜タンパク質としてシグナルの伝達に関与するＧ
タンパク質共役型受容体タンパク質があげられる。

【０００４】膜タンパク質の例では、細胞外から細胞内
へのシグナルの伝達は、膜貫通ドメインを有する膜タン
パク質がその膜貫通ドメインで構造変化を生ずることに
より進行する。膜貫通ドメインを有する上記のＧタンパ
ク質共役型受容体タンパク質（Ｇ ｐｒｏｔｅｉｎ ｃ
ｏｕｐｌｅｄ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｐｒｏｔｅｉｎ，以
下ＧＰＣＲと略すことがある）は７回膜貫通ドメインを
その分子内に有するシグナル伝達に関与する膜タンパク
質である。ＧＰＣＲは細胞外側にＮ末端を有し、７回膜
貫通ドメインを経て細胞内にＣ末端を有するトポロジー
を持ち、リガンドはその種類によってN末端領域や膜貫
通領域に結合する。また、細胞内のＣ末端部分と細胞内
ループ２にＧタンパク質が結合することが知られてい
る。現在までに唯一ＧＰＣＲファミリーの一種であるロ
ドプシンの結晶構造解析が行われている（Ｐａｌｃｚｅ
ｗｓｋｉら Ｓｃｉｅｎｃｅ 第２８９巻、７３９−７
４５頁 （２０００））が、その他のＧＰＣＲの結晶構
造解析に関する報告はない。また各種生物学実験によ
り、以下のようにＧＰＣＲの活性化が起きることが明ら
かとなってきた。即ち、（ｉ）受容体にリガンドが結合
し、ＧＰＣＲの構造の変化する。（ｉｉ）共役Ｇタンパ
ク質にＧＰＣＲの構造変化が伝達され、Ｇタンパク質の
一部が遊離する。（ｉｉｉ）情報（シグナル）が細胞内
へ伝達される。

【０００５】受容体と特異的に結合する分子はリガンド
と呼ばれる。ＧＰＣＲの場合、既知のリガンド分子とし
ては、ドーパミン、セロトニン、メラトニン、ヒスタミ
ンのような生体アミン、プロスタグランジン、ロイコト
リエンなどの脂質誘導体、核酸、グルタミンなどのアミ
ノ酸、アンギオテンシン、セクレチン、ソマトスタチン
のような生理活性ペプチド類などがあげられる。

【０００６】Ｇタンパク質はシグナル伝達系においてト
ランスデューサーとして機能し、α、β、γの３種のサ
ブユニットから構成される。これらのうちαサブユニッ
トはＧＴＰへの結合およびＧＴＰを加水分解する活性を
有し、各々のＧタンパク質に特有のサブユニットであ
る。即ち、共役するＧαタンパク質の種類により、ＧＰ
ＣＲの機能が決定されることになる。現在までに、Ｇα
タンパク質としてはＧ_s、Ｇ_i、Ｇ_oおよびＧ_tが単離精製
され、その性質が調べられている。

【０００７】Ｇタンパク質共役型レセプタータンパク質
は生体の細胞や臓器の各機能細胞表面に存在し、それら
細胞や臓器の機能を調節する分子、例えば、ホルモン、
神経伝達物質および生理活性物質等の標的として生理的
に重要な役割を担っている。レセプターは生理活性物質
との結合を介してシグナルを細胞内に伝達し、このシグ
ナルにより細胞の賦活や抑制といった種々の反応が惹起
される。

【０００８】各種細胞や臓器における複雑な機能を調節
する物質と、その特異的レセプタータンパク質、特には
Ｇタンパク質共役型レセプタータンパク質との関係を明
らかにすることは、各種細胞や臓器における複雑な機能
を解明し、それら機能と密接に関連した医薬品開発に非
常に重要な手段を提供することとなる。

【０００９】近年、生体内で発現している遺伝子を解析
する手段として、ｃＤＮＡの配列をランダムに解析する
研究が活発に行なわれており、その結果として得られた
ｃＤＮＡの断片配列がExpressed Sequence Tag（ＥＳ
Ｔ）としてデータベースに登録され、公開されている。
しかし、多くのＥＳＴは配列情報だけを提供し、配列が
有する機能を推定することは困難である。

【００１０】Ｇタンパク質共役型レセプターはその全て
が見出されているわけではなく、現時点でもなお、未知
のＧタンパク質共役型レセプター、また対応するリガン
ドが同定されていない、いわゆるオーファンレセプター
が多数存在しており、新たなＧタンパク質共役型レセプ
ターの探索および機能解明が切望されている。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】ゲノムの配列情報が公
開されたことにより、既知の配列情報と比較することに
よって何らかの機能を有すると推測できる遺伝子領域を
調べることが可能となった。遺伝子の塩基配列間もしく
はそれが翻訳されたタンパク質のアミノ酸配列間の類似
性に基づき、新規タンパク質の結合分子や機能の予測が
実施されている。上記のように、配列の類似性を計算
し、配列間の適切な対応関係(シークエンスアラインメ
ント)を表示するソフトとしてClustal WやBLASTなどが
用いられている。これらのソフトから得られたシークエ
ンスアラインメントを用い、類似性解析によって、新規
タンパク質にはその類似タンパク質と類似の機能がある
という概念に基づき、機能予測が実施されている。この
ような類似性に基づく予測は、基本的な機能の予測には
貢献するが、基本的な機能が同じタンパク質グループに
対する結合分子の予測に関しては効果が乏しい。例え
ば、その新規タンパク質がＧＰＣＲかどうかの分類化に
は役立つが、類似度が極めて高いものでない限り、その
ＧＰＣＲに結合するリガンドや共役Ｇタンパク質の種類
の予測には不向きである。実際にＧＰＣＲに結合する未
知のリガンド分子を検索・決定するためには、細胞抽出
物などを利用して多くの候補化合物の活性測定を行う必
要があるが、物性の異なる結合分子の候補化合物は同時
に評価することができないという問題が生じる。そこ
で、複雑な活性測定などを行うことなく、リガンド分子
の種類を予測することができたとすれば、効率的なリガ
ンド分子の決定に結びつくこととなる。

【００１２】したがって、タンパク質の配列情報を類似
性とは異なる概念で捉えることが必要となる。類似性に
よって分類されたタンパク質グループ(例えばGPCR)内の
各メンバーに対して、各タンパク質に結合する分子を予
測することができれば、リガンドの同定やそのタンパク
質とリガンドの機能解析に有用である。そのために、タ
ンパク質の１次元的な配列情報から立体構造を予測し、
計算機上での結合実験によって結合分子を予測する検討
も実施されている。しかし、現状ではタンパク質の立体
構造の予測および計算機上での結合実験の精度がないた
めに、実用的でない。これらの精度の低さと煩雑さを回
避し、配列情報から直接結合分子や機能について検討で
きることは本発明の技術分野において有用なことであ
る。

【００１３】配列情報から、結合分子や機能を予測する
方法としては、例えば、限定された既知のＧＰＣＲに対
して、共役するＧαタンパク質の種類の決定に関与する
と思われるアミノ酸の変異（ならびにその変異位置）に
ついての報告がなされた（Bulseco and Schimerlik, Mo
lecular Pharmacology, 49: 132-141 (1996); Burstei
n, Spalding and Brann, Biochemistry, 37: 4052-4058
(1998); Kazmi et al., Biochemistry, 39: 3734-3744
(2000)）が、新規ＧＰＣＲに対して共役するＧαタン
パク質の種類を予測するような報告は知られていない。

【００１４】また、やはりＧＰＣＲに関して、ＧＰＣＲ
とリガンド双方のアミノ酸の変異を解析することによ
り、リガンドとそのＧＰＣＲの結合に関与する部位を予
測する方法、即ちcorrelated mutation analysis（ＣＭ
Ａ）法が開発された（Singer et al., Receptors and c
hannels, 3: 89-95 (1995)）が、ＧＰＣＲの配列を単独
で用いて未知のＧＰＣＲの結合分子(及び／又は結合分
子の種類)を選択した報告例はない。

【００１５】以上のように、例えばＧＰＣＲの場合、Ｇ
ＰＣＲの配列情報から直接的にＧＰＣＲに結合する（、
あるいは共役する）分子又は分子の種類を予測し、その
機能を予測することにつながる方法は知られていない。

【００１６】また、やはりＧＰＣＲに関していえば、新
たなＧＰＣＲを発見した場合、そのＧＰＣＲを利用した
医薬を製造するためには、当該ＧＰＣＲの機能を把握し
た上で、当該ＧＰＣＲに結合する（、あるいは共役す
る）分子又は分子の種類を実験等により把握しなければ
ならず、莫大な費用と手間がかかるという問題がある。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明は、機能未知の配
列情報に対し、それに結合できる分子等を簡便かつ精度
よく予測する方法、当該方法を用いた医薬の製造方法及
び、これらに用いられるコンピュータに関する。

【００１８】上記課題の少なくとも一つは、以下の発明
によって解決される。 （１）結合分子未知タンパク質に結合する結合分子を予
測する結合分子未知タンパク質の結合分子予測方法であ
って、アミノ酸配列と結合分子とが既知である結合分子
既知タンパク質について、少なくとも２以上の結合分子
既知タンパク質のシークエンスアラインメントと、結合
分子又は結合分子の種類とを対応付けた結合分子既知タ
ンパク質分類情報を得る工程と、前記結合分子既知タン
パク質分類情報を用いて、結合分子既知タンパク質のシ
ークエンスアラインメントの位置のうち結合分子を決定
することに関与すると想定される位置である結合分子決
定残基位置を１又は２以上特定する工程と、前記結合分
子決定残基位置におけるアミノ酸残基（結合分子決定残
基）と、結合分子又は結合分子の種類とを対応付けるこ
とにより、結合分子決定残基と結合分子又は結合分子の
種類との相関関係を表す結合分子決定残基−結合分子分
類情報を得る工程と、前記結合分子既知タンパク質と同
じ種類の結合分子未知タンパク質について前記結合分子
既知タンパク質間のシークエンスアラインメントに対し
て結合分子未知タンパク質の配列を整列させ、結合分子
未知タンパク質のシークエンスアラインメントを得る工
程と、前記結合分子未知タンパク質のシークエンスアラ
インメントのうち少なくとも結合分子決定残基について
の情報を、結合分子決定残基−結合分子分類情報に当て
はめ、結合分子未知タンパク質の結合分子又は結合分子
の種類を予測する工程とを含む結合分子未知タンパク質
の結合分子予測方法。

【００１９】（２）前記結合分子が、リガンド、調節因
子、エフェクター、補酵素のいずれかである上記（１）
に記載の結合分子未知タンパク質の結合分子予測方法。 （３）前記結合分子が、２以上の種類に分類され、当該
分類された結合分子の種類を予測する上記（１）又は
（２）に記載の結合分子未知タンパク質の結合分子予測
方法。 （４）結合分子未知タンパク質が、Ｇタンパク質共役型
受容体、キナーゼ、リパーゼ、トランスポーター、プロ
テアーゼ、イオンチャンネルのいずれかである上記
（１）から上記（３）のいずれかに記載の結合分子未知
タンパク質の結合分子予測方法。 （５）結合分子決定残基位置を１又は２以上特定する工
程において、シークエンスアラインメントを構成するア
ミノ酸残基と結合分子の種類とから結合分子決定残基位
置を１又は２以上特定する上記（１）から（４）のいず
れかに記載の結合分子未知タンパク質の結合分子予測方
法。 （６）式１、又は式２のいずれか又は両方を用いて結合
分子決定残基位置を決定する上記（１）から（４）のい
ずれか１項に記載の結合分子未知タンパク質の結合分子
予測方法。 （７）式３、式４、式５のいずれかひとつ以上を用いて
結合分子決定残基位置を決定する上記（１）から（４）
のいずれか１項に記載の結合分子未知タンパク質の結合
分子予測方法。 （８）リガンド決定残基−リガンド分類情報を得る工程
が、リガンド既知タンパク質のアミノ酸残基のうち、関
数f3(n)の値が一番小さなリガンド決定残基位置にある
ものを抽出する工程と、リガンド決定残基−リガンド分
類情報にあげられたリガンド既知タンパク質のうち、抽
出されたリガンド決定残基と一致するものの数（Ａ）を
求める工程と、リガンド決定残基−リガンド分類情報に
あげられたリガンド既知タンパク質のうち抽出されたリ
ガンド決定残基と一致するもののうちで、リガンド又は
リガンドの種類が当該リガンド既知タンパク質のものと
一致する数（Ｂ）を求める工程と、リガンド既知タンパ
ク質のアミノ酸残基のうち関数f3(n)の値が二番目に小
さい又はｘ番目(ここで、ｘは２より大きく１００より
小さな整数を表す。) に小さいリガンド決定残基位置
にあるものを抽出する工程と、リガンド決定残基−リガ
ンド分類情報にあげられたリガンド既知タンパク質のう
ち、抽出されたリガンド決定残基と一致するものの数
（Ｃ）を求める工程と、リガンド決定残基−リガンド分
類情報にあげられたリガンド既知タンパク質のうち抽出
されたリガンド決定残基と一致するもののうちで、リガ
ンド又はリガンドの種類が当該リガンド既知タンパク質
のものと一致する数（Ｄ）を求める工程と、（Ａ）と
（Ｃ）との和（Ｅ）を求める工程と、（Ｂ）と（Ｄ）と
の和（Ｆ）を求める工程とを含み、（Ｅ）と（Ｆ）を更
に表示するリガンド決定残基−リガンド分類情報を得る
上記（７）に記載の結合分子未知タンパク質の結合分子
予測方法。 （９）アミノ酸配列と結合分子とが既知である少なくと
も２以上の結合分子既知タンパク質について、当該結合
分子既知タンパク質のシークエンスアラインメントと、
結合分子又は結合分子の種類とを対応付けた結合分子既
知タンパク質分類情報を得る工程と、当該結合分子既知
タンパク質分類情報を用いて、結合分子既知タンパク質
のシークエンスアラインメントのうち結合分子を決定す
ることに関与すると想定される位置である結合分子決定
残基位置を１又は２以上特定する工程と、当該結合分子
決定残基位置におけるアミノ酸残基（結合分子決定残
基）と、結合分子、又は結合分子の種類とを対応付ける
ことにより、結合分子決定残基と結合分子との相関関係
を表す結合分子決定残基−結合分子分類情報を得る工程
とを含む結合分子未知タンパク質の結合分子予測方法。 （１０）結合分子決定残基と結合分子との相関関係を表
す結合分子決定残基−結合分子分類情報に、前記結合分
子既知タンパク質と同じ種類の結合分子未知タンパク質
について前記結合分子既知タンパク質間のシークエンス
アラインメントに対して結合分子未知タンパク質の配列
を整列させて得られた結合分子未知タンパク質のシーク
エンスアラインメントのうち結合分子決定残基に関する
情報を入力し、当該結合分子未知タンパク質に結合する
結合分子、又は結合分子の種類を予測する結合分子未知
タンパク質の結合分子予測方法。

【００２０】この方法によれば、結合分子が未知である
タンパク質のアミノ酸配列、及び／又はアミノ酸配列を
用いて得られるシークエンスアラインメントに関する情
報を得るだけで結合分子又は結合分子の種類を予測する
ことが可能となる。これにより、従来の３次元構造まで
予測するような分子モデリング法に比べ格段に迅速かつ
低コストに結合分子（リガンド等）を予測することがで
きる。更に、本発明によれば様々な種類の結合分子が未
知であるタンパク質に対してその結合分子又は結合分子
の種類を予測することができる。また、結合分子が未知
であるタンパク質に実際にあらゆる結合分子の候補が結
合するかどうか実験するよりも容易かつ迅速に結合分子
又は結合分子の種類を予測することができる。結合分子
決定残基−結合分子分類情報を得ることによって、結合
分子未知タンパク質のシークエンスアラインメントを得
るのみで当該情報を当該表に当てはめ、当該結合分子未
知タンパク質に結合する結合分子又は結合分子の種類を
容易に予測することが可能となる。

【００２１】また、上記課題のうち少なくとも一つは以
下の発明によって解決される。すなわち、 （１１）上記（１）〜（１０）のいずれかに記載した結
合分子未知タンパク質の結合分子予測方法を用いて、結
合分子未知タンパク質に結合する結合分子、又は結合分
子の種類を予測する工程を含む医薬の製造方法、 （１２）医薬が、中枢疾患、炎症性疾患、循環器疾患、
癌、代謝性疾患、免疫系疾患または消化器系疾患の予防
剤、又は治療剤のいずれか又は両方である上記（１１）
に記載の医薬の製造方法である。

【００２２】また、上記課題の少なくとも一つは以下の
発明によって解決される。すなわち、 （１３）式６又は下記式７のいずれか又は両方を用いた
結合分子決定残基位置を決定する方法。 （１４）式８を用いた結合分子決定残基位置を決定する
方法、 （１５）結合分子既知タンパク質のアミノ酸配列又はシ
ークエンスアラインメントと、結合分子又は結合分子の
種類に関する情報とを用いて、結合分子既知タンパク質
のシークエンスアラインメントの位置のうち結合分子を
決定することに関与すると想定される位置（結合分子決
定残基位置）におけるアミノ酸残基である結合分子決定
残基と、結合分子または結合分子の種類との相関関係を
表す結合分子決定残基−結合分子分類情報を得る、結合
分子未知タンパク質の結合分子を予測するためのコンピ
ュータであって、当該コンピュータは、結合分子既知タ
ンパク質のシークエンスアラインメントに関する情報を
入力するシークエンスアラインメント入力手段と、前記
シークエンスアラインメント入力手段により入力された
結合分子既知タンパク質のアミノ酸配列又はシークエン
スアラインメントと、結合分子又は結合分子の種類に関
する情報とを記憶するシークエンスアラインメント結合
分子記憶手段と、前記シークエンスアラインメント結合
分子記憶手段により記憶された結合分子既知タンパク質
のアミノ酸配列又はシークエンスアラインメントと、結
合分子又は結合分子の種類に関する情報を用いて前記結
合分子決定残基位置を決定する結合分子決定残基位置決
定手段と、前記結合分子決定残基位置におけるアミノ酸
残基（結合分子決定残基）と、結合分子又は結合分子の
種類とを対応付けることにより、結合分子決定残基と結
合分子または結合分子の種類との相関関係を表す結合分
子決定残基−結合分子分類情報を得る結合分子決定残基
−結合分子分類情報取得手段と、前記結合分子既知タン
パク質と同じ種類の結合分子未知タンパク質について前
記結合分子既知タンパク質間のシークエンスアラインメ
ントに対して結合分子未知タンパク質の配列を整列させ
て得られた結合分子未知タンパク質のシークエンスアラ
インメントに関する情報を入力するシークエンスアライ
ンメント入力手段とを具備し、結合分子決定残基−結合
分子分類情報に、シークエンスアラインメント入力手段
により入力された結合分子未知タンパク質のシークエン
スアラインメントに関する情報を用いて、当該結合分子
未知タンパク質の結合分子、又は結合分子の種類を予測
する、結合分子未知タンパク質の結合分子を予測するた
めのコンピュータ、 （１６）前記結合分子決定残基位置決定手段が、少なく
とも式９又は式１０のいずれか又は両方の関数を用いる
上記（１４）に記載の結合分子未知タンパク質の結合分
子を予測するためのコンピュータ、 （１７）前記結合分子決定残基位置決定手段が、式９で
表される関数を用いる上記（１５）又は上記（１６）に
記載の結合分子未知タンパク質の結合分子を予測するた
めのコンピュータ、 （１８）結合分子未知タンパク質の結合分子を予測する
ためのコンピュータであって、当該結合分子未知タンパ
ク質と同じ種類であり結合する結合分子が既知である結
合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメントの
うち当該結合分子既知タンパク質に結合する分子を決定
することに関与すると想定される位置である結合分子決
定残基位置と、当該結合分子決定残基位置における結合
分子既知タンパク質のアミノ酸残基である結合分子決定
残基と、当該結合分子決定残基に対応した結合分子既知
タンパク質の結合分子又は結合分子の種類とに関する情
報を記憶した記憶手段と、前記結合分子既知タンパク質
と同じ種類の結合分子未知タンパク質について前記結合
分子既知タンパク質間のシークエンスアラインメントに
対して結合分子未知タンパク質の配列を整列させて得ら
れた結合分子未知タンパク質のシークエンスアラインメ
ントに関する情報を入力するシークエンスアラインメン
ト入力手段と、入力されたシークエンスアラインメント
に関する情報と記憶手段に記憶される情報とから当該結
合分子未知タンパク質の結合分子又は結合分子の種類を
決定する結合分子決定手段と、決定された結合分子未知
タンパク質に結合する結合分子又は結合分子の種類を表
示する表示手段とを具備し、シークエンスアラインメン
ト入力手段により入力された結合分子未知タンパク質の
シークエンスアラインメントに関する情報と、記憶手段
に記憶された結合分子決定残基と当該結合分子決定残基
に対応した結合分子既知タンパク質の結合分子又は結合
分子の種類に関する情報とに基づいて結合分子決定手段
により結合分子未知タンパク質の結合分子又は結合分子
の種類を予測し、結合分子決定手段により予測された当
該結合分子未知タンパク質の結合分子又は結合分子の種
類を表示手段により表示する結合分子未知タンパク質の
結合分子を予測するためのコンピュータである。このよ
うなコンピュータによれば、結合分子既知タンパク質の
シークエンスアラインメントに基づいて結合分子決定残
基−結合分子分類情報を得ることができ、これにより結
合分子未知タンパク質のシークエンスアラインメントを
得るのみでその結合分子又は結合分子の種類を容易に予
測することができることとなる。

【００２３】さらに本発明は、 （１９）コンピュータを、結合分子既知タンパク質のシ
ークエンスアラインメントに関する情報を入力するシー
クエンスアラインメント入力手段と、前記シークエンス
アラインメント入力手段により入力された結合分子既知
タンパク質のアミノ酸配列又はシークエンスアラインメ
ントと、結合分子又は結合分子の種類に関する情報とを
記憶するシークエンスアラインメント結合分子記憶手段
と、前記シークエンスアラインメント結合分子記憶手段
により記憶された結合分子既知タンパク質のアミノ酸配
列又はシークエンスアラインメントと、結合分子又は結
合分子の種類に関する情報を用いて前記結合分子決定残
基位置を決定する結合分子決定残基位置決定手段と、前
記結合分子決定残基位置におけるアミノ酸残基（結合分
子決定残基）と、結合分子又は結合分子の種類とを対応
付けることにより、結合分子決定残基と結合分子または
結合分子の種類との相関関係を表す結合分子決定残基−
結合分子分類情報を得る結合分子決定残基−結合分子分
類情報取得手段と、前記結合分子既知タンパク質と同じ
種類の結合分子未知タンパク質について前記結合分子既
知タンパク質間のシークエンスアラインメントに対して
結合分子未知タンパク質の配列を整列させて得られた結
合分子未知タンパク質のシークエンスアラインメントに
関する情報を入力するシークエンスアラインメント入力
手段と、して機能させるプログラム、 （２０）前記結合分子決定残基位置決定手段が、少なく
とも式１２又は式１３のいずれか又は両方の関数を用い
る上記（１９）に記載のプログラム、 （２１）前記結合分子決定残基位置決定手段が、式１４
で表される関数を用いる上記（１９）又は（２０）に記
載のプログラム、 （２２）コンピュータを、結合分子未知タンパク質と同
じ種類であり結合する結合分子が既知である結合分子既
知タンパク質のシークエンスアラインメントのうち当該
結合分子既知タンパク質に結合する分子を決定すること
に関与すると想定される位置である結合分子決定残基位
置と、当該結合分子決定残基位置における結合分子既知
タンパク質のアミノ酸残基である結合分子決定残基と、
当該結合分子決定残基に対応した結合分子既知タンパク
質の結合分子又は結合分子の種類とに関する情報を記憶
した記憶手段と、前記結合分子既知タンパク質と同じ種
類の結合分子未知タンパク質について前記結合分子既知
タンパク質間のシークエンスアラインメントに対して結
合分子未知タンパク質の配列を整列させて得られた結合
分子未知タンパク質のシークエンスアラインメントに関
する情報を入力するシークエンスアラインメント入力手
段と、入力されたシークエンスアラインメントに関する
情報と記憶手段に記憶される情報とから当該結合分子未
知タンパク質の結合分子又は結合分子の種類を決定する
結合分子決定手段と、決定された結合分子未知タンパク
質に結合する結合分子又は結合分子の種類を表示する表
示手段として機能させるプログラム、および、 （２３）上記（１９）〜（２２）のいずれか１項に記載
のプログラムを記憶した記録媒体、等を提供する。

【発明の実施の形態】本発明は、アミノ酸配列と結合分
子とが既知である結合分子既知タンパク質について、少
なくとも２以上の結合分子既知タンパク質のシークエン
スアラインメントと、結合分子又は結合分子の種類とを
対応付けた結合分子既知タンパク質分類情報を得る工程
と、前記結合分子既知タンパク質分類情報を用いて、結
合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメントの
位置のうち結合分子を決定することに関与すると想定さ
れる位置である結合分子決定残基位置を１又は２以上特
定する工程と、前記結合分子決定残基位置におけるアミ
ノ酸残基（結合分子決定残基）と、結合分子又は結合分
子の種類とを対応付けることにより、結合分子決定残基
と結合分子又は結合分子の種類との相関関係を表す結合
分子決定残基−結合分子分類情報を得る工程と、前記結
合分子既知タンパク質と同じ種類の結合分子未知タンパ
ク質について前記結合分子既知タンパク質間のシークエ
ンスアラインメントに対して結合分子未知タンパク質の
配列を整列させ、結合分子未知タンパク質のシークエン
スアラインメントを得る工程と、前記結合分子未知タン
パク質のシークエンスアラインメントのうち結合分子決
定残基についての情報を、結合分子決定残基−結合分子
分類情報に当てはめ、結合分子未知タンパク質の結合分
子又は結合分子の種類を予測する結合分子未知タンパク
質の結合分子予測方法に関する。

【００２４】結合分子既知タンパク質とは、タンパク質
であってそれに結合する生体分子が知られているものを
意味する。例えば、リガンドが既知であるレセプターな
ど生体分子が特異的に結合するタンパク質を意味する。

【００２５】結合分子未知タンパク質とは、結合分子既
知タンパク質と同じ種類のタンパク質であって、結合分
子が未知のものを意味する。結合分子既知タンパク質と
同じ種類の結合分子未知タンパク質について前記結合分
子既知タンパク質間のシークエンスアラインメントに対
して結合分子未知タンパク質の配列を整列させて得られ
た結合分子未知タンパク質のシークエンスアラインメン
トとは、結合分子未知タンパク質のアミノ酸配列と当該
結合分子未知タンパク質と同種類のタンパク質のアミノ
酸配列の類似性（相同性）を調べるために置換、挿入、
欠失を考慮した上で、挿入、欠失に相当する箇所にギャ
ップを入れ、配列全体を並置したものである。

【００２６】結合分子未知タンパク質及び結合分子既知
タンパク質としては、Ｇタンパク質共役型受容体（ＧＰ
ＣＲ）、キナーゼ、リパーゼ、トランスポーター、プロ
テアーゼ、イオンチャンネルがあげられる。これらのう
ちで、Ｇタンパク質共役型受容体（ＧＰＣＲ）、キナー
ゼについて本発明が好ましく適用できる。結合分子未知
タンパク質及び結合分子既知タンパク質がＧタンパク質
共役型受容体（ＧＰＣＲ）である場合、結合分子未知タ
ンパク質をオーファンレセプターとも呼ぶ。なお、前述
の通り、結合分子未知タンパク質と結合分子既知タンパ
ク質とは同じ種類である。例えば、結合分子未知タンパ
ク質がＧＰＣＲであれば結合分子既知タンパク質もＧＰ
ＣＲである。

【００２７】［結合分子既知タンパク質分類情報］結合
分子既知タンパク質分類情報とは、少なくとも２以上の
結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメント
と結合分子（及び／又は、結合分子の種類）とを対応付
けた表を意味する。この表は、紙面のみならず、電子的
に保存され視覚により表として認識することができるよ
うな態様のものであれば特に限定されるものではない。
また、結合分子既知タンパク質のシークエンスアライン
メントと結合分子又は結合分子の種類との対応が認識で
きるものであれば特に限定されるものではない。

【００２８】［結合分子決定残基位置］結合分子決定残
基位置とは、結合分子既知タンパク質のシークエンスア
ラインメントの位置であって、結合分子を決定すること
に関与すると想定される位置を意味する。

【００２９】リガンド決定残基位置の数としては、1以
上であれば特に限定されるものではなく、1以上10以下
であれば好ましく、2以上6以下であればより好ましく、
2であれば特に好ましい。生体を構成するアミノ酸残基
の種類は20種しか存在しない。したがって、1つのリガ
ンド決定残基のみで対応付けることのできるリガンドは
20種類までである。一方、例えば、ＧＰＣＲでは、100
種類以上のリガンドが知られているので、リガンド決定
残基位置が1つであれば、全てのリガンドとリガンド決
定残基とを対応付けることができない。したがって、Ｇ
ＰＣＲのようにリガンドが20種類以上ある系において、
結合分子未知タンパク質のリガンドを予測するには、リ
ガンド決定残基位置が2つ以上あることが望ましい。ま
た、リガンド決定残基位置の数が多いほど予測精度が高
まる。リガンドを数種類に分類し（X1〜Xp：pは分類の
数である。）、結合分子未知タンパク質のリガンドがい
ずれの分類に属するかを決定する場合、リガンドの数
（pの値）が少なければ、1つのリガンド決定残基位置の
アミノ酸残基のみでリガンドの種類を予測することが可
能となる。しかし、かかる場合であっても、一般に2つ
以上のリガンド決定残基位置のアミノ酸残基を組合せて
リガンドの種類を予測した方が予測精度は高くなる。

【００３０】［結合分子決定残基］結合分子決定残基と
は、前記結合分子決定残基位置におけるアミノ酸残基を
意味する。また、結合分子既知タンパク質について複数
種類の結合分子の特定残基位置（１つ又は２つ以上）と
複数種類のアミノ酸残基とを組合せ、結合分子決定残基
としても良い。例えば、シークエンスアラインメント第
２番目と第８番目のアミノ酸残基位置を結合分子決定残
基位置の一例とし、シークエンスアラインメント第９番
目と第１１番目のアミノ酸残基を他の例とする場合であ
る。このように異なった結合分子決定残基位置を組合せ
ることにより、結合分子又は結合分子の種類の予測精度
を向上させることが可能となるからである。結合分子決
定残基に関する情報とは、前記結合分子決定残基位置に
おけるアミノ酸残基に関する情報を意味する。例えば、
タンパク質のシークエンスアラインメントの第２番目と
第８番目が結合分子決定残基位置であれば、シークエン
スアラインメントの第２番目と第８番目が、結合分子決
定残基の位置に関する情報である。そして、シークエン
スアラインメントのうち、第２番目と第８番目のアミノ
酸残基の種類についての情報と当該結合分子決定残基の
位置に関する情報とをあわせて結合分子決定残基に関す
る情報となる。

【００３１】［結合分子決定残基−結合分子分類情報］
結合分子決定残基−結合分子分類情報とは、結合分子決
定残基と結合分子または結合分子の種類との相関関係を
表す表である。この表は、紙面のみならず、電子的に保
存され視覚により表として認識することができるような
態様のものであれば特に限定されるものではない。ま
た、結合分子決定残基と結合分子又は結合分子の種類と
の対応が認識できるようなものであれば特に限定される
ものではない。

【００３２】［結合分子］結合分子としては、生体高分
子である結合分子既知タンパク質及び結合分子未知タン
パク質に結合しうるものであれば特に限定されるもので
はないが、例えば、レセプタータンパク質に結合するリ
ガンドや、ＧＰＣＲに結合するＧαタンパク質などがあ
げられる。

【００３３】［結合分子の種類］結合分子の種類とは、
同じ種類の結合分子既知タンパク質に複数の結合分子が
存在する場合にそれらをその機能や性質などに応じて分
類したものである。例えば、ＧＰＣＲのリガンドを、モ
ノアミン、脂質、ペプチドに分類する場合があげられ
る。

【００３４】［コンピュータ］本発明のコンピュータ
は、一定の計算等をすることができる電子的デバイスで
あれば、特に限定されるものではなく、たとえば、パー
ソナルコンピューター、スーパーコンピュータ、モバイ
ル等公知のコンピュータであってもよい。ブラウザを搭
載したコンピュータであれば、インターネットに接続す
ることができ、公知のＷｅｂ（ウェブ）サイトにアクセ
スすることができるので特に好ましい。

【００３５】以下、結合分子がリガンドである場合を例
にしてリガンド決定残基−リガンド分類情報作成までの
工程を説明する。 ［リガンド決定残基−リガンド分類情報作成までの工
程］図１は、リガンド決定残基−リガンド分類情報作成
までの工程の一例を表し、以下の工程からなる。すなわ
ち、アミノ酸配列とリガンド（及び／又はリガンドの種
類）とが既知である少なくとも２以上の結合分子既知タ
ンパク質についてのシークエンスアラインメントとリガ
ンド（及び／又はリガンドの種類）に関する情報を取得
する工程（S101）、シークエンスアラインメントとリガ
ンド（及び／又はリガンドの種類）を対応付け、結合分
子既知タンパク質分類情報を得るシークエンスアライン
メントリガンド分類情報取得工程（S102）、シークエン
スアラインメントリガンド分類情報取得工程により得ら
れる結合分子既知タンパク質分類情報を用いて結合分子
既知タンパク質のシークエンスアラインメントのうちリ
ガンド（及び／又はリガンドの種類）を決定することに
関与すると想定される位置であるリガンド決定残基位置
を1又は2以上特定するリガンド決定残基位置特定工程
（S103）、リガンド決定残基位置特定工程により特定さ
れたリガンド決定残基位置におけるアミノ酸残基（リガ
ンド決定残基）によって、リガンド（及び／又はリガン
ドの種類）を対応付けたリガンド決定残基とリガンド
（及び／又はリガンドの種類）との相関関係を表すリガ
ンド決定残基−リガンド分類情報を得るリガンド決定残
基−リガンド分類工程（S104）である。以下、各工程に
ついて説明する。なお、以降リガンドの種類を含めて単
にリガンドという場合もある。

【００３６】［ステップ１０１］まず、リガンド決定残
基−リガンド分類情報を作成するために、アミノ酸配列
とリガンドとが既知である少なくとも2以上の結合分子
既知タンパク質についてのシークエンスアラインメント
とリガンド（及び／又はリガンドの種類）に関する情報
を取得する（S101）。この工程では、複数の結合分子既
知タンパク質についてアミノ酸配列とリガンド（及び／
又はリガンドの種類）に関する情報を取得するが、アミ
ノ酸配列からシークエンスアラインメントを求めても良
いし、複数の結合分子既知タンパク質について既にシー
クエンスアラインメントが求められていれば、そのシー
クエンスアラインメントに関する情報を直接取得しても
良い。結合分子既知タンパク質についてのシークエンス
アラインメントとリガンド（及び／又はリガンドの種
類）に関する情報を取得する方法は、特に限定されるも
のではなく、データベースから当該情報を取得しても、
計算により当該情報を取得しても良い。データベースと
しては、少なくとも100種類以上の結合分子既知タンパ
ク質についてのシークエンスアラインメントとリガンド
（及び／又はリガンドの種類）に関する情報を収録して
いるデータベースが好ましく、500以上収録していれば
より好ましく、1000以上収録していれば特に好ましい。
結合分子既知タンパク質の数が多いほど、リガンド決定
残基−リガンド分類情報の精度が高まるからである。

【００３７】公知のデータベースとしては、結合分子既
知タンパク質のシークエンスアラインメントとリガンド
（及び／又はリガンドの種類）を記述しているものであ
れば特に限定されるものではなく、例えばＧＰＣＲＤＢ
(http://www.ＧＰＣＲ.org/7tm/)があげられる。シーク
エンスアラインメントは、公知の計算方法によって求め
ることもできる。シークエンスアラインメントに関して
公知の計算法としては、例えばClustal WやBLASTが挙げ
られるが、手動で計算しても良い。また、リガンドに関
する分類をあらかじめ作成しておき、リガンドに関する
情報が入力されれば、リガンドの種類が自動的に求めら
れるようにしてき、リガンドの情報を入手すれば、リガ
ンドの種類に関する情報も得られるようにしてもよい。

【００３８】［ステップ１０２］次に、ステップ101で
取得された2以上の結合分子既知タンパク質についての
シークエンスアラインメントとリガンド（及び／又はリ
ガンドの種類）に関する情報について、シークエンスア
ラインメントとリガンド（及び／又はリガンドの種類）
に関する情報を対応付け、結合分子既知タンパク質分類
情報を得る（シークエンスアラインメントリガンド分類
情報取得工程:S102）。ステップ101において、2以上の
結合分子既知タンパク質についてのシークエンスアライ
ンメントとリガンド（及び／又はリガンドの種類）に関
する情報をデータベース等から取得する際に、すでにシ
ークエンスアラインメントとリガンド（及び／又はリガ
ンドの種類）が対応付けられていれば、シークエンスア
ラインメントとリガンド（及び／又はリガンドの種類）
が対応付けられたままの情報を取得してもよい。

【００３９】［ステップ１０３］次に、ステップ102の
シークエンスアラインメントリガンド分類情報取得工程
により得られる結合分子既知タンパク質分類情報を用い
て、結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメ
ントのうちリガンド（及び／又はリガンドの種類）を決
定することに関与すると想定される位置であるリガンド
決定残基位置を1又は2以上特定する（リガンド決定残基
位置特定工程:S103）。

【００４０】この工程においては、対象とするタンパク
質の種類や性質に合わせ好ましい関数を組合せてリガン
ド決定残基位置を1又は2以上特定する。この工程の好ま
しい実施態様については、後述する。

【００４１】［ステップ１０４］次に、リガンド決定残
基位置特定工程により特定されたリガンド決定残基位置
におけるアミノ酸残基（リガンド決定残基）によって、
リガンド（及び／又はリガンドの種類）を対応付けたリ
ガンド決定残基とリガンドとの相関関係を表すリガンド
決定残基−リガンド分類情報を得る（リガンド決定残基
−リガンド分類工程：S104）。

【００４２】この工程では、それぞれのＧＰＣＲについ
てリガンド決定残基位置、リガンド決定残基、及びリガ
ンド（及び／又はリガンドの種類）に関する情報を、シ
ークエンスアラインメントリガンド分類情報から取得
し、リガンド決定残基−リガンド分類情報を得る。

【００４３】このようなリガンド決定残基−リガンド分
類情報を用いれば、リガンド未知のＧＰＣＲについて
も、そのシークエンスアラインメントを求めるだけで、
そのリガンド（及び／又はリガンドの種類）を予測する
ことが可能となる。

【００４４】［ステップ１０３の一実施態様］図２に従
って、リガンド決定残基位置特定工程（S103）の好まし
い一態様を説明する。この工程は、リガンド決定残基位
置の数が1つの場合である。リガンドをp種類に分け、そ
れぞれX1からXpに分類する。ステップ102で得られた結
合分子既知タンパク質分類情報に存在する結合分子既知
タンパク質の全てのシークエンスアラインメントとリガ
ンド（及び／又はリガンドの種類）に関する情報を下記
の式１５に入力し、関数f1(n)の値が小さいものから、
リガンド決定残基位置の候補とする（リガンド決定残基
位置候補選択工程:S201）。このとき、得られたリガン
ド決定残基位置の候補におけるシークエンスアラインメ
ントについて、シークエンスアラインメント不能(-で表
される)が、全ＧＰＣＲの３％以上存在すれば、当該リ
ガンド決定残基位置をリガンド決定残基位置として採用
しないことが好ましい。

【式１５】 ［式１５中、ｎは、f1(n)が、結合分子既知タンパク質
のシークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ
酸残基についての評価関数であることを表し、Resは、
アミノ酸残基の種類を表し、Xq及びXrは、リガンドを表
し、qは1からp-1までの整数を表し、rはqより大きくp以
下である整数を表し、ｐはリガンドの数を表し、N(Res,
Xq)は、結合分子既知タンパク質分類情報に存在する結
合分子既知タンパク質のうち、シークエンスアラインメ
ントのｎ番目のアミノ酸残基がResであり、かつリガン
ドがXqであるものの数を表し、N(Res, Xr)は、結合分子
既知タンパク質分類情報に存在する結合分子既知タンパ
ク質のうち、シークエンスアラインメントのｎ番目のア
ミノ酸残基がResであり、かつリガンドがXrであるもの
の数を表す。］

【００４５】リガンド決定残基位置候補選択工程におい
てあげられるリガンド決定残基位置候補の数としては、
特に限定されるものではないが、1以上100以下が好まし
く、1以上10以下であればより好ましく、1以上5以下で
あれば特に好ましい。リガンド決定残基位置候補が多す
ぎると後のリガンド決定残基位置候補の信頼性確認工程
が困難になるからである。

【００４６】ステップ201のリガンド決定残基位置候補
選択工程において選択されたリガンド決定残基位置候補
は、そのままリガンド決定残基位置としてもよいが、リ
ガンド決定残基位置の候補の信頼性を式２を用いて検討
することがより好ましい。（リガンド決定残基位置候補
の信頼性検討工程：S202）。この場合、下記式１６を用
いてリガンド決定残基位置候補の信頼性を検討する。得
られたf2(n)の値が小さいほどリガンド決定残基位置と
してふさわしいこととなる。

【式１６】 ［式１６中、ｎは、f2(n)が、結合分子既知タンパク質
のシークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ
酸残基についての評価関数であることを表し、Resは、
アミノ酸残基の種類を表し、X1からXpは、リガンド又は
リガンドの種類を表し、pは、リガンド又はリガンドの
種類の数を表し、N(Res, X)は、ステップ102で得られた
結合分子既知タンパク質分類情報に存在する結合分子既
知タンパク質のうち、シークエンスアラインメントのｎ
番目のアミノ酸残基がResであり、かつリガンドがXであ
るものの数を表す。］

【００４７】ステップ201で得られたf1(n)の値及び／ま
たはステップ202で得られたf2(n)の値を用いてリガンド
決定残基位置を特定する（リガンド決定残基位置特定工
程:S203）。得られたf2(n)の値が最も小さいものをリガ
ンド決定残基位置としてもよいし、f1(n)とf2(n)の値の
積が最も小さなものをリガンド決定残基位置としてもよ
いし、f1(n)とf2(n)の値の和が最も小さなものをリガン
ド決定残基位置としてもよい。また、ステップ102で得
られた結合分子既知タンパク質分類情報に存在する結合
分子既知タンパク質のアミノ酸残基位置のうち、f1(n)
が低い方から順位付けをし、更にf2(n)についても同様
に順位付けをし、両方の順位を掛け合わせ、最も低いも
のをリガンド決定残基位置としてもよい。また、得られ
たリガンド決定残基位置におけるシークエンスアライン
メントについてシークエンスアラインメント不能(-で表
される)が、全ＧＰＣＲの３％以上存在すれば、当該リ
ガンド決定残基位置をリガンド決定残基位置として採用
しないことが好ましい。

【００４８】［ステップ１０３の別の実施態様］図３に
従って、リガンド決定残基位置特定工程（S103）の好ま
しい別の実施態様を説明する。この工程は、リガンド決
定残基位置の数が2つの場合である。まず、ステップ102
で得られた結合分子既知タンパク質分類情報に存在する
結合分子既知タンパク質の全てのシークエンスアライン
メントと、リガンド又はリガンドの種類に関する情報を
式１に入力し、リガンド決定残基位置の候補をあげる
（リガンド決定残基位置候補選択工程:S301）。

【００４９】リガンド決定残基位置候補選択工程におい
てあげられるリガンド決定残基位置候補の数としては、
特に限定されるものではないが、1以上100以下が好まし
く、1以上20以下であればより好ましく、2以上10以下で
あれば更に好ましく、2以上6以下であれば特に好まし
い。リガンド決定残基位置候補が多いと後のリガンド決
定残基位置候補の信頼性確認工程が困難になり、候補が
1だと多様なリガンド種類に対応できないからである。

【００５０】ステップ301のリガンド決定残基位置候補
選択工程においてあげられたリガンド決定残基位置候補
について、リガンド決定残基位置の候補の信頼性を式２
を用いて検討することを含めることはより好ましい実施
態様である（リガンド決定残基位置候補の信頼性検討工
程:S302）。なお、ステップ302であるリガンド決定残基
位置信頼性検討工程を経ない場合は、ステップ301の後
ステップ303へと進めばよい。リガンド決定残基位置信
頼性検討工程では、少なくともリガンド決定残基位置候
補を含むアミノ酸残基位置に関して、式2に結合分子既
知タンパク質のシークエンスアラインメントとリガンド
に関する情報を入力する。関数f2(n)の値の小さいもの
がリガンド決定位置残基位置としてふさわしい。

【００５１】関数f2(n)の値の小さいものからリガンド
決定残基位置として選択してもよいし、f1(n)とf2(n)の
値の積が最も小さなものをリガンド決定残基位置として
選択してもよいし、f1(n)とf2(n)の値の和が最も小さな
ものをリガンド決定残基位置として選択してもよい。ま
た、ステップ102で得られた結合分子既知タンパク質分
類情報に存在する結合分子既知タンパク質のアミノ酸残
基位置のうち、f1(n)が低い方から順位付けをし、更にf
2(n)についても同様に順位付けをし、両方の順位を掛け
合わせ低いものからリガンド決定残基位置として選択し
てもよい。また、得られたリガンド決定残基位置におけ
るシークエンスアラインメントについてシークエンスア
ラインメント不能(-で表される)が、結合分子既知タン
パク質分類情報に記載されたＧＰＣＲの３％以上存在す
れば、当該リガンド決定残基位置をリガンド決定残基位
置として採用しないことが好ましい。

【００５２】次に、ステップ301又はステップ302におい
てあげられた、リガンド決定残基位置の候補を2つ組合
せ、リガンド決定残基位置のペア候補をあげる（リガン
ド決定残基位置のペア選択工程：S303）。リガンド決定
残基位置のペア候補としては、全てのリガンド決定残基
位置の候補からなる組合せをあげても良いし、f1(n)の
好ましいリガンド決定残基位置とその他の残基位置との
組合せでリガンド決定残基位置のペア候補をあげても良
い。

【００５３】リガンド決定残基位置のペア候補について
の情報を式１７に入力することによりリガンド決定残基
位置のペアを特定する（リガンド決定残基位置のペア特
定工程:S304）。

【式１７】 ［式１７中、(m,n)は、ｆ3(m, n)が結合分子既知タンパ
ク質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第
ｎ番目のアミノ酸残基についての評価関数であることを
表し、アミノ酸残基ペア種類数は、結合分子既知タンパ
ク質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第
ｎ番目のアミノ酸残基の組合せの種類の数を表し、2交
差残基ペア種類数及び3交差残基ペア種類数はそれぞ
れ、結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメ
ントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の組合せ
のうちリガンドが2種類及び3種類のものの数を意味し、
p交差残基ペア種類数は、結合分子既知タンパク質のシ
ークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目の
アミノ酸残基の組合せのうちリガンドがp種類のものの
数を意味し、シークエンスアラインメント不能アミノ酸
残基数とは、結合分子既知タンパク質のシークエンスア
ラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基
のうち一方が、好ましい相同性を得るためにシークエン
スアラインメント不可能とされた数を意味し、シークエ
ンスアラインメント不能アミノ酸残基ペア数とは、結合
分子既知タンパク質のシークエンスアラインメントのう
ち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の両方が、好まし
い相同性を得るためにシークエンスアラインメント不可
能とされた数を意味し、ｗXは正の定数、またはアミノ
酸ペア種類数を変数とする分布関数であって、アミノ酸
ペア種類数が400以下の正の数であるときに最大値を与
える分布関数を意味し、ｗ1…ｗp-1、ｗA、ｗBは、ウエ
イトであり、正の数である。］

【００５４】ｗXは正の定数でもよく、ガウス関数や分
布関数でもよい。正の定数の場合、特に限定されるもの
ではないが、１が望ましい。ｗXが、分布関数の場合、
ｗXは正の定数、またはアミノ酸ペア種類数を変数とす
る分布関数であって、アミノ酸ペア種類数が４００以下
であるときに最大値を与える分布関数を意味し、特に限
定されるものではない。例えば、アミノ酸ペア種類数を
変数とするガウス関数、ローレンツ関数などでもよい。
その最大値は、正の数であれば特に限定されるものでは
ない。この分布関数の最大値を与えるような変数の値と
しては、400以下が好ましく、20〜200であればより好ま
しく、40〜140であれば更に好ましい。この値は、リガ
ンド決定アミノ酸ペアの総数が20×20 = 400であり、経
験上40〜140種のアミノ酸ペアによる予測が最も良好な
結果を与えることから決定されたものである。分布関数
の半値全幅としては、１０以上１００以下が好ましく、
２０以上７０以下であればより好ましく、３０以上５０
以下であれば更に好ましい。分布関数の最大値として
は、他のウエイトとの関係にもよるが、１が好ましい。
ウエイト（ｗ1…ｗp-1、ｗA、ｗB）の値は、正の数であ
れば特に限定されるものではない。しかし、例えば、3
交差残基ペアが存在する場合、2交差残基ペアよりもリ
ガンドを予測する上で好ましくないためｗ2の値がｗ1の
値よりも大きいことが好ましい。例えば、リガンドの数
が3つの場合は、3交差残基ペア以降は存在し得ない。こ
の場合のウエイトの組合せとしては、ｗ1が2でｗ2が5で
ｗAとｗBが1の組合せがあげられる。

【００５５】リガンド決定残基位置のペア候補のうち小
さなf3(m,n)の値を与えるものが好ましいリガンド決定
残基位置のペアである。

【００５６】なお、特に明示しないが、リガンド決定残
基位置のペアを任意に組合せたリガンド決定残基−リガ
ンド分類情報を得ることは、本発明の好ましい別の実施
態様である。組合せ方としては、特に限定されるもので
はないが、前述の関数f3(n)の値が一番小さなものと、
二番目及び／又はｘ番目(ここで、ｘは２より大きく１
００より小さな整数を表す。) に小さなものを組合せ
る、関数f3(m,n)の値がｘ番目に小さなものとｙ番目(こ
こで、ｙは、ｘとは異なり、２より大きく１００より小
さな整数を表す。) に小さなものを組合せる等があげ
られる。例えば、f3(n)関数の値が、２９番目までのリ
ガンド決定残基を任意に組合せることができる。ここ
で、ｘ番目及びｙ番目のｘ及びｙは、コンピュータにあ
らかじめ入力されていてもよいし、ユーザからの入力情
報をコンピュータが受け取り、リガンド決定残基の組合
せを作成してもよい。f3(m,n)関数の値が最小なものと2
番目に小さなものを組合せたのみでは、リガンド及び／
又はリガンドの種類を予測することのできるリガンド位
置決定残基は限られたものとなる。しかし、このよう
に、複数のリガンド位置決定残基を組合せることで、多
くの種類のリガンド未知タンパク質のリガンド及び／又
はリガンドの種類を予測することが可能となり、しかも
当該予測の精度も高まることとなりうる。このような、
リガンド決定残基の組合せは、リガンド決定残基組合せ
手段により自動的に組合せることが可能となっているこ
とが、本発明の好ましい実施の態様である。かかる手段
を用いれば、リガンド決定残基位置から導かれる予測を
補完することができる。なお、上記ｘとｙは、それぞれ
２より大きく、１００より小さいことが好ましく、５０
より小さければより好ましく、３０より小さければ更に
好ましく、２０より小さければ特に好ましい。この実施
態様では、例えば、あるリガンド既知タンパク質のアミ
ノ酸残基のうち、関数f3(m,n)の値が一番小さなリガン
ド決定残基位置にあるものを抽出する。そして、リガン
ド決定残基−リガンド分類情報にあげられたリガンド既
知タンパク質のうち、抽出されたリガンド決定残基と一
致するものの数を求める。さらに、これらのうちで、リ
ガンド又はリガンドの種類が、当該あるリガンド既知タ
ンパク質と一致するものの数を求める。このような本明
細書ではこのようにしてえられた値をＮ：（（リガンド
決定残基−リガンド分類情報にあげられたリガンド既知
タンパク質のうち、抽出されたリガンド決定残基と一致
するものの数）／（リガンド又はリガンドの種類が、当
該あるリガンド既知タンパク質と一致するものの数））
とする。そして、関数f3(m,n)の値が二番目に小さなリ
ガンド決定残基位置についても同様にＮを求める。その
後、関数f3(m,n)の値第一番目及び第二番目に小さなリ
ガンド決定残基位置のＮの分母同士及び分子同士を足し
合わせる。このようにして、リガンド決定残基位置のペ
アを任意に組合せたリガンド決定残基−リガンド分類情
報を得るのである。

【００５７】以上説明した各工程は、手動によって行わ
れてもよいが所定の媒体又はプログラムをインストール
したコンピュータによって行われることが特に好まし
い。また、このコンピュータは、インターネットに接続
されており、外部のデータベースにアクセス可能となっ
ていることが特に好ましい。

【００５８】このようなコンピュータは、少なくとも、
結合分子未知タンパク質のシークエンスアラインメント
に関する情報を入力するシークエンスアラインメント入
力手段と、前記シークエンスアラインメント入力手段に
より入力された結合分子既知タンパク質のアミノ酸配列
又はシークエンスアラインメントと結合分子又は結合分
子の種類に関する情報とを記憶するシークエンスアライ
ンメント結合分子記憶手段と、前記シークエンスアライ
ンメント結合分子記憶手段により記憶された結合分子既
知タンパク質のアミノ酸配列又はシークエンスアライン
メントと結合分子又は結合分子の種類に関する情報を用
いて前記結合分子決定残基位置を予測する結合分子決定
残基位置決定手段と、前記結合分子決定残基位置におけ
るアミノ酸残基（結合分子決定残基）と結合分子または
結合分子の種類とを対応付けることにより、結合分子決
定残基と結合分子または結合分子の種類との相関関係を
表す結合分子決定残基−結合分子分類情報を得る結合分
子決定残基−結合分子分類情報取得手段とを具備する。

【００５９】結合分子決定残基位置決定手段において
は、結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメ
ントや結合分子又は結合分子の種類に関する情報を先述
したf1(n)、f2(n)、f3(m,n)関数のいずれか又はこれら
を任意に組合せ結合分子決定残基位置を決定する。

【００６０】リガンド決定残基−リガンド分類情報は、
独自のデータベースを構成していてもよいし、ステップ
102で得られる結合分子既知タンパク質分類情報に基づ
くリレーショナルデータベースとして構成されていても
よい。リガンド決定残基−リガンド分類情報が、結合分
子既知タンパク質分類情報に基づくリレーショナルデー
タベースとして構成されていれば、結合分子未知タンパ
ク質のシークエンスアラインメントとそのリガンドが確
認された場合、それを結合分子既知タンパク質分類情報
に組込んで、リガンド決定残基位置を容易に再評価する
ことができるため好ましい。

【００６１】このようなコンピュータであれば、結合分
子決定残基−結合分子分類情報に結合分子未知タンパク
質のシークエンスアラインメントを入力することにより
結合分子又は結合分子の種類を容易に予測することが可
能となる。

【００６２】なお、本発明のコンピュータは、結合分子
決定残基−結合分子分類情報をあらかじめインストール
しておき、タンパク質のシークエンスアラインメントを
入力するシークエンスアラインメント入力手段によっ
て、結合分子未知タンパク質のシークエンスアラインメ
ントを入力することにより、結合分子及び／又は結合分
子の種類を予測するコンピュータであってもよい。この
ようなコンピュータであっても、結合分子決定残基−結
合分子分類情報に結合分子未知タンパク質のシークエン
スアラインメントを入力することにより結合分子又は結
合分子の種類を容易に予測することが可能となる。

【００６３】［仮想的な結合分子既知タンパク質を用い
た例］以下、仮想的な結合分子既知タンパク質を用い
て、本発明のリガンド決定残基−リガンド分類情報作成
までの工程及び結合分子未知タンパク質の結合分子種予
測工程を説明する。

【００６４】表１は、仮想的な結合分子既知タンパク質
分類情報の例である。この系では、リガンドが既知であ
りアミノ酸配列（シークエンスアラインメント）が既知
である6つの結合分子既知タンパク質が集められてい
る。そして、リガンドは、P、A、Nの3つの分類に分けら
れている。リガンドの種類に基づいてリガンド決定残基
位置を決定する場合は、P、A、Nが、それぞれ式1、式2
におけるX1、X2、X3に対応する。また、リガンドに基づ
いてリガンド決定残基位置を決定する場合は、○×、×
×、△△が、それぞれ式1、式2におけるX1、X2、X3に対
応する。

【００６５】

【表１】

【００６６】表1において、例えば１番目の結合分子既
知たんぱく質のシークエンスアラインメントが、TLMRK
であり、その結合分子（リガンド）は○×である。そし
て、リガンド○×のリガンドの種類は、Pである。

【００６７】評価関数f1(1)について説明する。上記シ
ークエンスアラインメントのうち1番目のアミノ酸残基
はTのみである。したがって、関数f1(n)において、Res
はTのみである。アミノ酸残基がTであって、リガンドが
Pであるものは3種類あるから、N(Res, X1)= N(T,X1)=3
となる。同様にして、N(Res, X2)= N(T,X2)=2、N(Res,
X3)= N(T,X3)=1 となる。これから、f1(1)は以下の通
りとなる。

【式１８】

【００６８】次にf2(1)について説明する。

【００６９】

【式１９】 となる。

【００７０】f1(2)とf2(2)について説明する。上記シー
クエンスアラインメントのうち2番目のアミノ酸残基は
L、M、Cの3種類である。したがって、関数f1(n)におい
て、ResはL、M、Cである。2番目のアミノ酸残基がLであ
って、リガンドがPであるものは3種類あるから、N(L,X
1)=N(L,P)=3となる。2番目のアミノ酸残基がLであっ
て、リガンドがA、Nのものは存在しないから、N(L,X2)=
N(L,A)=N(L,X3)=N(L,N)=0となる。2番目のアミノ酸残基
がMであって、リガンドがAであるものは2種類あるか
ら、N(M,X2)=N(M,A)=2となる。2番目のアミノ酸残基がL
であって、リガンドがP、Nのものは存在しないから、N
(M,X1)=N(M,P)=N(M,X3)=N(M,N)=0となる。2番目のアミ
ノ酸残基がCであって、リガンドがNであるものは1種類
あるから、N(C,X3)=N(C,N)=1となる。2番目のアミノ酸
残基がCであって、リガンドがP、Aのものは存在しない
から、N(C,X1)=N(C,P)=N(C,X2)=N(C,A)=0となる。これ
から、f1(2)は以下の通りとなる。

【００７１】

【式２０】

【００７２】またf2(2)は次の通りとなる。

【００７３】

【式２１】

【００７４】同様にしてf1(3)=5、f1(4)=0、f1(5)=8、f
2(3)=1、f2(4)=O、f2(5)=4となる。

【００７５】f1(n)の値が小さなものから並べると、ｎ
が2、4、3、5、1の順番となる。小さなf1(n)の値を与え
るアミノ酸残基位置が、リガンド決定残基位置の候補で
ある。ここでは、第2、4、3番目のアミノ酸残基位置
を、リガンド決定残基位置の候補とする。いくつのアミ
ノ酸残基位置をリガンド決定残基位置の候補とするかは
あらかじめ決めておいても良い。これらのアミノ酸残基
位置におけるf2(n)の値は、第1、5番目のアミノ酸残基
位置におけるf2(n)の値に比べ小さいことから、第2、
4、3番目のアミノ酸残基位置が、リガンド決定残基位置
の候補として望ましい候補であることが確認できる。

【００７６】［リガンド決定残基位置のペア決定過程］
リガンド決定残基位置のペアに対してリガンドが2種類
あるものを2交差残基ペア種とし、リガンド決定残基位
置のペアに対してリガンドが3種類あるものを3交差残基
ペア種とする。第2、4、3番目のアミノ酸残基位置をそ
れぞれ組合せ、リガンド決定残基位置のペア候補をあげ
る。この例では、(2,3)、(2,4)、(3,4)の3種類のペア候
補があげられる。

【００７７】まず、リガンド決定残基位置のペア候補
(2,3)について検討する。シークエンスアラインメント
の2番目と3番目にあるアミノ酸残基の組合せは、(L,
M)、(M,M)、(C,M)、(L,L)、(M,L)の5種類である。した
がって、「属するアミノ残基ペア種類数」は5である。
これら5種類のアミノ酸残基の組合せについて対応する
リガンドはそれぞれ一義的に決まるので、2交差残基ペ
ア種と3交差残基ペア種はない。これからf3(2,3)の値は
5である。同様にして、f3(2,4)の値は、4であり、 f3
(3,4)の値は、5である。よって残基位置のペア(2,4)が
最も好ましく、リガンド決定残基位置のペアである。

【００７８】なお、好ましくないアミノ酸残基位置の組
合せであれば、f3の値が大きくなることを示すために、
アミノ酸残基位置1と5の組合せを用いてf3(1,5)を求め
る。シークエンスアラインメントの1番目と5番目にある
アミノ酸残基の組合せは、(T,K)、(T,A)の2種類であ
る。したがって、「属するアミノ残基ペア種類数」は2
である。(T,K)の組合せに対応するリガンドの種類は、
P、A、Nの3種であるから、(T,K)は、3交差残基ペア種で
ある。よって、f3(1,5)の値は、7となる。この値は、f3
(2,4)の値よりも大きく、関数f3がリガンド決定残基位
置のペア決定に適していることが理解できる。

【００７９】［リガンド決定残基−リガンド分類情報作
成工程］以上よりリガンド決定残基位置のペアがシーク
エンスアラインメントの(2,4)番目であることがわかっ
た。これらに対応するアミノ酸残基とそのリガンドを抽
出しリガンド決定残基−リガンド分類情報を作成する。

【００８０】

【表２】

【００８１】表２から、例えば、２、４番目のシークエ
ンスアラインメントがそれぞれＬとＲであれば、そのリ
ガンドは○×であり、リガンドの種類はＰであると予測
される。

【００８２】［結合分子未知タンパク質の結合分子種予
測工程］以上のようなリガンド決定残基−リガンド分類
情報を入手できれば、結合分子未知タンパク質（リガン
ドが未知の結合分子既知タンパク質）のリガンド決定残
基位置におけるアミノ酸残基を求めリガンド決定残基−
リガンド分類情報に当てはめることにより、結合分子未
知タンパク質のリガンドを予測することが可能となる。
例えば、ある結合分子未知タンパク質のシークエンスア
ラインメントを公知の方法により求め、当該シークエン
スアラインメントのうち第2番目と第4番目のアミノ酸残
基が、それぞれMとQであれば、その結合分子未知タンパ
ク質のリガンドの種類はA、でありリガンドは××（表
２）と予想できる。このように、結合分子未知タンパク
質のリガンド（又はリガンドの種類）を予測することに
より、そのタンパク質とリガンドのペアが決められ、そ
のリガンドの物理的・化学的・生物学的性質は容易に推
定できることから、そのタンパク質の機能を推定するこ
とにつながる。したがって、本発明の予測方法は新規な
医薬を開発する上でも有益である。

【００８３】以上の説明では、リガンドについて説明し
たが、本発明は、リガンドのみならず、結合分子既知タ
ンパク質に結合する分子を予測することができる。例え
ば、結合分子既知タンパク質がＧＰＣＲである場合には
当該ＧＰＣＲに結合する、Gαタンパク質を予測するこ
ともできる。

【００８４】各種細胞や臓器における複雑な機能を調節
する物質と、その特異的レセプタータンパク質、特には
Ｇタンパク質共役型レセプタータンパク質との関係を明
らかにすることは、各種細胞や臓器における複雑な機能
を解明し、それら機能と密接に関連した医薬品開発に非
常に重要な手段を提供することとなる。本発明の結合分
子未知タンパク質の結合分子予測方法を用いれば、例え
ば、ＧＰＣＲのリガンド及び／又はリガンドの種類を予
測することが可能となる。ＧＰＣＲのリガンド及び／又
はリガンドの種類を予測することができれば、当該ＧＰ
ＣＲの生体内での機能を予測することにつながる。そし
て、例えば、機能が予測され、そのリガンド及び／又は
リガンドの種類が予測されたＧＰＣＲに関する情報を用
いれば、容易に当該ＧＰＣＲが関与する疾患等の予防
薬、治療薬を製造することが可能となる。

【００８５】ＧＰＣＲの機能を考慮すると、特に中枢疾
患、炎症性疾患、循環器疾患、癌、代謝性疾患、免疫系
疾患または消化器系疾患の予防剤、若しくは治療剤のい
ずれか又は両方の製造方法に本発明は有効に利用される
こととなる。

【００８６】本明細書の配列表の配列番号は、以下の配
列を示す。 〔配列番号：１〕ラットＴＧＲ２３−２リガンド（１−
１８）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：２〕ラットＴＧＲ２３−２リガンド（１−
１５）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：３〕ラットＴＧＲ２３−２リガンド（１−
１４）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：４〕以下の参考例６におけるＰＣＲ反応で
使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：５〕以下の参考例６におけるＰＣＲ反応で
使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：６〕以下の参考例６におけるＰＣＲ反応で
使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：７〕ヒトＴＧＲ２３−２リガンド前駆体を
コードするｃＤＮＡの塩基配列を示す。 〔配列番号：８〕ヒトＴＧＲ２３−２リガンド前駆体の
アミノ酸配列を示す。 〔配列番号：９〕ヒトＴＧＲ２３−２リガンド（１−１
８）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：１０〕ヒトＴＧＲ２３−２リガンド（１−
１５）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：１１〕ヒトＴＧＲ２３−２リガンド（１−
１４）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：１２〕ヒトＴＧＲ２３−２リガンド（１−
２０）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：１３〕以下の参考例７におけるＰＣＲ反応
で使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：１４〕以下の参考例７におけるＰＣＲ反応
で使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：１５〕以下の参考例７におけるＰＣＲ反応
で使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：１６〕マウスＴＧＲ２３−２リガンド前駆
体をコードするｃＤＮＡの塩基配列を示す。 〔配列番号：１７〕マウスＴＧＲ２３−２リガンド前駆
体のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：１８〕マウスＴＧＲ２３−２リガンド（１
−１８）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：１９〕マウスＴＧＲ２３−２リガンド（１
−１５）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：２０〕マウスＴＧＲ２３−２リガンド（１
−１４）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：２１〕マウスＴＧＲ２３−２リガンド（１
−２０）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：２２〕以下の参考例８におけるＰＣＲ反応
で使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：２３〕ラットＴＧＲ２３−２リガンド前駆
体の一部をコードするｃＤＮＡの塩基配列を示す。 〔配列番号：２４〕ラットＴＧＲ２３−２リガンド前駆
体の一部のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：２５〕ラットＴＧＲ２３−２リガンド（１
−２０）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：２６〕ヒトＴＧＲ２３−２リガンド（１−
１６）のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：２７〕以下の参考例９におけるＰＣＲ反応
で使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：２８〕以下の参考例９におけるＰＣＲ反応
で使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：２９〕以下の参考例９におけるＰＣＲ反応
で使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：３０〕ラットＴＧＲ２３−２リガンド前駆
体をコードするｃＤＮＡの塩基配列を示す。 〔配列番号：３１〕ラットＴＧＲ２３−２リガンド前駆
体のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：３２〕以下の参考例１０におけるＰＣＲ反
応で使用したプライマー１の塩基配列を示す。 〔配列番号：３３〕以下の参考例１０におけるＰＣＲ反
応で使用したプライマー２の塩基配列を示す。 〔配列番号：３４〕以下の参考例１１におけるＴＧＲ２
３−１発現ＣＨＯ細胞のＴＧＲ２３−１遺伝子発現量を
測定するのに使用したプライマーの塩基配列を示す。 〔配列番号：３５〕以下の参考例１１におけるＴＧＲ２
３−１発現ＣＨＯ細胞のＴＧＲ２３−１遺伝子発現量を
測定するのに使用したプライマーの塩基配列を示す。
〔配列番号：３６〕以下の参考例１１におけるＴＧＲ２
３−１発現ＣＨＯ細胞のＴＧＲ２３−１遺伝子発現量を
測定するのに使用したプローブの塩基配列を示す。５’
端は６−カルボキシ−フルオレセイン（Ｆａｍ）で、
３’端は６−カルボキシ−テトラメチル−ローダミン
（Ｔａｍｒａ）で標識されている。 〔配列番号：３７〕ヒト由来Ｇタンパク質共役型レセプ
タータンパク質ＴＧＲ２３−１（ヒトＴＧＲ２３−１）
のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：３８〕ヒト由来Ｇタンパク質共役型レセプ
タータンパク質ＴＧＲ２３−１をコードするｃＤＮＡの
塩基配列を示す。 〔配列番号：３９〕ヒト由来Ｇタンパク質共役型レセプ
タータンパク質ＴＧＲ２３−２（ヒトＴＧＲ２３−２）
のアミノ酸配列を示す。 〔配列番号：４０〕ヒト由来Ｇタンパク質共役型レセプ
タータンパク質ＴＧＲ２３−２をコードするｃＤＮＡの
塩基配列を示す。

【００８７】

【実施例】以下の実施例においては、結合分子既知タン
パク質および結合分子未知タンパク質としてＧＰＣＲを
あげるが、本発明は、その要旨を超えない限りこれらに
限定されるものではない。

【００８８】［実施例１］ （ＧＰＣＲのリガンドの種類の予測）ＧＰＣＲのシーク
エンスアラインメント及びリガンドが登録されているＧ
ＰＣＲＤＢ（データベース）から、1152種類のＧＰＣＲ
のシークエンスアラインメントおよびリガンドに関する
情報を取得し結合分子既知タンパク質分類情報（表３）
を得た。その後、取得したリガンドを3つの種類に分け
た。3つの種類は以下の通りである。

【００８９】P …… Peptides(ペプチド)、Chemokine
s（ケモカイン）、Glycoproteins（糖タンパク質） A …… Monoamines（モノアミン）、（アドレナリ
ン、アセチルコリン、ドーパミン、セレトニン、ヒスタ
ミン） N …… Lipids（脂質）

【００９０】1152種類のＧＰＣＲのシークエンスアライ
ンメントおよびリガンドに関する情報をコンピュータに
入力した。入力された1152種類のＧＰＣＲのシークエン
スアラインメントおよびリガンドに関する情報をf1(n)
関数及びf2(n)関数を用いたリガンド決定残基位置候補
選択手段により選択した6種類のリガンド決定残基位置
候補を表３に示す。

【００９１】リガンド決定残基位置候補選択手段におい
ては、f1(n)関数の値と、f2(n)関数の値の積が小さいも
のをリガンド残基位置候補として選ぶ。それらのうち、
シークエンスアラインメント不能(-)が、全体の３％以
上存在しているものがあれば、リガンド決定残基位置候
補から除いた。このようにして、リガンド残基位置候補
を２０個選択した。表３は、それらのうちより好ましい
６個のリガンド残基位置候補について、関数f1(n)、関
数f2(n)の評価値及び順位をそれぞれ表したものであ
る。

【００９２】

【表３】

【００９３】表３によれば、例えば、シークエンスアラ
インメントが８６番の残基位置についての、関数f1(n)
の順位が5位で、関数f2(n)の順位は3位であることがわ
かる。

【００９４】上記６種類のリガンド決定残基位置候補を
組合せ、360個のリガンド決定残基位置のペア候補をあ
げた。360個のリガンド決定残基位置のペア候補に関す
る情報を式３に代入し、リガンド決定残基位置のペアを
決定した。その結果、f3(n)の値が最も小さく、最も好
ましいリガンド決定残基位置（のペア）は、（86, 9
0）、すなわち、ＧＰＣＲのシークエンスアラインメン
トのうち第86番目と第90番目のアミノ酸残基位置であっ
た。また、（86, 90）から導き出される予測を補完でき
るかどうかを指標とし、次に好ましいリガンド決定残基
位置として、(209,211)、と(86, 236)を選択した。

【００９５】結合分子既知タンパク質分類情報からＧＰ
ＣＲのシークエンスアラインメントのうち第86番目と第
90番目のアミノ酸残基の種類とリガンドの種類の数を抽
出し、リガンド決定残基−リガンド分類情報を得た。そ
れを抜粋したものを表４に示す。表４から、例えば1152
種類のＧＰＣＲのうち、アミノ酸残基位置８６番目及び
９０番目のアミノ酸がそれぞれＡとＧであるものは、８
６種類あり、それらのリガンドは全てＮ（脂質）に分類
されることがわかる。このように、殆どのＧＰＣＲは、
アミノ酸残基位置８６番目及び９０番目のアミノ酸によ
って、そのリガンドを予測することができることがわか
る。

【００９６】

【表４】

【００９７】表４から、例えば、ＧＰＣＲのシークエン
スアラインメントのうち第86番目と第90番目のアミノ酸
残基が、それぞれAとGであるＧＰＣＲは、86種類あり、
それらに対するリガンドは全てN（脂質）に分類される
リガンドであることがわかる。

【００９８】次に、最近リガンドが発見されたＧＰＣＲ
を無作為に選択し、上記リガンド決定残基−リガンド分
類情報の精度（すなわち、今回のリガンド予測方法の精
度）を分析した。その結果を表５に示す。

【００９９】

【表５】

【０１００】表５について説明する。例えば、GPR2のシ
ークエンスアラインメントのうち、第(86,90)番目（結
合分子決定残基位置）のアミノ酸残基は、それぞれＩ、
Ｍという配列である。結合分子決定残基−結合分子分類
情報にある結合分子既知ＧＰＣＲ1152種類のうち、第(8
6,90)番目のアミノ酸残基が、それぞれＩ、Ｍとなるも
のは３２種類あって、それらのうちリガンドの種類がペ
プチドのものは３２種類全てである。このＧＰＲ２は、
１１５２種類の結合分子既知ＧＰＣＲに含まれていない
が、実際のリガンドの種類はペプチドであり、予測され
たリガンドの種類と一致している。また、GPR2のシーク
エンスアラインメントのうち、結合分子決定残基位置
（２０９，２１１）番目のアミノ酸残基は、それぞれ
Ｖ、Ｆである。そして、上記１１５２種のうち、２０
９、２１１番目のシークエンスアラインメントが、Ｖ、
Ｆであるものは、２６種類あり、それらのうちリガンド
の種類がペプチドのものは４種類である。

【０１０１】表５から結合分子決定残基位置(86,90)
が、３種のうちで最も好ましい結合分子決定残基位置で
あることがわかる。更に、表５によれば、高い精度をも
ってリガンドの種類を予測できることがわかる。

【０１０２】次に、結合分子決定残基位置(86,90)、及
び（209,211）を組合せたリガンド決定残基−リガンド
分類情報の精度を分析した。例えば、表５より、GPR2の
結合分子決定残基位置(86,90)、及び（209,211）のＮ
（１１５２種のＧＰＣＲであって、結合分子決定残基
が、GPR2と一致したものと、リガンドの種類も同一であ
ったものの数）は、それぞれ３２／３２、及び４／２６
である。これらを足し合わせ、３６／５８とする。この
ようにして、表５に記載された全てのＧＰＣＲについ
て、GPR2の結合分子決定残基位置(86,90)、及び（209,2
11）のＮを足し合わせた。この結果、評価対象が増大
し、結合分子決定残基位置(86,90)、又は（209,211）単
独でリガンドの種類を予測した場合に比べ、より精度高
くリガンドの種類を予測できることが確認された。

【０１０３】[実施例２] （ＧＰＣＲに結合する結合Ｇαタンパク質の種類の予測
方法）まず、ＧＰＣＲの結合分子である結合Ｇαタンパ
ク質をGｉ、Gｑ、Gｓの３種類に分類した。これは、Ｔ
ＩＰＳ（Trends in pharmacological sciences）の2000
Receptor＆Ion channel Nomenclature Supplement に
従って結合Gαタンパク質を3つに分類したものである。
なお、簡単の為に、ＴＩＰＳの2000 Receptor＆Ion ch
annel Nomenclature Supplement 中、Gi/oをGi、Gq/11
をGqとした。また、ＴＩＰＳの2000 Receptor＆Ion ch
annel Nomenclature Supplementにあげられる結合Gαタ
ンパク質のから、２種類以上のＧαタンパク質に結合す
るもの、及びGi/a1,3、Gi/a2,3を例外として除外した。
このようにして、約６００種類のＧＰＣＲ及びそのシー
クエンスアラインメント、並びにそれに結合する結合Ｇ
αタンパク質、及びその種類に関する情報を得た。

【０１０４】ＧＰＣＲのシークエンスアラインメント
と、当該Ｇタンパク質に結合する結合Ｇαタンパク質の
種類に関する情報を、コンピュータに入力した。入力さ
れたＧＰＣＲのシークエンスアラインメントおよび結合
Ｇαタンパク質の種類に関する情報をf1(n)関数及びf2
(n)関数を用いた結合分子決定残基位置候補選択手段に
より選択した。その結果、2種類の結合分子決定残基位
置のペア（１７７、１７８）、及び（８２、２３０）が
得られた。

【０１０５】結合分子決定残基位置候補選択手段におい
ては、f1(n)関数の値と、f2(n)関数の値の積が小さいも
のを結合分子残基位置候補として選ぶ。それらのうち、
シークエンスアラインメント不能(-)が、全体の３％以
上存在しているものがあれば、リガンド決定残基位置候
補から除いた。このようにして、リガンド残基位置候補
を選択した。

【０１０６】次に、2種類の結合分子決定残基位置のペ
ア（１７７、１７８）、及び（８２、２３０）の結合分
子の種類を予測する精度を確認した。複数のＧＰＣＲに
ついて結合するＧαタンパク質の種類を文献から入手し
た。そして、結合Ｇαタンパク質が、どのような手法で
得られたものであるかを、Cainfluxによる場合、Arachi
donic acid release：アラキドン酸の放出による場合、
PTX(pertussis toxin sensitive)による場合、環状アデ
ノシン一リン酸による場合に分け、それぞれ、Ca、AA、
PTX、cAMPとした。なお、CaだけでGqの判定をしている
場合は、結合Ｇαタンパク質が他のものである可能性が
あるので、排除した。このようにして、ＧＰＣＲを選択
した。

【０１０７】選択されたＧＰＣＲ及び、文献から得られ
た結合ＧＰＣＲの種類、当該種類が得られた手法、結合
分子決定残基位置のペア（１７７、１７８）、及び（８
２、２３０）におけるシークエンスアラインメントと、
それぞれのペアから予測されるGαタンパク質の種類を
表６に示す。

【０１０８】

【表６】

【０１０９】例えば、表６のＧＰＲ5について説明す
る。ＧＰＲ5の結合Ｇαタンパク質の種類はGiであり、
その種類は、PTXにより取得されたものである。そし
て、GPR5の第177番目と第178番目のシークエンスアライ
ンメントは、RとSである。このようなシークエンスアラ
インメントをもつGPCRは9個あり、それらの共役Ｇαタ
ンパク質の種類は、いずれもGiであることがわかる。上
記8種のGPCRのうち、GPR5、GPR13、GPR14、GPR16、GPR2
4、APJの6種について結合Ｇαタンパク質の予想が的中
している。以上より本発明によれば、高い精度をもって
結合Ｇαタンパク質を予測することが可能となることが
わかる。

【０１１０】［実施例３］ （ＴＧＲ２３リガンドの予測）２種のＳＤＭペアを組み
合わせて評価することにより、高い精度でリガンドの種
類を予測できることが明らかとなった。そこで、本発明
の方法を用いて、配列番号：３７および配列番号：３９
で表されるＧタンパク質共役型レセプタータンパク質で
あるＴＧＲ２３のアミノ酸配列情報のシークエンスアラ
インメントを行い、その結果から、ＴＧＲ２３リガンド
の予測を行った。ここでは、ＴＧＲ２３−１とウシロド
プシンのシークエンスアラインメントの結果を図４に示
す。図４に示したとおり、ＴＧＲ２３−１における結合
分子決定残基位置（８６、９０）、（２０９，２１１）
および（８６、２３６）のアミノ酸は、それぞれ（Ｑ、
Ｌ）、（Ｄ、Ｆ）および（Ｑ、Ｎ）であった。これらの
Ｎ（１１５２種のＧＰＣＲであって、結合分子決定残基
がＴＧＲ２３と一致したものと、リガンドの種類も同一
であったものの数）は、それぞれ０／０、１３／２７お
よび５２／５２であり、評価ＧＰＣＲ数が広範な（８
６、９０）と（８６、２３６）のＳＤＭペアを組み合わ
せた評価では、リガンド種類はペプチドであると推定さ
れた。以下の参考例では、実際にＴＧＲ２３（ＴＧＲ２
３−１およびＴＧＲ２３−２）のリガンドがペプチドで
あることを示す。

【０１１１】［参考例１］ （ＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞に対して特異的にｃＡ
ＭＰ産生促進活性を示す活性物質のラット全脳抽出物か
らの精製）ＴＧＲ２３−２に特異的なリガンド活性を示
す物質を、ＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞に対するｃＡ
ＭＰ産生促進活性を指標として、ラット全脳から精製し
た。ラット全脳抽出物の高速液体クロマトグラフィー
（ＨＰＬＣ）フラクションを以下に述べる方法で調製し
た。日本チャールズリバー（株）より購入したオス８週
齢のウィスターラットの全脳４００ｇ（２００頭分）を
順次摘出直後、２５頭ずつ沸騰した蒸留水（３００ｍ
ｌ）に投じて１０分間煮沸した。煮沸後、直ちに氷冷
し、２００頭分を合わせて（２．４Ｌ）酢酸１８０ｍｌ
を加えて終濃度１．０Ｍとし、低温下ポリトロン（１
０，０００ｒｐｍ、２分間）を用いて破砕した。破砕液
を遠心（８，０００ｒｐｍ、３０分）して上清を取り、
沈殿には１．０Ｍ酢酸２．４Ｌを加えて再度ポリトロン
によって破砕し、一晩攪拌した後、遠心（８，０００ｒ
ｐｍ、３０分）して上清を得た。各遠心で得られた上清
は、２倍量（４．８Ｌ）の冷アセトンを４℃でゆっくり
滴下した後、１回目の遠心により得られた上清について
は一晩攪拌し、２回目の遠心により得られた上清につい
ては４時間攪拌した。アセトンを加えた抽出液は遠心
（８，０００ｒｐｍ、３０分）して沈殿を除き、得られ
た上清については減圧下エバポレーターにてアセトンを
留去した。アセトンを留去した抽出液に等量のジエチル
エーテルを加え、分液ロートを使って脂質を含むエーテ
ル層を分離して水層を回収した。エーテル脱脂した抽出
液はエバポレーターにて減圧下濃縮しエーテルを完全に
除去した。濃縮液をガラス繊維濾紙（アドバンテック、
ＤＰ７０（９０ｍｍφ））で濾過し、濾液をガラス製カ
ラム（３０φ×２４０ｍｍ）に充填したＯＤＳカラム
（ダイソー、Daisogel IR-120-ODS-A 63/210 um）に付
した。カラムを１．０Ｍ酢酸４００ｍｌで洗浄後、０．
１％トリフルオロ酢酸を含む６０％アセトニトリル５０
０ｍｌで溶出した。溶出液を減圧下濃縮して溶媒を留去
した後、濃縮液を凍結乾燥した。得られた白色粉末１．
２ｇを３０ｍｌの０．１％トリフルオロ酢酸を含む１０
％アセトニトリルに溶解し、１２．５ｍｌずつをＯＤＳ
カラム（東ソー、TSKgel ODS-80Ts（２１．５φ×３０
０ｍｍ））を用いた１０％から６０％の０．１％トリフ
ルオロ酢酸を含むアセトニトリルの濃度勾配溶出法によ
る分取ＨＰＬＣに付した。ＨＰＬＣは２回に分けて行
い、溶出液は２分毎に６０分画にし、２回分の溶出液を
まとめた。各分画を減圧下に濃縮・乾固し、残渣に０．
４ｍｌのジメチルスルホキシド（ＤＭＳＯ）を添加後ボ
ルテックスミキサー、および超音波洗浄機を用いて完全
に溶解した。上記によって得られたＨＰＬＣフラクショ
ンのＤＭＳＯ溶液を参考例３に示した方法に従いＴＧＲ
２３−２発現ＣＨＯ細胞に投与し、細胞内ｃＡＭＰ産生
量の測定を行なった結果、分画番号１８、２０および２
２〜２３に顕著なｃＡＭＰ産生促進活性が認められた。
また同様の試料について公知の方法に従いアラキドン酸
代謝物遊離活性を調べた結果、顕著な活性が確認され
た。これらの活性は他のレセプター発現細胞では認めら
れなかったことより、ラット全脳抽出物にＴＧＲ２３−
２に特異的なリガンド活性物質が存在することが示され
た。得られた３つの活性画分をそれぞれ以下の（ａ）〜
（ｃ）の方法によりさらに精製した。また、いずれの活
性分画についても、以下に述べる最初の陽イオン交換カ
ラムを用いた精製工程において得られたｃＡＭＰ産生促
進活性が認められた分画には、同時にＦＬＩＰＲ（モレ
キュラーデバイス社）によってレセプター特異的な細胞
内カルシウム遊離活性が認められた。そこで、それ以降
の精製工程における活性の確認には、ＦＬＩＰＲによる
細胞内カルシウム遊離活性を指標として用い、活性を示
した分画がｃＡＭＰ産生促進活性を示すことについては
適宜確認した。

【０１１２】（ａ）分画番号１８ 分画番号１８については、１０％アセトニトリルを含む
１０ｍＭギ酸アンモニウム１０ｍｌに溶解し、陽イオン
交換カラム（東ソー、TSKgel SP-5PW（２０ｍｍφ×１
５０ｍｍ））に付した後、１０％アセトニトリルを含む
１０ｍＭから１．０Ｍのギ酸アンモニウムの濃度勾配に
より溶出した。活性はギ酸アンモニウム０．４Ｍ付近に
回収された。活性分画を凍結乾燥後、０．１％トリフル
オロ酢酸を含む１０％アセトニトリル０．８ｍｌに溶解
し、ＯＤＳカラム（東ソー、TSKgel ODS-80Ts（４．６
φ×２５０ｍｍ））に付した後、０．１％トリフルオロ
酢酸を含む１０％から２５％のアセトニトリルの濃度勾
配により溶出した結果、アセトニトリル１３％付近に活
性が認められた。得られた活性分画を凍結乾燥後、０．
１ｍｌのＤＭＳＯで溶解し、さらに０．７ｍｌの０．１
％ヘプタフルオロ酪酸を含む１０％アセトニトリルを加
えてＯＤＳカラム（和光純薬、Wakosil-II 3C18HG
（２．０ｍｍφ×１５０ｍｍ））に付した後、０．１％
ヘプタフルオロ酪酸を含む１０％から３７．５％のアセ
トニトリルの濃度勾配により溶出し、ピーク毎に手動で
分取した。活性はアセトニトリル２６％付近に認められ
た。活性画分には、さらに０．７ｍｌの０．１％を含む
トリフルオロ酢酸１０％アセトニトリルを加え、ＯＤＳ
カラム（和光純薬、Wakosil-II 3C18HG）に付した後、
０．１％トリフルオロ酢酸を含む１０％から２０％のア
セトニトリルの濃度勾配によって溶出し、溶出液はピー
ク毎に手動で分取した。活性はアセトニトリル１１％付
近に単一ピークとして得られた。この分画に含まれる活
性物質は、以下の参考例５に示すようにして構造決定し
た。

【０１１３】（ｂ）分画番号２０ 分画番号２０については、１０％アセトニトリルを含む
１０ｍＭギ酸アンモニウム１０ｍｌに溶解し、陽イオン
交換カラム（東ソー、TSKgel SP-5PW（２０ｍｍφ×１
５０ｍｍ））に付した後、１０％アセトニトリルを含む
１０ｍＭから１．０Ｍのギ酸アンモニウムの濃度勾配に
より溶出した。活性はギ酸アンモニウム０．６Ｍ付近に
回収された。活性分画を凍結乾燥後、０．１％トリフル
オロ酢酸を含む１０％アセトニトリル０．８ｍｌに溶解
し、ＣＮカラム（野村化学、Develosil CN-UG-5（４．
６ｍｍφ×２５０ｍｍ））に付した後、０．１％トリフ
ルオロ酢酸を含む１０％から２５％のアセトニトリルの
濃度勾配によって溶出した結果、アセトニトリル１２％
付近に活性が認められた。得られた活性分画を凍結乾燥
後、０．１ｍｌのＤＭＳＯで溶解し、さらに０．７ｍｌ
の０．１％トリフルオロ酢酸を含む１０％アセトニトリ
ルを加えてＯＤＳカラム（和光純薬、Wakosil-II 3C18H
G（２．０ｍｍφ×１５０ｍｍ））に付した後、０．１
％トリフルオロ酢酸を含む１０％から２０％のアセトニ
トリルの濃度勾配により溶出し、溶出液はピーク毎に手
動で分取した。活性はアセトニトリル１５％付近に単一
ピークとして得られた。この分画に含まれる活性物質を
以下の参考例８３に示すようにして構造決定した。

【０１１４】（ｃ）分画番号２２〜２３ 分画番号２２〜２３については、１０％アセトニトリル
を含む１０ｍＭギ酸アンモニウム１０ｍｌに溶解し、陽
イオン交換カラム（東ソー、TSKgel SP-5PW（２０ｍｍ
φ×１５０ｍｍ））に付した後、１０％アセトニトリル
を含む１０ｍＭから１．０Ｍのギ酸アンモニウムの濃度
勾配により溶出した。活性はギ酸アンモニウム０．４Ｍ
付近に回収された。活性分画を凍結乾燥後、０．１％ト
リフルオロ酢酸を含む１０％アセトニトリル０．８ｍｌ
に溶解し、ＣＮカラム（野村化学、Develosil CN-UG-5
（４．６ｍｍφ×２５０ｍｍ））に付した後、０．１％
トリフルオロ酢酸を含む１０％から２５％のアセトニト
リルの濃度勾配によって溶出した結果、アセトニトリル
１３％付近に活性が認められた。得られた活性分画を凍
結乾燥後、０．１ｍｌのＤＭＳＯで溶解し、さらに０．
７ｍｌの０．１％トリフルオロ酢酸を含む１０％アセト
ニトリルを加えてＯＤＳカラム（和光純薬、Wakosil-II
3C18HG（２．０ｍｍφ×１５０ｍｍ））に付した後、
０．１％トリフルオロ酢酸を含む１０％から２０％のア
セトニトリルの濃度勾配により溶出し、ピーク毎に手動
で分取した。活性はアセトニトリル１６％付近に認めら
れた。活性分画には、さらに０．７ｍｌの０．１％ヘプ
タフルオロ酪酸を含む１０％アセトニトリルを加え、Ｏ
ＤＳカラム（和光純薬、Wakosil-II 3C18HG）に付した
後、０．１％ヘプタフルオロ酪酸を含む１０％から３
７．５％のアセトニトリルの濃度勾配によって溶出し、
溶出液はピーク毎に手動で分取した。活性はアセトニト
リル２８％付近に単一ピークとして得られた。この分画
に含まれる活性物質は、以下の参考例４に示すようにし
て構造決定した。

【０１１５】［参考例２］ （ラット全脳抽出物中のＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞
に対して特異的に細胞内ｃＡＭＰ産生促進活性を示す活
性物質のプロナーゼによる失活）参考例１でＴＧＲ２３
−２発現ＣＨＯ細胞に対して細胞内ｃＡＭＰ産生促進活
性を示したＨＰＬＣ分画１８、２０および２２〜２３
を、タンパク質分解酵素であるプロナーゼ（Sigma, pro
tease Type XIV (P5147)）で処理し、活性物質がタンパ
ク性であるか否かを調べた。上記ラット全脳抽出物ＨＰ
ＬＣ活性分画（分画番号１８、２０および２２〜２３）
各４μｌを０．２Ｍ酢酸アンモニウム１００μｌに加
え、これにプロナーゼ３μｇを添加して３７℃で２時間
インキュベートした後、沸騰水中で１０分間加熱して添
加したプロナーゼを失活させた。これにＢＳＡ０．０５
ｍｇおよびＣＨＡＰＳ０．０５ｍｇを含む蒸留水１ｍｌ
を加え凍結乾燥した。凍結乾燥した試料を、公知の方法
に従いＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞に添加して細胞内
ｃＡＭＰ産生促進活性を測定した。その結果、いずれの
分画の活性もプロナーゼ処理によって完全に消失した。
従って、ラット全脳抽出物中のＴＧＲ２３−２発現ＣＨ
Ｏ細胞に対して細胞内ｃＡＭＰ産生促進活性を示す活性
物質は、いずれもタンパク質またはペプチドであること
が明らかとなった。

【０１１６】［参考例３］ （ラット全脳抽出物の分画番号２０から得られたＴＧＲ
２３−２発現ＣＨＯ細胞に対して特異的にｃＡＭＰ産生
促進活性を示す活性物質のアミノ酸配列の決定）参考例
２に示したようにラット全脳抽出物の３つの分画に含ま
れるＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞に対して特異的にｃ
ＡＭＰ産生促進活性を示す活性物質は、いずれもタンパ
ク性であることが予想されたので、以下のようにそれぞ
れについてアミノ酸配列解析を行なった。参考例１に示
すようにしてラット全脳抽出物の分画番号２０から得ら
れたＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞に対して特異的にｃ
ＡＭＰ産生促進活性を示す活性物質のアミノ酸配列解析
および質量分析を行なった。活性ピークを含む溶出液を
用いてProcise 491cLCプロテインシーケンサー（アプラ
イドバイオシステム）によるアミノ末端アミノ酸配列分
析を行なったところ、Ｎ末端から１８残基までにＳＦＲ
ＮＧＶＧＳＧＶＫＫＴＳＦＲＲＡ（配列番号：１）のア
ミノ酸配列が得られた。同様の溶出液を用いてナノスプ
レーイオン源（プロタナ）を装着したThermoFinnigan L
CQイオントラップ質量分析計（サーモクエスト）による
質量分析を行なった結果、配列番号：１のアミノ酸配列
から計算される質量値が得られた（実測値：１９５４．
９、計算値：１９５４．２）。これより、ラット全脳抽
出物の分画番号２０から得られたＴＧＲ２３−２発現Ｃ
ＨＯ細胞に対して特異的にｃＡＭＰ産生促進活性を示す
活性物質は、配列番号：１に示すアミノ酸配列を有する
ものであると決定された。

【０１１７】［参考例４］ （ラット全脳抽出物の分画番号２２〜２３から得られた
ＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞に対して特異的にｃＡＭ
Ｐ産生促進活性を示す活性物質のアミノ酸配列の決定）
参考例１に示すようにしてラット全脳抽出物の分画番号
２２〜２３から得られたＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞
に対して特異的にｃＡＭＰ産生促進活性を示す活性物質
のアミノ酸配列解析および質量分析を行なった。活性ピ
ークを含む溶出液を用いてProcise 491cLCプロテインシ
ーケンサー（アプライドバイオシステム）によるアミノ
末端アミノ酸配列分析を行なったところ、Ｎ末端から１
５残基までにＳＦＲＮＧＶＧＳＧＶＫＫＴＳＦ（配列番
号：２）のアミノ酸配列が得られた。同様の溶出液を用
いてナノスプレーイオン源（プロタナ）を装着したTher
moFinnigan LCQイオントラップ質量分析計（サーモクエ
スト）による質量分析を行なった結果、配列番号：２の
アミノ酸配列から計算される質量値が得られた（実測
値：１５７０．８、計算値：１５７０．８）。これよ
り、ラット全脳抽出物の分画番号２２〜２３から得られ
たＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞に対して特異的にｃＡ
ＭＰ産生促進活性を示す活性物質は、配列番号：２に示
すアミノ酸配列を有するものであると決定された。

【０１１８】［参考例５］ （ラット全脳抽出物の分画番号１８から得られたＴＧＲ
２３−２発現ＣＨＯ細胞に対して特異的にｃＡＭＰ産生
促進活性を示す活性物質のアミノ酸配列の決定）参考例
１に示すようにしてラット全脳抽出物の分画番号１８か
ら得られたＴＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞に対して特異
的にｃＡＭＰ産生促進活性を示す活性物質のアミノ酸配
列解析および質量分析を行なった。活性ピークを含む溶
出液を用いてProcise 491cLCプロテインシーケンサー
（アプライドバイオシステム）によるアミノ末端アミノ
酸配列分析を行なったところ、Ｎ末端から１４残基まで
にＳＦＲＮＧＶＧＳＧＶＫＫＴＳ（配列番号：３）のア
ミノ酸配列が得られた。同様の溶出液を用いてナノスプ
レーイオン源（プロタナ）を装着したThermo Finnigan
LCQイオントラップ質量分析計（サーモクエスト）によ
る質量分析を行なった結果、配列番号：３のアミノ酸配
列から計算される質量値が得られた（実測値：１４２
４．１、 計算値：１４２３．６）。これより、ラット全
脳抽出物の分画番号１８から得られたＴＧＲ２３−２発
現ＣＨＯ細胞に対して特異的にｃＡＭＰ産生促進活性を
示す活性物質は、配列番号：３に示すアミノ酸配列を有
するものであると決定された。

【０１１９】［参考例６］ （ヒトＴＧＲ２３−２リガンド前駆体をコードするｃＤ
ＮＡのクローニング）ラット全脳抽出物から得られたＴ
ＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞に対して特異的にｃＡＭＰ
産生促進活性を示す活性ペプチド（本明細書中、ラット
ＴＧＲ２３−２リガンドと記載することがある）のヒト
ホモログ（本明細書中、ヒトＴＧＲ２３−２リガンドと
記載することがある）の前駆体をコードするｃＤＮＡを
クローニングするため、ヒト視床下部由来のｃＤＮＡを
鋳型としたＰＣＲを行なった。以下の合成ＤＮＡプライ
マーを用い、ヒト視床下部由来のｃＤＮＡを鋳型として
ＰＣＲ法による増幅を行なった。反応液の組成は、ヒト
視床下部Marathon-Ready cDNA（CLONTECH）０．８μ
ｌ、配列番号：４および配列番号：５の合成ＤＮＡプラ
イマー各１．０μＭ、０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ、ＥｘＴ
ａｑ（宝酒造）０．１μｌおよび酵素に付属のＥｘＴａ
ｑバッファーで、総反応量は２０μｌとした。増幅のた
めのサイクルはサーマルサイクラー（PE Biosystems）
を用い、９４℃・３００秒の加熱の後、９４℃・１０
秒、５５℃・３０秒、７２℃・３０秒のサイクルを３５
回繰り返し、最後に７２℃で５分間保温した。次に、Ｄ
Ｎａｓｅ、ＲＮａｓｅ Ｆｒｅｅの蒸留水で５０倍希釈
したＰＣＲ反応液２μｌ、配列番号：４および配列番
号：６の合成ＤＮＡプライマー各１．０μＭ、０．２ｍ
ＭｄＮＴＰｓ、ＥｘＴａｑポリメラーゼ（宝酒造）０．
１μｌおよび酵素に付属のＥｘＴａｑバッファーで総反
応量を２０μｌとし、サーマルサイクラー（PE Biosyst
ems）を用い、９４℃・３００秒の加熱の後、９４℃・
１０秒、５５℃・３０秒、７２℃・３０秒のサイクルを
３５回繰り返し、最後に７２℃で５分間保温した。増幅
したＤＮＡを２．０％のアガロースゲル電気泳動により
分離した後、バンドの部分をカミソリで切り出し、ＤＮ
ＡをQIAquick Gel Extraction Kit（キアゲン）を用い
て回収した。このＤＮＡを、pGEM-T Easy Vector Syste
m（プロメガ）のプロトコールに従ってpGEM-T Easyベク
ターへクローニングした。これを大腸菌（Escherichia
coli）JM109 competent cell（宝酒造）に導入して形質
転換した後、ｃＤＮＡ挿入断片を持つクローンをアンピ
シリンおよびＸ−ｇａｌを含むＬＢ寒天培地で選択し、
白色を呈するクローンのみを滅菌したつま楊枝を用いて
分離し、形質転換体を得た。個々のクローンをアンピシ
リンを含むＬＢ培地で一晩培養し、QIAwell 8 Plasmid
Kit（キアゲン）を用いてプラスミドＤＮＡを調製し
た。塩基配列の決定のための反応はBigDye Terminator
Cycle Sequencing Ready Reaction Kit（PE Biosystem
s）を用いて行ない、蛍光式自動シーケンサーを用いて
解読し、配列番号：７に示すＤＮＡ配列を得た。配列番
号：７で表されるＤＮＡの塩基配列には、配列番号：
１、配列番号：２および配列番号：３で表されるラット
全脳から得られたラットＴＧＲ２３−２リガンドのアミ
ノ酸配列に極めて類似したアミノ酸配列をコードするよ
うなフレームが存在したことからヒトＴＧＲ２３−２リ
ガンドの前駆体あるいはその一部をコードするｃＤＮＡ
であると推定された。ヒトＴＧＲ２３−２リガンドと考
えられるアミノ酸配列をコードするようなフレームで配
列番号：７から翻訳されるアミノ酸配列の５’上流側に
はタンパク質翻訳の開始コドンであると予想されるＡＴ
Ｇが２ヶ所存在するが、疎水性プロットを行なったとこ
ろ、より５’上流側のＡＴＧから翻訳した場合にのみシ
グナル配列と推定される疎水性の高い領域が出現したの
でこのＡＴＧが開始コドンであると推定した。３’側に
はヒトＴＧＲ２３−２リガンドをコードすると考えられ
る配列の下流に終止コドンが存在した。以上により推定
されたヒトＴＧＲ２３−２リガンド前駆体のアミノ酸配
列を配列番号：８に示す。この配列において、ヒトＴＧ
Ｒ２３−２リガンドに相当すると考えられるアミノ酸配
列のＮ末側には、通常生理活性ペプチドがその前駆体タ
ンパク質から切り出されるとされるＬｙｓ−Ａｒｇの配
列（Seidah, N. G. et al.、Ann. N. Y. Acad. Sci.、8
39巻、9-24頁、1998年）が存在した。一方、Ｃ末側には
終止コドンが存在したが、配列番号：１で表されるアミ
ノ酸配列を有するラットＴＧＲ２３−２リガンドに対応
する配列との間にさらに２残基が存在した。これより、
ヒトＴＧＲ２３−２リガンドのアミノ酸配列は、ラット
全脳抽出物より得られたラットＴＧＲ２３−２リガンド
のアミノ酸配列；配列番号：１〔ラットＴＧＲ２３−２
リガンド（１−１８）〕、配列番号：２〔ラットＴＧＲ
２３−２リガンド（１−１５）〕および配列番号：３
〔ラットＴＧＲ２３−２リガンド（１−１４）〕にそれ
ぞれ対応する、配列番号：９〔ヒトＴＧＲ２３−２リガ
ンド（１−１８）〕、配列番号：１０〔ヒトＴＧＲ２３
−２リガンド（１−１５）〕および配列番号：１１〔ヒ
トＴＧＲ２３−２リガンド（１−１４）〕で表されるア
ミノ酸配列、およびさらに配列番号：９のＣ末側に２残
基延長された配列番号：１２で表されるアミノ酸配列
〔ヒトＴＧＲ２３−２リガンド（１−２０）〕であると
推定された。さらに、ヒトＴＧＲ２３−２リガンドの配
列は、マウスＴＧＲ２３−２リガンドおよびラットＴＧ
Ｒ２３−２リガンドの配列と異なり、その配列中にＡｒ
ｇ−Ａｒｇ配列ではなくＧｌｎ−Ａｒｇ配列を有するこ
とから、配列番号：２６に示された１６残基のアミノ酸
配列〔ヒトＴＧＲ２３−２リガンド（１−１６）〕もま
たリガンドの配列であると推定された。

【０１２０】［参考例７］ （マウスＴＧＲ２３−２リガンド前駆体をコードするｃ
ＤＮＡのクローニング）ラット全脳抽出物から得られた
ラットＴＧＲ２３−２リガンドのマウスホモログ（本明
細書中、マウスＴＧＲ２３−２リガンドと記載すること
がある）の前駆体をコードするｃＤＮＡをクローニング
するため、マウス全脳由来のｃＤＮＡを鋳型としたＰＣ
Ｒを行なった。以下の合成ＤＮＡプライマーを用い、マ
ウス全脳由来のｃＤＮＡを鋳型としてＰＣＲ法による増
幅を行なった。反応液の組成は、マウス全脳Marathon-R
eady cDNA（CLONTECH）０．８μｌ、配列番号：１３お
よび配列番号：１４の合成ＤＮＡプライマー各１．０μ
Ｍ、０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ、ＥｘＴａｑ（宝酒造）
０．１μｌおよび酵素に付属のＥｘＴａｑバッファー
で、総反応量は２０μｌとした。増幅のためのサイクル
はサーマルサイクラー（PE Biosystems）を用い、９４
℃・５分間の加熱の後、９４℃・１０秒、６５℃・３０
秒、７２℃・３０秒のサイクルを３５回繰り返し、最後
に７２℃で５分間保温した。次に、ＤＮａｓｅ、ＲＮａ
ｓｅ Ｆｒｅｅの蒸留水で１００倍希釈したＰＣＲ反応
液２μｌ、配列番号：１３および配列番号：１５の合成
ＤＮＡプライマー各１．０μＭ、０．２ｍＭ ｄＮＴＰ
ｓ、ＥｘＴａｑポリメラーゼ（宝酒造）０．１μｌおよ
び酵素に付属のＥｘＴａｑバッファーで総反応量は２０
μｌとし、サーマルサイクラー（PE Biosystems）を用
い、９４℃・５分間の加熱の後、９４℃・１０秒、６０
℃・３０秒、７２℃・３０秒のサイクルを３０回繰り返
し、最後に７２℃で５分間保温した。増幅したＤＮＡを
２．０％のアガロースゲル電気泳動により分離した後、
約４４０塩基長のＤＮＡをカミソリで切り出し、ＤＮＡ
をQIAquick Gel Extraction Kit（キアゲン）を用いて
回収した。このＤＮＡを、pGEM-T Easy Vector System
（プロメガ）のプロトコールに従ってpGEM-T Easyベク
ターへクローニングした。これを大腸菌（Escherichia
coli）JM109 competent cell（宝酒造）に導入して形質
転換した後、ｃＤＮＡ挿入断片を持つクローンをアンピ
シリンおよびＸ−ｇａｌを含むＬＢ寒天培地で選択し、
白色を呈するクローンのみを滅菌したつま楊枝を用いて
分離し、形質転換体を得た。個々のクローンをアンピシ
リンを含むLB培地で一晩培養し、QIAwell 8 Plasmid Ki
t（キアゲン）を用いてプラスミドＤＮＡを調製した。
塩基配列の決定のための反応はBigDye TerminatorCycle
Sequencing Ready Reaction Kit（PE Biosystems）を
用いて行ない、蛍光式自動シーケンサーを用いて解読
し、配列番号：１６で表されるＤＮＡ配列を得た。配列
番号：１６で表されるＤＮＡの塩基配列には、配列番
号：１、配列番号：２および配列番号：３で表されるラ
ット全脳から得られたラットＴＧＲ２３−２リガンドの
アミノ酸配列に極めて類似したアミノ酸配列をコードす
るようなフレームが存在したことからマウスＴＧＲ２３
−２リガンドの前駆体あるいはその一部をコードするｃ
ＤＮＡであると推定された。マウスＴＧＲ２３−２リガ
ンドと考えられるアミノ酸配列をコードするようなフレ
ームで配列番号：１６から翻訳されるアミノ酸配列の
５’上流側にはタンパク質翻訳の開始コドンであると予
想されるＡＴＧが２ヶ所存在するが、疎水性プロットを
行なったところ、より５’上流側のＡＴＧから翻訳した
場合にのみシグナル配列と推定される疎水性の高い領域
が出現したのでこのＡＴＧが開始コドンであると推定し
た。このＡＴＧコドンのさらに５’上流側には同じフレ
ームで終止コドンが出現した。３’側にはマウスＴＧＲ
２３−２リガンドをコードすると考えられる配列の下流
に終止コドンが存在した。以上により推定されたマウス
ＴＧＲ２３−２リガンド前駆体のアミノ酸配列を配列番
号：１７に示す。この配列において、マウスＴＧＲ２３
−２リガンドに相当すると考えられるアミノ酸配列のＮ
末側には、通常生理活性ペプチドがその前駆体タンパク
質から切り出されるとされるＬｙｓ−Ａｒｇの配列（Se
idah, N. G. et al.、Ann. N. Y. Acad. Sci.、839巻、
9-24頁、1998年）が存在した。一方、Ｃ末側には終止コ
ドンが存在したが、配列番号：１のラットＴＧＲ２３−
２リガンドに対応する配列との間にさらに２残基が存在
した。これより、マウスＴＧＲ２３−２リガンドのアミ
ノ酸配列は、ラット全脳抽出物より得られたラットＴＧ
Ｒ２３−２リガンドのアミノ酸配列；配列番号：１〔ラ
ットＴＧＲ２３−２リガンド（１−１８）〕、配列番
号：２〔ラットＴＧＲ２３−２リガンド（１−１５）〕
および配列番号：３〔ラットＴＧＲ２３−２リガンド
（１−１４）〕それぞれに対応する、配列番号：１８
〔マウスＴＧＲ２３−２リガンド（１−１８）〕、配列
番号：１９〔マウスＴＧＲ２３−２リガンド（１−１
５）〕および配列番号：２０〔マウスＴＧＲ２３−２リ
ガンド（１−１４）〕で表されるアミノ酸配列、および
さらに配列番号：１８のＣ末側に２残基延長された配列
番号：２１で表されるアミノ酸配列〔マウスＴＧＲ２３
−２リガンド（１−２０）〕であると推定された。

【０１２１】［参考例８］ （ラットＴＧＲ２３−２リガンド前駆体の一部をコード
するｃＤＮＡのクローニング） ラットＴＧＲ２３−２リガンドの前駆体をコードするｃ
ＤＮＡをクローニングするためラット全脳由来のｃＤＮ
Ａを鋳型としたＰＣＲを行なった。以下の合成ＤＮＡプ
ライマーを用い、ラット全脳由来のｃＤＮＡを鋳型とし
てＰＣＲ法による増幅を行なった。反応液の組成は、ラ
ット全脳Marathon-Ready cDNA（CLONTECH）０．８μ
ｌ、配列番号：２２および配列番号：１４の合成ＤＮＡ
プライマー各１．０μＭ、０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ、Ｅ
ｘＴａｑ（宝酒造）０．１μｌおよび酵素に付属のＥｘ
Ｔａｑバッファーで、総反応量は２０μｌとした。増幅
のためのサイクルはサーマルサイクラー（PE Biosystem
s）を用い、９４℃・５分間の加熱の後、９４℃・１０
秒、６５℃・３０秒、７２℃・３０秒のサイクルを３５
回繰り返し、最後に７２℃で５分間保温した。次に、Ｄ
Ｎａｓｅ、ＲＮａｓｅ Ｆｒｅｅの蒸留水で１００倍希
釈したＰＣＲ反応液２μｌ、配列番号：２２のプライマ
ー１．０μＭ、配列番号：１５の合成ＤＮＡプライマー
０．２μＭ、０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ、ＥｘＴａｑポリ
メラーゼ（宝酒造）０．１μｌおよび酵素に付属のＥｘ
Ｔａｑバッファーで総反応量は２０μｌとし、サーマル
サイクラー（PE Biosystems）を用い、９４℃・５分間
の加熱の後、９４℃・１０秒、６０℃・３０秒、７２℃
・３０秒のサイクルを３０回繰り返し、最後に７２℃で
５分間保温した。増幅したＤＮＡを２．０％のアガロー
スゲル電気泳動により分離した後、約２００塩基長のＤ
ＮＡをカミソリで切り出し、ＤＮＡをQIAquick Gel Ext
raction Kit（キアゲン）を用いて回収した。このＤＮ
Ａを、pGEM-T Easy Vector System（プロメガ）のプロ
トコールに従ってpGEM-T Easyベクターへクローニング
した。これを大腸菌（Escherichia coli）JM109 compet
ent cell（宝酒造）に導入して形質転換した後、ｃＤＮ
Ａ挿入断片を持つクローンをアンピシリンおよびＸ−ｇ
ａｌを含むＬＢ寒天培地で選択し、白色を呈するクロー
ンのみを滅菌したつま楊枝を用いて分離し、形質転換体
を得た。個々のクローンをアンピシリンを含むＬＢ培地
で一晩培養し、QIAwell 8 Plasmid Kit（キアゲン）を
用いてプラスミドＤＮＡを調製した。塩基配列の決定の
ための反応はBigDye Terminator Cycle Sequencing Rea
dy Reaction Kit（PE Biosystems）を用いて行ない、蛍
光式自動シーケンサーを用いて解読し、配列番号：２３
で表されるＤＮＡ配列を得た。配列番号：２３で表され
るＤＮＡの塩基配列には、配列番号：１、配列番号：２
および配列番号：３で表されるラット全脳から得られた
ラットＴＧＲ２３−２リガンドのアミノ酸配列をコード
するフレームが存在した。このフレームを読み取り枠と
してＤＮＡ配列を翻訳したところ、配列番号：２４で表
されるアミノ酸配列が得られた。この配列を参考例７で
得られたマウスＴＧＲ２３−２リガンド前駆体のアミノ
酸配列（配列番号：１６）と比較することにより、本配
列がラットＴＧＲ２３−２リガンド前駆体の一部である
Ｃ末側の５４アミノ酸からなる配列に相当することが推
定された。３’側にはラットＴＧＲ２３−２リガンドを
コードする配列の下流に終止コドンが存在した。この配
列において、ラットＴＧＲ２３−２リガンドのアミノ酸
配列のＮ末側には、通常生理活性ペプチドがその前駆体
タンパク質から切り出されるとされるＬｙｓ−Ａｒｇの
配列（Seidah, N. G. et al.、Ann. N. Y. Acad. Sc
i.、839巻、9-24頁、1998年）が存在した。一方、Ｃ末
側には終止コドンが存在したが、配列番号：１のラット
ＴＧＲ２３−２リガンドの配列との間にさらに２残基が
存在した。これより、ラットＴＧＲ２３−２リガンドの
アミノ酸配列は、ラット全脳抽出物より得られた配列番
号：１〔ラットＴＧＲ２３−２リガンド（１−１
８）〕、配列番号：２〔ラットＴＧＲ２３−２リガンド
（１−１５）〕および配列番号：３〔ラットＴＧＲ２３
−２リガンド（１−１４）〕で表されるアミノ酸配列、
およびさらに配列番号：１のＣ末側に２残基延長された
配列番号：２５で表されるアミノ酸配列〔ラットＴＧＲ
２３−２リガンド（１−２０）〕であると推定された。

【０１２２】［参考例９］（ラットＴＧＲ２３−２リガ
ンド前駆体をコードするｃＤＮＡのクローニング）ラッ
トＴＧＲ２３−２リガンドの前駆体をコードするｃＤＮ
Ａをクローニングするためラット全脳由来のｃＤＮＡを
鋳型としたＰＣＲを行なった。以下の合成ＤＮＡプライ
マーを用い、ラット全脳由来のｃＤＮＡを鋳型としてＰ
ＣＲ法による増幅を行なった。反応液の組成は、ラット
全脳Marathon-Ready cDNA（CLONTECH）０．８μｌ、配
列番号：２７および配列番号：２８の合成ＤＮＡプライ
マー各１．０μＭ、０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ、ＥｘＴａ
ｑ（宝酒造）０．１μｌおよび酵素に付属のＥｘＴａｑ
バッファーで、総反応量は２０μｌとした。増幅のため
のサイクルはサーマルサイクラー（PE Biosystems）を
用い、９４℃・５分間の加熱の後、９４℃・１０秒、６
５℃・３０秒、７２℃・３０秒のサイクルを３５回繰り
返し、最後に７２℃で５分間保温した。次に、ＤＮａｓ
ｅ、Ｒｎａｓｅ Ｆｒｅｅの蒸留水で５０倍希釈したＰ
ＣＲ反応液２μｌ、配列番号：２９のプライマー１．０
μＭ、配列番号：２８の合成ＤＮＡプライマー０．２μ
Ｍ、０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ、ＥｘＴａｑポリメラーゼ
（宝酒造）０．１μｌおよび酵素に付属のＥｘＴａｑバ
ッファーで総反応量は２０μｌとし、サーマルサイクラ
ー（PE Biosystems）を用い、９４℃・５分間の加熱の
後、９４℃・１０秒、６５℃・３０秒、７２℃・３０秒
のサイクルを３０回繰り返し、最後に７２℃で５分間保
温した。増幅したＤＮＡを２．０％のアガロースゲル電
気泳動により分離した後、約３５０塩基長のＤＮＡをカ
ミソリで切り出し、ＤＮＡをQIAquick Gel Extraction
Kit（キアゲン）を用いて回収した。このＤＮＡを、pGE
M-T Easy Vector System（プロメガ）のプロトコールに
従ってpGEM-T Easyベクターへクローニングした。これ
を大腸菌（Escherichia coli）JM109 competentcell
（宝酒造）に導入して形質転換した後、ｃＤＮＡ挿入断
片を持つクローンをアンピシリンおよびＸ−ｇａｌを含
むＬＢ寒天培地で選択し、白色を呈するクローンのみを
滅菌したつま楊枝を用いて分離し、形質転換体を得た。
個々のクローンをアンピシリンを含むＬＢ培地で一晩培
養し、QIAwell 8 Plasmid Kit（キアゲン）を用いてプ
ラスミドＤＮＡを調製した。塩基配列の決定のための反
応はBigDye Terminator Cycle Sequencing Ready React
ion Kit（PE Biosystems）を用いて行ない、蛍光式自動
シーケンサーを用いて解読し、配列番号：３０で表され
るＤＮＡ配列を得た。配列番号：３０で表されるｃＤＮ
Ａの塩基配列は、参考例８で得たラットＴＧＲ２３−２
リガンド前駆体の一部をコードするＤＮＡ配列（配列番
号：２３）がさらに５’側に延長された配列であった。
本配列を、配列番号：１、配列番号：２または配列番
号：３で表されるラット全脳から得られたラットＴＧＲ
２３−２リガンドのアミノ酸配列に一致するアミノ酸配
列をコードするようなフレームを読み取り枠として翻訳
したところ、５’上流側には、ヒトＴＧＲ２３−２リガ
ンド前駆体およびマウスＴＧＲ２３−２リガンド前駆体
をコードすると推定されるｃＤＮＡ（配列番号：７およ
び配列番号：１６）に存在するタンパク質翻訳の開始コ
ドンであると予想されるＡＴＧに対応する位置に、ＡＴ
Ｇが１ヶ所存在した。また、このＡＴＧコドンのさらに
５’上流側には同じフレームで終止コドンが出現した。
３’側にはマウスＴＧＲ２３−２リガンドをコードする
と考えられる配列の下流に終止コドンが存在した。これ
より、配列番号：３０で表される配列は、ラットＴＧＲ
２３−２リガンド前駆体をコードするｃＤＮＡ配列であ
ると推定された。配列番号：３０で表されるｃＤＮＡの
塩基配列から翻訳されるアミノ酸配列を配列番号：３１
に示す。

【０１２３】［参考例１０］ （ＴＧＲ２３−１（以下、ヒトＴＧＲ２３−１を、単に
ＴＧＲ２３−１と称することもある）発現ＣＨＯ細胞の
作成）ＴＧＲ２３−１をコードする、配列番号：３８で
表される塩基配列を有するＤＮＡ断片を含有するプラス
ミドｐＴＢ２１７３を鋳型とし、ＳａｌＩ認識配列を付
加したプライマー１（配列番号：３２）およびＳｐｅＩ
認識配列を付加したプライマー２（配列番号：３３）を
用いてＰＣＲ反応を行った。該反応における反応液の組
成は上記プラスミド１０ｎｇを鋳型として使用し、Pfu
Turbo DNA Polymerase（ストラタジーン社）２．５Ｕ、
プライマー１（配列番号：３２）およびプライマー２
（配列番号：３３）を各１．０μＭ、ｄＮＴＰｓを２０
０μＭ、および反応液にに2 X GC Buffer I（宝酒造）
を２５μｌ加え、５０μｌの液量とした。ＰＣＲ反応
は、９５℃・６０秒の後、９５℃・６０秒、５５℃・６
０秒、７２℃・７０秒のサイクルを２５回繰り返し、最
後に７２℃・１０分の伸長反応を行った。該ＰＣＲ反応
産物をZero Blunt TOPO PCRクローニングキット（イン
ビトロジェン社）の処方に従いプラスミドベクターpCR-
BluntII-TOPO（インビトロジェン社）へサブクローニン
グした。これをE. coli TOP10（インビトロジェン社）
に導入し、ｐＴＢ２１７３に含まれるＴＧＲ２３−１の
ｃＤＮＡを持つクローンを、カナマイシンを含むＬＢ寒
天培地中で選択した。ここで得られた、５’側および
３’側にＳａｌＩおよびＳｐｅＩがそれぞれ認識する配
列を付加したＴＧＲ２３−１が導入されたプラスミドに
よって形質転換されたE. coliのクローンよりPlasmid M
iniprep Kit（バイオラッド社）を用いてプラスミドを
調製し、制限酵素ＳａｌＩおよびＳｐｅＩで切断してイ
ンサート部分を切り出した。インサートＤＮＡは電気泳
動後、アガロースゲルより切り出し、次にGel Extracti
on Kit（キアゲン社）を用いて回収した。このインサー
トＤＮＡをＳａｌＩおよびＳｐｅＩで切断した動物細胞
発現用ベクタープラスミドｐＡＫＫＯ−１１１Ｈ（Hinu
ma, S. et al. Biochim. Biophys. Acta, Vol. 1219, p
p. 251-259（1994）記載のｐＡＫＫＯ１．１１Ｈと同一
のベクタープラスミド）に加え、DNA Ligation Kit Ve
r.2（宝酒造）を用いてライゲーションを行ない、タン
パク質発現用プラスミドpAKKO-TGR23-1を構築した。こ
のｐＡＫＫＯ−ＴＧＲ２３−１で形質転換したE. coli
TOP10を培養後、Plasmid Miniprep Kit（バイオラッド
社）を用いてpAKKO-TGR23-1のプラスミドＤＮＡを調製
した。ハムスターＣＨＯ／ｄｈｆｒ^-細胞を１０％ウシ
胎児血清を含むα−ＭＥＭ培地（with ribonucleosides
and deoxyribonucleosides、GIBCO、Cat. No. 12571）
でファルコンディッシュ（径３．５ｃｍ）に１×１０⁵
個播種し、５％ ＣＯ₂インキュベーターで３７℃一晩培
養した。上記発現プラスミドpAKKO-TGR23-1 DNA ２μｇ
をTransfection Reagent FuGENE 6（Roche社）を用い、
添付説明書記載の方法に従ってトランスフェクトし、１
８時間培養後、新鮮な増殖培地に交換した。さらに１０
時間培養を続けたのち、トランスフェクトした細胞をト
リプシン−ＥＤＴＡ処理により集め、選択培地（１０％
透析牛胎児血清を含むα−ＭＥＭ培地（without ribonu
cleosides and deoxyribonucleosides、GIBCO、Cat. N
o.12561））を用いて平底９６穴プレート１０枚に播種
した。３−４日ごとに選択培地を交換しながら培養を続
け、２−３週間後にコロニー状に増殖してきたＤＨＦＲ
⁺ 細胞クローンを８１個取得した。

【０１２４】［参考例１１］ （ＴａｑＭａｎ ＰＣＲ法を用いたＴＧＲ２３−１発現
ＣＨＯ細胞株のＴＧＲ２３−１発現量の定量）参考例１
０で得たＴＧＲ２３−１発現ＣＨＯ細胞株８１クローン
を、９６穴プレートに培養し、RNeasy 96 Kit（キアゲ
ン社）を用いて全ＲＮＡを調製した。得られた全ＲＮＡ
５０〜２００ｎｇをTaqMan Gold RT-PCR Kit（ＰＥバ
イオシステムズ社）を用いて、逆転写反応を行なった。
得られた全ＲＮＡ ５〜２０ｎｇ相当の逆転写産物、ま
たは後述のようにして作製した標準ｃＤＮＡ、1xUniver
sal PCR Master Mix（ＰＥバイオシステムズ社）、配列
番号：３４で表されるプライマーおよび配列番号：３５
で表されるプライマー各５００ｎＭ、および配列番号：
３６で表されるＴａｑＭａｎプローブ１００ｎＭを含む
反応混合液２５μｌについてABI PRISM 7700 Sequence
Detector（ＰＥバイオシステムズ社）を用いてＰＣＲを
行なった。ＰＣＲは、５０℃・２分、９５℃・１０分で
処理後、９５℃・１５秒、６０℃・６０秒のサイクルを
４０回繰り返すことにより行なった。標準ｃＤＮＡは、
配列番号：４０で表される塩基配列を有するＤＮＡ断片
を含有するプラスミドｐＴＢ２１７４の２６０ｎｍの吸
光度を測定して濃度を算出し、正確なコピー数を算出し
た後、１ｍＭ ＥＤＴＡを含む１０ｍＭ Ｔｒｉｓ−ＨＣ
ｌ（ｐＨ８．０）溶液で希釈し、２コピーから２×１０
⁶コピーの標準ｃＤＮＡ溶液を調製した。また、Ｔａｑ
Ｍａｎ ＰＣＲ用プローブおよびプライマーはPrimer Ex
press（Version1.0）（ＰＥバイオシステムズ社）によ
り設計した。発現量はABI PRISM 7700 SDSソフトウェア
によって算出した。リポーターの蛍光強度が設定された
値に達した瞬間のサイクル数を縦軸にとり、標準ｃＤＮ
Ａの初期濃度の対数値を横軸にとり、標準曲線を作成し
た。標準曲線より各逆転写産物の初期濃度を算出し、各
クローンの全ＲＮＡ当たりのＴＧＲ２３−１遺伝子発現
量を求めた。その結果、ＴＧＲ２３−１の発現が高かっ
たＣＨＯ細胞株１１個を選択し２４穴プレートに培養し
た。これらの細胞について、ＴＧＲ２３−１の発現量を
再検した。RNeasy Mini Kits（キアゲン社）を用いて全
ＲＮＡを調製した後、RNase-free DNase Set（キアゲン
社）を用いてＤＮａｓｅ処理をした。得られた全ＲＮＡ
から、上記と同様に逆転写反応し、ＴａｑＭａｎ ＰＣ
Ｒ法で各クローンの全ＲＮＡ当たりのＴＧＲ２３−１遺
伝子発現量を求めた。その結果、ＴＧＲ２３−１発現Ｃ
ＨＯ細胞株クローン４９および５２が高い発現量を示す
ことがわかった。以後の参考例では、これら２つのクロ
ーンの発現細胞を用いた。

【０１２５】［参考例１２］ （ヒトＴＧＲ２３−２リガンド（１−２０）：Ser-Phe-
Arg-Asn-Gly-Val-Gly-Thr-Gly-Met-Lys-Lys-Thr-Ser-Ph
e-Gln-Arg-Ala-Lys-Ser（配列番号：１２）の製造）市
販のBoc-Ser(Bzl)-OCH₂-PAM樹脂を、ペプチド合成機Ａ
ＣＴ９０の反応槽に入れ、ＤＣＭで膨潤後ＴＦＡでＢｏ
ｃを除去し、ＤＩＥＡで中和した。この樹脂をＮＭＰに
懸濁し、HOBt-DIPCIでBoc-Lys(Cl-Z)を縮合した。反応
後ニンヒドリンテストで遊離のアミノ基の有無を調べ、
ニンヒドリンテストがプラスの時には同じアミノ酸を再
度縮合した。再縮合後においてもニンヒドリンテストが
プラスの時には無水酢酸でアセチル化した。このサイク
ルを繰り返しBoc-Ala、Boc-Arg(Tos)、Boc-Gln、Boc-Ph
e、Boc-Ser(Bzl)、Boc-Thr(Bzl)、Boc-Lys(Cl-Z)、Boc-
Lys(CL-Z)、Boc-Met、Boc-Gly、Boc-Thr（Bzl）、Boc-G
ly、Boc-Val、Boc-Gly、Boc-Asn、Boc-Arg(Tos)、Boc-P
he、Boc-Ser(Bzl)を配列順に縮合し、所望の保護ペプチ
ド樹脂０．２４ｇを得た。この樹脂をｐ−クレゾール
１．５ｍｌとともにフッ化水素約１５ｍｌ中、０℃で６
０分攪拌した後フッ化水素を減圧留去し、残留物にジエ
チルエーテルを加えて濾過した。濾過物に水と酢酸を加
えペプチドを抽出し、樹脂と分離した。抽出液を濃縮し
５０％酢酸で充填したセファデックス（商標）Ｇ−２５
カラム（２．０×８０ｃｍ）に付し、同溶媒で展開、主
要画分を集め凍結乾燥した。その一部（４５ｍｇ）をLi
Chroprep（商標）RP-18を充填した逆相クロマトカラム
（２．６×６０ｃｍ）に付け、０．１％ ＴＦＡ水 ２０
０ｍｌで洗浄、０．１％ ＴＦＡ水 ３００ｍｌと０．１
％ ＴＦＡ含有２５％アセトニトリル水３００ｍｌを用
いた線型勾配溶出を行い、主要画分を集め凍結乾燥し目
的とするペプチド１２．７ｍｇを得た。 ＥＳＩ−ＭＳ：分子量ＭＷ ２１８８．０（理論値２１
８７．５）ＨＰＬＣ溶出時間 １０．６分 カラム条件：カラム：Wakosil 5C18T ４．６×１００
ｍｍ 溶離液：Ａ液−０．１％ ＴＦＡ水、Ｂ液−０．１％ Ｔ
ＦＡ含有アセトニトリル を用い Ａ／Ｂ：９５／５〜４５／５５へ直線型濃度勾
配溶出（２５分） 流速：１．０ｍｌ／分

【０１２６】［参考例１３］ （ＦＬＩＰＲを用いたヒトＴＧＲ２３−２リガンド（１
−２０）によるＴＧＲ２３−１発現ＣＨＯ細胞およびＴ
ＧＲ２３−２発現ＣＨＯ細胞の細胞内Ｃａイオン濃度上
昇活性の測定）参考例１２で得られたヒトＴＧＲ２３−
２リガンド（１−２０）を種々の濃度で、公知の方法に
従って、ＴＧＲ２３−１発現ＣＨＯ細胞およびＴＧＲ２
３−２発現ＣＨＯ細胞に投与し、細胞内Ｃａイオン濃度
上昇活性をＦＬＩＰＲを用いて測定したところ、ヒトＴ
ＧＲ２３−２リガンド（１−２０）は、濃度依存的にＴ
ＧＲ２３−１発現ＣＨＯ細胞およびＴＧＲ２３−２発現
ＣＨＯ細胞の細胞内Ｃａイオン濃度上昇を促進した。結
果を図５および図６に示す。これより、配列番号：１２
で表されるアミノ配列を有するポリペプチド〔ヒトＴＧ
Ｒ２３−２リガンド（１−２０）〕が、ＴＧＲ２３−１
およびＴＧＲ２３−２対する細胞内Ｃａイオン濃度上昇
活性を有することが明らかである。

【０１２７】

【発明の効果】本発明によれば、結合分子が未知である
タンパク質のアミノ酸配列（及び／又はアミノ酸配列を
用いて得られるシークエンスアラインメント）に関する
情報を得るだけで結合分子又は結合分子の種類を予測す
ることが可能となる。これにより、従来の３次元構造ま
で予測する分子モデリング法に比べ格段に迅速に結合分
子（リガンド等）を予測することができる。

【０１２８】更に、本発明によれば様々な種類の結合分
子が未知であるタンパク質に対してその結合分子又は結
合分子の種類を予測することができる。また、結合分子
が未知であるタンパク質に実際にあらゆる結合分子が結
合するかどうか実験するよりも容易かつ迅速に結合分子
又は結合分子の種類を予測することができる。

【０１２９】公知の技術を用いることで、相同性を有し
たタンパク質グループに共通の機能は、シークエンスア
ラインメントを計算することや立体構造モデルを作成す
ることで推定できる。一方、シークエンスアラインメン
トによる類似性評価や分子ドッキング計算から、リガン
ド(およびその種類)の特定は、現在の技術では不可能で
ある。しかし、医薬品開発に有用な個々のGPCRが有して
いる個別の機能を推定するためには、結合するリガンド
・共役Ｇタンパク質の予測が必要である。このような、
GPCR・リガンドのセットが推定・決定されて初めて、共
役Ｇタンパク質を通じた細胞内応答の調査、生体内分布
や発現量変化の測定、遺伝子導入・欠損動物の作成など
の詳細な機能研究が進展することになる。リガンド決定
残基を用いた予測方法およびそのためのコンピュータ
は、このような医薬品開発に必須な分子同定・機能解明
に直接役に立つものである。

【０１３０】本発明によれば、きわめて容易に結合分子
未知タンパク質（オーファンGタンパク質共役レセプタ
ー等）の結合分子又は結合分子の種類を予測することが
でき、かかる知見に基づけば、実験を経なくとも当該結
合分子未知タンパク質が関与する疾患等の予防薬や治療
薬を容易に製造することが可能となる。

【０１３１】

【配列表】 SEQUENCE LISTING <110> Takeda Chemical Industries, Ltd. <120> Prediction method of ligand <130> P02-0089 <160> 40 <210> 1 <211> 18 <212> PRT <213> Rat <400> 1 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Val Lys Lys Thr Ser Phe Arg 5 10 15 Arg Ala <210> 2 <211> 15 <212> PRT <213> Rat <400> 2 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Val Lys Lys Thr Ser Phe 5 10 15 <210> 3 <211> 14 <212> PRT <213> Rat <400> 3 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Val Lys Lys Thr Ser 5 10 14 <210> 4 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 4 cagattttgg gaagtccaaa atga 24 <210> 5 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 5 gagtacgtca gtcacactct acag 24 <210> 6 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 6 agattaattc cccgagtcct ttgc 24 <210> 7 <211> 322 <212> DNA <213> Human <400> 7 cagattttgg gaagtccaaa atgattagct cagtaaaact caatctcatc ctagttctgt 60 cgctgtccac aatgcatgtg ttttggtgtt atccagttcc atcttctaag gtgtctggaa 120 aatctgatta ctttctcatt ctgctgaaca gctgcccaac cagattggac aggagcaaag 180 aactagcttt tctaaagcca attttggaga agatgtttgt gaaaaggtcc tttcgcaatg 240 gagttggcac agggatgaaa aaaacttcct ttcaaagagc aaaatcatga ctaagtgtgc 300 aaaggactcg gggaattaat ct 322 <210> 8 <211> 89 <212> PRT <213> Human <400> 8 Met Ile Ser Ser Val Lys Leu Asn Leu Ile Leu Val Leu Ser Leu Ser 5 10 15 Thr Met His Val Phe Trp Cys Tyr Pro Val Pro Ser Ser Lys Val Ser 20 25 30 Gly Lys Ser Asp Tyr Phe Leu Ile Leu Leu Asn Ser Cys Pro Thr Arg 35 40 45 Leu Asp Arg Ser Lys Glu Leu Ala Phe Leu Lys Pro Ile Leu Glu Lys 50 55 60 Met Phe Val Lys Arg Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Thr Gly Met Lys 65 70 75 80 Lys Thr Ser Phe Gln Arg Ala Lys Ser 85 <210> 9 <211> 18 <212> PRT <213> Human <400> 9 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Thr Gly Met Lys Lys Thr Ser Phe Gln 5 10 15 Arg Ala <210> 10 <211> 15 <212> PRT <213> Human <400> 10 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Thr Gly Met Lys Lys Thr Ser Phe 5 10 15 <210> 11 <211> 14 <212> PRT <213> Human <400> 11 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Thr Gly Met Lys Lys Thr Ser 5 10 <210> 12 <211> 20 <212> PRT <213> Human <400> 12 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Thr Gly Met Lys Lys Thr Ser Phe Gln 5 10 15 Arg Ala Lys Ser 20 <210> 13 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 13 ccagtcacac aggagggatc tcaa 24 <210> 14 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 14 gcacatcagt cacactctac atag 24 <210> 15 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 15 agattaattc ccagagtcct ttgc 24 <210> 16 <211> 443 <212> DNA <213> Mouse <400> 16 ccagtcacac aggagggatc tcaatgacat ttttacttct gaacttttct aatataaaag 60 ggccacccaa gcaggctcag acagcaaacg tgaggaaatt ggcaataaaa acccatctgc 120 gcaggtctcg gaaaatccaa aatgattggc tcgttaaaac tcagcttcgt cttagctctg 180 tcgctgtctg taatgcacgt gctttggtgt tatccggtcc tctcttccaa ggtgcctggg 240 aagcctgatt actttctcat cttgctgagc agctgcccag ccaggctgga ggggagcgac 300 aggctagctt ttctaaagcc aattttggag aagacatcga tgaaaaggtc ctttcgcaac 360 ggagtcggct caggggcgaa aaaaacttcg tttcgaagag caaagcaatg aataagtgtg 420 caaaggactc tgggaattaa tct 443 <210> 17 <211> 89 <212> PRT <213> Mouse <400> 17 Met Ile Gly Ser Leu Lys Leu Ser Phe Val Leu Ala Leu Ser Leu Ser 5 10 15 Val Met His Val Leu Trp Cys Tyr Pro Val Leu Ser Ser Lys Val Pro 20 25 30 Gly Lys Pro Asp Tyr Phe Leu Ile Leu Leu Ser Ser Cys Pro Ala Arg 35 40 45 Leu Glu Gly Ser Asp Arg Leu Ala Phe Leu Lys Pro Ile Leu Glu Lys 50 55 60 Thr Ser Met Lys Arg Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Ala Lys 65 70 75 80 Lys Thr Ser Phe Arg Arg Ala Lys Gln 85 <210> 18 <211> 18 <212> PRT <213> Mouse <400> 18 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Ala Lys Lys Thr Ser Phe Arg 5 10 15 Arg Ala <210> 19 <211> 15 <212> PRT <213> Mouse <400> 19 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Ala Lys Lys Thr Ser Phe 5 10 15 <210> 20 <211> 14 <212> PRT <213> Mouse <400> 20 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Ala Lys Lys Thr Ser 5 10 <210> 21 <211> 20 <212> PRT <213> Mouse <400> 21 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Ala Lys Lys Thr Ser Phe Arg 5 10 15 Arg Ala Lys Gln 20 <210> 22 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 22 ctgattactt tctcatyytg ctga 24 <210> 23 <211> 199 <212> DNA <213> Rat <400> 23 ctgattactt tctcattttg ctgagtacct gcccagccag gctggagggg agcgacgggc 60 tagcttttct aaagccaatt ttggagaaga cgtcgatgaa aaggtccttt cgcaacggag 120 tcggctcagg ggtgaaaaaa acttcatttc gaagagcaaa gcaatgaata agtgtgcaaa 180 ggactctggg aattaatct 199 <210> 24 <211> 54 <212> PRT <213> Rat <400> 24 Asp Tyr Phe Leu Ile Leu Leu Ser Thr Cys Pro Ala Arg Leu Glu Gly 5 10 15 Ser Asp Gly Leu Ala Phe Leu Lys Pro Ile Leu Glu Lys Thr Ser Met 20 25 30 Lys Arg Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Val Lys Lys Thr Ser 35 40 45 Phe Arg Arg Ala Lys Gln 50 <210> 25 <211> 20 <212> PRT <213> Mouse <400> 25 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Val Lys Lys Thr Ser Phe Arg 5 10 15 Arg Ala Lys Gln 20 <210> 26 <211> 16 <212> PRT <213> Human <400> 26 Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Thr Gly Met Lys Lys Thr Ser Phe Gln 5 10 15 <210> 27 <211> 24 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 27 cttaacaaga acaaaaggcc acag 24 <210> 28 <211> 26 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 28 ttattcattg ctttgctctt cgaaat 26 <210> 29 <211> 26 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 29 ccacccaagc aggctcagac agcgag 26 <210> 30 <211> 353 <212> DNA <213> Rat <400> 30 ccacccaagc aggctcagac agcgagcgtg aggaatttgg caataaaaac ccatctgcac 60 agatctcgga aaatccaaaa tgattggctc attaaaactc aacctcatct tagctctgtc 120 gctgtccgtg gtacacgtga tttggagtta tccggtcctc tcttccaagg tgcctgggaa 180 gcctgattac tttctcattt tgctgagtac ctgcccagcc aggctggagg ggagcgacgg 240 gctagctttt ctaaagccaa ttttggagaa gacgtcgatg aaaaggtcct ttcgcaacgg 300 agtcggctca ggggtgaaaa aaacttcatt tcgaagagca aagcaatgaa taa 353 <210> 31 <211> 89 <212> PRT <213> Rat <400> 31 Met Ile Gly Ser Leu Lys Leu Asn Leu Ile Leu Ala Leu Ser Leu Ser 5 10 15 Val Val His Val Ile Trp Ser Tyr Pro Val Leu Ser Ser Lys Val Pro 20 25 30 Gly Lys Pro Asp Tyr Phe Leu Ile Leu Leu Ser Thr Cys Pro Ala Arg 35 40 45 Leu Glu Gly Ser Asp Gly Leu Ala Phe Leu Lys Pro Ile Leu Glu Lys 50 55 60 Thr Ser Met Lys Arg Ser Phe Arg Asn Gly Val Gly Ser Gly Val Lys 65 70 75 80 Lys Thr Ser Phe Arg Arg Ala Lys Gln 85 <210> 32 <211> 27 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 32 tatagtcgac atgccagcca acttcac 27 <210> 33 <211> 28 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 33 tgtcactagt ctagatgaat tctggctt 28 <210> 34 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 34 ttcactggag acttcacggc a 21 <210> 35 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Primer <400> 35 tagaggcgta gagcagcaca ac 22 <210> 36 <211> 28 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Probe designed for TaqMan PCR, wherein 5' end is labeled by 6-carb oxy-fluorescein (Fam) and 3' end is labeled by 6-carboxy-tetramethyl-rho damine (Tamra) <400> 36 acctggtttg ccgagtggtc cgctattt 28 <210> 37 <211> 371 <212> PRT <213> Human <400> 37 Met Pro Ala Asn Phe Thr Glu Gly Ser Phe Asp Ser Ser Gly Thr Gly 5 10 15 Gln Thr Leu Asp Ser Ser Pro Val Ala Cys Thr Glu Thr Val Thr Phe 20 25 30 Thr Glu Val Val Glu Gly Lys Glu Trp Gly Ser Phe Tyr Tyr Ser Phe 35 40 45 Lys Thr Glu Gln Leu Ile Thr Leu Trp Val Leu Phe Val Phe Thr Ile 50 55 60 Val Gly Asn Ser Val Val Leu Phe Ser Thr Trp Arg Arg Lys Lys Lys 65 70 75 80 Ser Arg Met Thr Phe Phe Val Thr Gln Leu Ala Ile Thr Asp Ser Phe 85 90 95 Thr Gly Leu Val Asn Ile Leu Thr Asp Ile Asn Trp Arg Phe Thr Gly 100 105 110 Asp Phe Thr Ala Pro Asp Leu Val Cys Arg Val Val Arg Tyr Leu Gln 115 120 125 Val Val Leu Leu Tyr Ala Ser Thr Tyr Val Leu Val Ser Leu Ser Ile 130 135 140 Asp Arg Tyr His Ala Ile Val Tyr Pro Met Lys Phe Leu Gln Gly Glu 145 150 155 160 Lys Gln Ala Arg Val Leu Ile Val Ile Ala Trp Ser Leu Ser Phe Leu 165 170 175 Phe Ser Ile Pro Thr Leu Ile Ile Phe Gly Lys Arg Thr Leu Ser Asn 180 185 190 Gly Glu Val Gln Cys Trp Ala Leu Trp Pro Asp Asp Ser Tyr Trp Thr 195 200 205 Pro Tyr Met Thr Ile Val Ala Phe Leu Val Tyr Phe Ile Pro Leu Thr 210 215 220 Ile Ile Ser Ile Met Tyr Gly Ile Val Ile Arg Thr Ile Trp Ile Lys 225 230 235 240 Ser Lys Thr Tyr Glu Thr Val Ile Ser Asn Cys Ser Asp Gly Lys Leu 245 250 255 Cys Ser Ser Tyr Asn Arg Gly Leu Ile Ser Lys Ala Lys Ile Lys Ala 260 265 270 Ile Lys Tyr Ser Ile Ile Ile Ile Leu Ala Phe Ile Cys Cys Trp Ser 275 280 285 Pro Tyr Phe Leu Phe Asp Ile Leu Asp Asn Phe Asn Leu Leu Pro Asp 290 295 300 Thr Gln Glu Arg Phe Tyr Ala Ser Val Ile Ile Gln Asn Leu Pro Ala 305 310 315 320 Leu Asn Ser Ala Ile Asn Pro Leu Ile Tyr Cys Val Phe Ser Ser Ser 325 330 335 Ile Ser Phe Pro Cys Arg Glu Gln Arg Ser Gln Asp Ser Arg Met Thr 340 345 350 Phe Arg Glu Arg Thr Glu Arg His Glu Met Gln Ile Leu Ser Lys Pro 355 360 365 Glu Phe Ile 370 <210> 38 <211> 1113 <212> DNA <213> Human <400> 38 atgccagcca acttcacaga gggcagcttc gattccagtg ggaccgggca gacgctggat 60 tcttccccag tggcttgcac tgaaacagtg acttttactg aagtggtgga aggaaaggaa 120 tggggttcct tctactactc ctttaagact gagcaattga taactctgtg ggtcctcttt 180 gtttttacca ttgttggaaa ctccgttgtg cttttttcca catggaggag aaagaagaag 240 tcaagaatga ccttctttgt gactcagctg gccatcacag attctttcac aggactggtc 300 aacatcttga cagatattaa ttggcgattc actggagact tcacggcacc tgacctggtt 360 tgccgagtgg tccgctattt gcaggttgtg ctgctctacg cctctaccta cgtcctggtg 420 tccctcagca tagacagata ccatgccatc gtctacccca tgaagttcct tcaaggagaa 480 aagcaagcca gggtcctcat tgtgatcgcc tggagcctgt cttttctgtt ctccattccc 540 accctgatca tatttgggaa gaggacactg tccaacggtg aagtgcagtg ctgggccctg 600 tggcctgacg actcctactg gaccccatac atgaccatcg tggccttcct ggtgtacttc 660 atccctctga caatcatcag catcatgtat ggcattgtga tccgaactat ttggattaaa 720 agcaaaacct acgaaacagt gatttccaac tgctcagatg ggaaactgtg cagcagctat 780 aaccgaggac tcatctcaaa ggcaaaaatc aaggctatca agtatagcat catcatcatt 840 cttgccttca tctgctgttg gagtccatac ttcctgtttg acattttgga caatttcaac 900 ctccttccag acacccagga gcgtttctat gcctctgtga tcattcagaa cctgccagca 960 ttgaatagtg ccatcaaccc cctcatctac tgtgtcttca gcagctccat ctctttcccc 1020 tgcagggagc aaagatcaca ggattccaga atgacgttcc gggagagaac tgagaggcat 1080 gagatgcaga ttctgtccaa gccagaattc atc 1113 <210> 39 <211> 371 <212> PRT <213> Human <400> 39 Met Pro Ala Asn Phe Thr Glu Gly Ser Phe Asp Ser Ser Gly Thr Gly 5 10 15 Gln Thr Leu Asp Ser Ser Pro Val Ala Cys Thr Glu Thr Val Thr Phe 20 25 30 Thr Glu Val Val Glu Gly Lys Glu Trp Gly Ser Phe Tyr Tyr Ser Phe 35 40 45 Lys Thr Glu Gln Leu Ile Thr Leu Trp Val Leu Phe Val Phe Thr Ile 50 55 60 Val Gly Asn Ser Val Val Leu Phe Ser Thr Trp Arg Arg Lys Lys Lys 65 70 75 80 Ser Arg Met Thr Phe Phe Val Thr Gln Leu Ala Ile Thr Asp Ser Phe 85 90 95 Thr Gly Leu Val Asn Ile Leu Thr Asp Ile Ile Trp Arg Phe Thr Gly 100 105 110 Asp Phe Thr Ala Pro Asp Leu Val Cys Arg Val Val Arg Tyr Leu Gln 115 120 125 Val Val Leu Leu Tyr Ala Ser Thr Tyr Val Leu Val Ser Leu Ser Ile 130 135 140 Asp Arg Tyr His Ala Ile Val Tyr Pro Met Lys Phe Leu Gln Gly Glu 145 150 155 160 Lys Gln Ala Arg Val Leu Ile Val Ile Ala Trp Ser Leu Ser Phe Leu 165 170 175 Phe Ser Ile Pro Thr Leu Ile Ile Phe Gly Lys Arg Thr Leu Ser Asn 180 185 190 Gly Glu Val Gln Cys Trp Ala Leu Trp Pro Asp Asp Ser Tyr Trp Thr 195 200 205 Pro Tyr Met Thr Ile Val Ala Phe Leu Val Tyr Phe Ile Pro Leu Thr 210 215 220 Ile Ile Ser Ile Met Tyr Gly Ile Val Ile Arg Thr Ile Trp Ile Lys 225 230 235 240 Ser Lys Thr Tyr Glu Thr Val Ile Ser Asn Cys Ser Asp Gly Lys Leu 245 250 255 Cys Ser Ser Tyr Asn Arg Gly Leu Ile Ser Lys Ala Lys Ile Lys Ala 260 265 270 Ile Lys Tyr Ser Ile Ile Ile Ile Leu Ala Phe Ile Cys Cys Trp Ser 275 280 285 Pro Tyr Phe Leu Phe Asp Ile Leu Asp Asn Phe Asn Leu Leu Pro Asp 290 295 300 Thr Gln Glu Arg Phe Tyr Ala Ser Val Ile Ile Gln Asn Leu Pro Ala 305 310 315 320 Leu Asn Ser Ala Ile Asn Pro Leu Ile Tyr Cys Val Phe Ser Ser Ser 325 330 335 Ile Ser Phe Pro Cys Arg Glu Arg Arg Ser Gln Asp Ser Arg Met Thr 340 345 350 Phe Arg Glu Arg Thr Glu Arg His Glu Met Gln Ile Leu Ser Lys Pro 355 360 365 Glu Phe Ile 370 <210> 40 <211> 1113 <212> DNA <213> Human <400> 40 atgccagcca acttcacaga gggcagcttc gattccagtg ggaccgggca gacgctggat 60 tcttccccag tggcttgcac tgaaacagtg acttttactg aagtggtgga aggaaaggaa 120 tggggttcct tctactactc ctttaagact gagcaattga taactctgtg ggtcctcttt 180 gtttttacca ttgttggaaa ctccgttgtg cttttttcca catggaggag aaagaagaag 240 tcaagaatga ccttctttgt gactcagctg gccatcacag attctttcac aggactggtc 300 aacatcttga cagatattat ttggcgattc actggagact tcacggcacc tgacctggtt 360 tgccgagtgg tccgctattt gcaggttgtg ctgctctacg cctctaccta cgtcctggtg 420 tccctcagca tagacagata ccatgccatc gtctacccca tgaagttcct tcaaggagaa 480 aagcaagcca gggtcctcat tgtgatcgcc tggagcctgt cttttctgtt ctccattccc 540 accctgatca tatttgggaa gaggacactg tccaacggtg aagtgcagtg ctgggccctg 600 tggcctgacg actcctactg gaccccatac atgaccatcg tggcctttct ggtgtacttc 660 atccctctga caatcatcag catcatgtat ggcattgtga tccgaactat ttggattaaa 720 agcaaaacct acgaaacagt gatttccaac tgctcagatg ggaaactgtg cagcagctat 780 aaccgaggac tcatctcaaa ggcaaaaatc aaggctatca agtatagcat catcatcatt 840 cttgccttca tctgctgttg gagtccatac ttcctgtttg acattttgga caatttcaac 900 ctccttccag acacccagga gcgtttctat gcctctgtga tcattcagaa cctgccagca 960 ttgaatagtg ccatcaaccc cctcatctac tgtgtcttca gcagctccat ctctttcccc 1020 tgcagggagc gaagatcaca ggattccaga atgacgttcc gggagagaac cgagaggcat 1080 gagatgcaga ttctgtccaa gccagaattc atc 1113

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明のリガンド決定残基−リガンド分類情
報作成までの工程表を表す。

【図２】 本発明のリガンド決定残基位置特定工程の一
態様を示す工程表である。

【図３】 本発明のリガンド決定残基位置特定工程の別
の一態様を示す工程表である。

【図４】 ウシロドプシンとＴＧＲ２３−１とのシーク
エンスアラインメントの結果を表す。

【図５】 ＦＬＩＰＲを用いて測定した種々の濃度のヒ
トＴＧＲ２３−２リガンド（１−２０）によるＴＧＲ２
３−１発現ＣＨＯ細胞の細胞内Ｃａイオン濃度上昇活性
を示す。

【図６】 ＦＬＩＰＲを用いて測定した種々の濃度のヒ
トＴＧＲ２３−２リガンド（１−２０）によるＴＧＲ２
３−２発現ＣＨＯ細胞の細胞内Ｃａイオン濃度上昇活性
を示す。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｃ１２Ｑ 1/44 Ｃ１２Ｑ 1/48 ＺＮＡＺ 1/48 ＺＮＡ Ｃ１２Ｎ 15/00 Ａ Ｆターム(参考） 2G045 AA34 AA35 BB01 BB10 BB20 BB41 BB46 BB48 BB50 CB01 DA13 DA36 FB06 JA01 4B024 AA01 AA11 BA80 CA04 DA02 EA04 GA11 GA18 HA03 4B063 QA01 QA18 QQ20 QQ63 QQ89 QR07 QR12 QR16 QR57 QR69 QR77 QS12 QS28 QS36 QX01

Claims (23)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 結合分子未知タンパク質に結合する結合
   分子を予測する結合分子未知タンパク質の結合分子予測
   方法であって、アミノ酸配列と結合分子とが既知である
   結合分子既知タンパク質について、少なくとも２以上の
   結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメント
   と、結合分子又は結合分子の種類とを対応付けた結合分
   子既知タンパク質分類情報を得る工程と、前記結合分子
   既知タンパク質分類情報を用いて、結合分子既知タンパ
   ク質のシークエンスアラインメントの位置のうち結合分
   子を決定することに関与すると想定される位置である結
   合分子決定残基位置を１又は２以上特定する工程と、前
   記結合分子決定残基位置におけるアミノ酸残基（結合分
   子決定残基）と、結合分子又は結合分子の種類とを対応
   付けることにより、結合分子決定残基と結合分子又は結
   合分子の種類との相関関係を表す結合分子決定残基−結
   合分子分類情報を得る工程と、前記結合分子既知タンパ
   ク質と同じ種類の結合分子未知タンパク質について前記
   結合分子既知タンパク質間のシークエンスアラインメン
   トに対して結合分子未知タンパク質の配列を整列させ、
   結合分子未知タンパク質のシークエンスアラインメント
   を得る工程と、前記結合分子未知タンパク質のシークエ
   ンスアラインメントのうち少なくとも１種類の結合分子
   決定残基についての情報を、結合分子決定残基−結合分
   子分類情報に当てはめ、結合分子未知タンパク質の結合
   分子又は結合分子の種類を予測する工程とを含む、結合
   分子未知タンパク質の結合分子予測方法。
2. 【請求項２】 前記結合分子が、リガンド、調節因子、
   エフェクター、補酵素のいずれかである請求項１に記載
   の結合分子未知タンパク質の結合分子予測方法。
3. 【請求項３】 前記結合分子が、２以上の種類に分類さ
   れ、当該分類された結合分子の種類を予測する請求項１
   又は２に記載の結合分子未知タンパク質の結合分子予測
   方法。
4. 【請求項４】 結合分子未知タンパク質が、Ｇタンパク
   質共役型受容体、キナーゼ、リパーゼ、トランスポータ
   ー、プロテアーゼ、イオンチャンネルのいずれかである
   請求項１から３のいずれか1項に記載の結合分子未知タ
   ンパク質の結合分子予測方法。
5. 【請求項５】 結合分子決定残基位置を１又は２以上特
   定する工程において、シークエンスアラインメントを構
   成するアミノ酸残基と結合分子の種類とから結合分子決
   定残基位置を１又は２以上特定する請求項１から４のい
   ずれか1項に記載の結合分子未知タンパク質の結合分子
   予測方法。
6. 【請求項６】 下記式１、又は下記式２のいずれか又は
   両方を用いて結合分子決定残基位置を決定する請求項１
   から４のいずれか1項に記載の結合分子未知タンパク質
   の結合分子予測方法。 【式１】 ［式１中、ｎは、f1(n)が、結合分子既知タンパク質の
   シークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ酸
   残基についての評価関数であることを表し、Resは、ア
   ミノ酸残基の種類を表し、Xq及びXrは、結合分子又は結
   合分子の種類を表し、qは1からp-1までの整数を表し、r
   はqより大きくp以下である整数を表し、ｐは結合分子又
   は結合分子の種類の数を表し、N(Res, Xq)は、結合分子
   既知タンパク質分類情報に存在する結合分子既知タンパ
   ク質のうち、シークエンスアラインメントのｎ番目のア
   ミノ酸残基がResであり、かつ結合分子がXqであるもの
   の数を表し、N(Res, Xr)は、結合分子既知タンパク質分
   類情報に存在する結合分子既知タンパク質のうち、シー
   クエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残基がRes
   であり、かつ結合分子がXrであるものの数を表す。］ 【式２】 ［式２中、ｎは、f2(n)が、結合分子既知タンパク質の
   シークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ酸
   残基についての評価関数であることを表し、Resは、ア
   ミノ酸残基の種類を表し、X1からXpは、結合分子又は結
   合分子の種類を表し、pは、結合分子又は結合分子の種
   類の数を表し、N(Res, X)は、結合分子既知タンパク質
   分類情報に存在する結合分子既知タンパク質のうち、シ
   ークエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残基がRe
   sであり、かつ結合分子がXであるものの数を表す。］
7. 【請求項７】下記式３、下記式４、下記式５のいずれか
   ひとつ以上を用いて結合分子決定残基位置を決定する請
   求項１から４のいずれか1項に記載の結合分子未知タン
   パク質の結合分子予測方法。 【式３】 ［式３中、ｎは、f1(n)が、結合分子既知タンパク質の
   シークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ酸
   残基についての評価関数であることを表し、Resは、ア
   ミノ酸残基の種類を表し、Xq及びXrは、結合分子又は結
   合分子の種類を表し、qは1からp-1までの整数を表し、r
   はqより大きくp以下である整数を表し、ｐは結合分子又
   は結合分子の種類の数を表し、N(Res, Xq)は、結合分子
   既知タンパク質分類情報に存在する結合分子既知タンパ
   ク質のうち、シークエンスアラインメントのｎ番目のア
   ミノ酸残基がResであり、かつ結合分子がXqであるもの
   の数を表し、N(Res, Xr)は、結合分子既知タンパク質分
   類情報に存在する結合分子既知タンパク質のうち、シー
   クエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残基がRes
   であり、かつ結合分子がXrであるものの数を表す。］ 【式４】 ［式４中、ｎは、f2(n)が、結合分子既知タンパク質の
   シークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ酸
   残基についての評価関数であることを表し、Resは、ア
   ミノ酸残基の種類を表し、X1からXpは、結合分子又は結
   合分子の種類を表し、pは、結合分子又は結合分子の種
   類の数を表し、N(Res, X)は、結合分子既知タンパク質
   分類情報に存在する結合分子既知タンパク質のうち、シ
   ークエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残基がRe
   sであり、かつ結合分子がXであるものの数を表す。］ 【式５】 ［式５中、(m,n)は、ｆ3(m, n)が結合分子既知タンパク
   質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ
   番目のアミノ酸残基についての評価関数であることを表
   し、アミノ酸残基ペア種類数は、結合分子既知タンパク
   質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ
   番目のアミノ酸残基の組合せの種類の数を表し、2交差
   残基ペア種類数及び3交差残基ペア種類数はそれぞれ、
   結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメント
   のうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の組合せのう
   ちリガンドが2種類及び3種類のものの数を意味し、p交
   差残基ペア種類数は、結合分子既知タンパク質のシーク
   エンスアラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミ
   ノ酸残基の組合せのうちリガンドがp種類のものの数を
   意味し、シークエンスアラインメント不能アミノ酸残基
   数とは、結合分子既知タンパク質のシークエンスアライ
   ンメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基のう
   ち一方が、好ましい相同性を得るためにシークエンスア
   ラインメント不可能とされた数を意味し、シークエンス
   アラインメント不能アミノ酸残基ペア数とは、結合分子
   既知タンパク質のシークエンスアラインメントのうち第
   ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の両方が、好ましい相
   同性を得るためにシークエンスアラインメント不可能と
   された数を意味し、ｗXは正の定数、またはアミノ酸ペ
   ア種類数を変数とする分布関数であって、アミノ酸ペア
   種類数が400以下の正の数であるときに最大値を与える
   分布関数を意味し、ｗ1…ｗp-1、ｗA、ｗBは、ウエイト
   であり、正の数である。］
8. 【請求項８】 リガンド決定残基−リガンド分類情報を
   得る工程が、リガンド既知タンパク質のアミノ酸残基の
   うち、関数f3(n)の値が一番小さなリガンド決定残基位
   置にあるものを抽出する工程と、リガンド決定残基−リ
   ガンド分類情報にあげられたリガンド既知タンパク質の
   うち、抽出されたリガンド決定残基と一致するものの数
   （Ａ）を求める工程と、リガンド決定残基−リガンド分
   類情報にあげられたリガンド既知タンパク質のうち抽出
   されたリガンド決定残基と一致するもののうちで、リガ
   ンド又はリガンドの種類が当該リガンド既知タンパク質
   のものと一致する数（Ｂ）を求める工程と、リガンド既
   知タンパク質のアミノ酸残基のうち関数f3(n)の値が二
   番目に小さい又はｘ番目（ここで、ｘは２より大きく１
   ００より小さな整数を表す。）に小さいリガンド決定残
   基位置にあるものを抽出する工程と、リガンド決定残基
   −リガンド分類情報にあげられたリガンド既知タンパク
   質のうち、抽出されたリガンド決定残基と一致するもの
   の数（Ｃ）を求める工程と、リガンド決定残基−リガン
   ド分類情報にあげられたリガンド既知タンパク質のうち
   抽出されたリガンド決定残基と一致するもののうちで、
   リガンド又はリガンドの種類が当該リガンド既知タンパ
   ク質のものと一致する数（Ｄ）を求める工程と、（Ａ）
   と（Ｃ）との和（Ｅ）を求める工程と、（Ｂ）と（Ｄ）
   との和（Ｆ）を求める工程と、を含み、（Ｅ）と（Ｆ）
   を更に表示するリガンド決定残基−リガンド分類情報を
   得る請求項７に記載の結合分子未知タンパク質の結合分
   子予測方法。
9. 【請求項９】 アミノ酸配列と結合分子とが既知である
   少なくとも２以上の結合分子既知タンパク質について、
   当該結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメ
   ントと、結合分子又は結合分子の種類とを対応付けた結
   合分子既知タンパク質分類情報を得る工程と、当該結合
   分子既知タンパク質分類情報を用いて、結合分子既知タ
   ンパク質のシークエンスアラインメントのうち結合分子
   を決定することに関与すると想定される位置である結合
   分子決定残基位置を１又は２以上特定する工程と、当該
   結合分子決定残基位置におけるアミノ酸残基（結合分子
   決定残基）と、結合分子、又は結合分子の種類とを対応
   付けることにより、結合分子決定残基と結合分子との相
   関関係を表す結合分子決定残基−結合分子分類情報を得
   る工程と、を含む結合分子未知タンパク質の結合分子予
   測方法。
10. 【請求項１０】 結合分子決定残基と結合分子との相関
    関係を表す結合分子決定残基−結合分子分類情報に、前
    記結合分子既知タンパク質と同じ種類の結合分子未知タ
    ンパク質について前記結合分子既知タンパク質間のシー
    クエンスアラインメントに対して結合分子未知タンパク
    質の配列を整列させて得られた結合分子未知タンパク質
    のシークエンスアラインメントに関する情報を入力し、
    当該結合分子未知タンパク質に結合する結合分子、又は
    結合分子の種類を予測する結合分子未知タンパク質の結
    合分子予測方法。
11. 【請求項１１】 請求項１〜１０のいずれか１項に記載
    した結合分子未知タンパク質の結合分子予測方法を用い
    て、結合分子未知タンパク質に結合する結合分子、又は
    結合分子の種類を予測する工程を含む医薬の製造方法。
12. 【請求項１２】 医薬が、中枢疾患、炎症性疾患、循環
    器疾患、癌、代謝性疾患、免疫系疾患または消化器系疾
    患の予防剤、又は治療剤のいずれか又は両方である請求
    項１１に記載の医薬の製造方法。
13. 【請求項１３】 下記式６又は下記式７のいずれか又は
    両方を用いた結合分子決定残基位置を決定する方法。 【式６】 ［式６中、ｎは、f1(n)が、結合分子既知タンパク質の
    シークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ酸
    残基についての評価関数であることを表し、Resは、ア
    ミノ酸残基の種類を表し、Xq及びXrは、結合分子又は結
    合分子の種類を表し、qは1からp-1までの整数を表し、r
    はqより大きくp以下である整数を表し、ｐは結合分子又
    は結合分子の種類の数を表し、N(Res, Xq)は、結合分子
    既知タンパク質分類情報に存在する結合分子既知タンパ
    ク質のうち、シークエンスアラインメントのｎ番目のア
    ミノ酸残基がResであり、かつ結合分子がXqであるもの
    の数を表し、N(Res, Xr)は、結合分子既知タンパク質分
    類情報に存在する結合分子既知タンパク質のうち、シー
    クエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残基がRes
    であり、かつ結合分子がXrであるものの数を表す。］ 【式７】 ［式７中、ｎは、f2(n)が、結合分子既知タンパク質の
    シークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ酸
    残基についての評価関数であることを表し、Resは、ア
    ミノ酸残基の種類を表し、X1からXpは、結合分子又は結
    合分子の種類を表し、pは、結合分子又は結合分子の種
    類の数を表し、N(Res, X)は、結合分子既知タンパク質
    分類情報に存在する結合分子既知タンパク質のうち、シ
    ークエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残基がRe
    sであり、かつ結合分子がXであるものの数を表す。］
14. 【請求項１４】 下記式８を用いた結合分子決定残基位
    置を決定する方法。 【式８】 ［式８中、(m,n)は、ｆ3(m, n)が結合分子既知タンパク
    質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ
    番目のアミノ酸残基についての評価関数であることを表
    し、アミノ酸残基ペア種類数は、結合分子既知タンパク
    質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ
    番目のアミノ酸残基の組合せの種類の数を表し、2交差
    残基ペア種類数及び3交差残基ペア種類数はそれぞれ、
    結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメント
    のうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の組合せのう
    ちリガンドが2種類及び3種類のものの数を意味し、p交
    差残基ペア種類数は、結合分子既知タンパク質のシーク
    エンスアラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミ
    ノ酸残基の組合せのうちリガンドがp種類のものの数を
    意味し、シークエンスアラインメント不能アミノ酸残基
    数とは、結合分子既知タンパク質のシークエンスアライ
    ンメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基のう
    ち一方が、好ましい相同性を得るためにシークエンスア
    ラインメント不可能とされた数を意味し、シークエンス
    アラインメント不能アミノ酸残基ペア数とは、結合分子
    既知タンパク質のシークエンスアラインメントのうち第
    ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の両方が、好ましい相
    同性を得るためにシークエンスアラインメント不可能と
    された数を意味し、ｗXは正の定数、またはアミノ酸ペ
    ア種類数を変数とする分布関数であって、アミノ酸ペア
    種類数が400以下の正の数であるときに最大値を与える
    分布関数を意味し、ｗ1…ｗp-1、ｗA、ｗBは、ウエイト
    であり、正の数である。］
15. 【請求項１５】 結合分子既知タンパク質のアミノ酸配
    列又はシークエンスアラインメントと、結合分子又は結
    合分子の種類に関する情報とを用いて、結合分子既知タ
    ンパク質のシークエンスアラインメントの位置のうち結
    合分子を決定することに関与すると想定される位置（結
    合分子決定残基位置）におけるアミノ酸残基である結合
    分子決定残基と、結合分子または結合分子の種類との相
    関関係を表す結合分子決定残基−結合分子分類情報を得
    る、結合分子未知タンパク質の結合分子を予測するため
    のコンピュータであって、当該コンピュータは、結合分
    子既知タンパク質のシークエンスアラインメントに関す
    る情報を入力するシークエンスアラインメント入力手段
    と、前記シークエンスアラインメント入力手段により入
    力された結合分子既知タンパク質のアミノ酸配列又はシ
    ークエンスアラインメントと、結合分子又は結合分子の
    種類に関する情報とを記憶するシークエンスアラインメ
    ント結合分子記憶手段と、 前記シークエンスアラインメント結合分子記憶手段によ
    り記憶された結合分子既知タンパク質のアミノ酸配列又
    はシークエンスアラインメントと、結合分子又は結合分
    子の種類に関する情報を用いて前記結合分子決定残基位
    置を決定する結合分子決定残基位置決定手段と、前記結
    合分子決定残基位置におけるアミノ酸残基（結合分子決
    定残基）と、結合分子又は結合分子の種類とを対応付け
    ることにより、結合分子決定残基と結合分子または結合
    分子の種類との相関関係を表す結合分子決定残基−結合
    分子分類情報を得る結合分子決定残基−結合分子分類情
    報取得手段と、前記結合分子既知タンパク質と同じ種類
    の結合分子未知タンパク質について前記結合分子既知タ
    ンパク質間のシークエンスアラインメントに対して結合
    分子未知タンパク質の配列を整列させて得られた結合分
    子未知タンパク質のシークエンスアラインメントに関す
    る情報を入力するシークエンスアラインメント入力手段
    と、を具備し、結合分子決定残基−結合分子分類情報
    に、シークエンスアラインメント入力手段により入力さ
    れた結合分子未知タンパク質のシークエンスアラインメ
    ントに関する情報を用いて、当該結合分子未知タンパク
    質の結合分子、又は結合分子の種類を予測する、結合分
    子未知タンパク質の結合分子を予測するためのコンピュ
    ータ。
16. 【請求項１６】 前記結合分子決定残基位置決定手段
    が、少なくとも下記式９又は式１０のいずれか又は両方
    の関数を用いる請求項１５に記載の結合分子未知タンパ
    ク質の結合分子を予測するためのコンピュータ。 【式９】 ［式９中、ｎは、f1(n)が、結合分子既知タンパク質の
    シークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ酸
    残基についての評価関数であることを表し、Resは、ア
    ミノ酸残基の種類を表し、Xq及びXrは、結合分子又は結
    合分子の種類を表し、qは1からp-1までの整数を表し、r
    はqより大きくp以下である整数を表し、ｐは結合分子又
    は結合分子の種類の数を表し、N(Res, Xq)は、結合分子
    既知タンパク質分類情報に存在する結合分子既知タンパ
    ク質のうち、シークエンスアラインメントのｎ番目のア
    ミノ酸残基がResであり、かつ結合分子がXqであるもの
    の数を表し、N(Res, Xr)は、結合分子既知タンパク質分
    類情報に存在する結合分子既知タンパク質のうち、シー
    クエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残基がRes
    であり、かつ結合分子がXrであるものの数を表す。］ 【式１０】 ［式１０中、ｎは、f2(n)が、結合分子既知タンパク質
    のシークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ
    酸残基についての評価関数であることを表し、Resは、
    アミノ酸残基の種類を表し、X1からXpは、結合分子又は
    結合分子の種類を表し、pは、結合分子又は結合分子の
    種類の数を表し、N(Res, X)は、結合分子既知タンパク
    質分類情報に存在する結合分子既知タンパク質のうち、
    シークエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残基が
    Resであり、かつ結合分子がXであるものの数を表す。］
17. 【請求項１７】 前記結合分子決定残基位置決定手段
    が、下記式１１で表される関数を用いる請求項１５又は
    １６に記載の結合分子未知タンパク質の結合分子を予測
    するためのコンピュータ。 【式１１】 ［式１１中、(m,n)は、ｆ3(m, n)が結合分子既知タンパ
    ク質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第
    ｎ番目のアミノ酸残基についての評価関数であることを
    表し、アミノ酸残基ペア種類数は、結合分子既知タンパ
    ク質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第
    ｎ番目のアミノ酸残基の組合せの種類の数を表し、2交
    差残基ペア種類数及び3交差残基ペア種類数はそれぞ
    れ、結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメ
    ントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の組合せ
    のうちリガンドが2種類及び3種類のものの数を意味し、
    p交差残基ペア種類数は、結合分子既知タンパク質のシ
    ークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目の
    アミノ酸残基の組合せのうちリガンドがp種類のものの
    数を意味し、シークエンスアラインメント不能アミノ酸
    残基数とは、結合分子既知タンパク質のシークエンスア
    ラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基
    のうち一方が、好ましい相同性を得るためにシークエン
    スアラインメント不可能とされた数を意味し、シークエ
    ンスアラインメント不能アミノ酸残基ペア数とは、結合
    分子既知タンパク質のシークエンスアラインメントのう
    ち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の両方が、好まし
    い相同性を得るためにシークエンスアラインメント不可
    能とされた数を意味し、ｗXは正の定数、またはアミノ
    酸ペア種類数を変数とする分布関数であって、アミノ酸
    ペア種類数が400以下の正の数であるときに最大値を与
    える分布関数を意味し、ｗ1…ｗp-1、ｗA、ｗBは、ウエ
    イトであり、正の数である。］
18. 【請求項１８】 結合分子未知タンパク質の結合分子を
    予測するためのコンピュータであって、当該結合分子未
    知タンパク質と同じ種類であり結合する結合分子が既知
    である結合分子既知タンパク質のシークエンスアライン
    メントのうち当該結合分子既知タンパク質に結合する分
    子を決定することに関与すると想定される位置である結
    合分子決定残基位置と、当該結合分子決定残基位置にお
    ける結合分子既知タンパク質のアミノ酸残基である結合
    分子決定残基と、当該結合分子決定残基に対応した結合
    分子既知タンパク質の結合分子又は結合分子の種類とに
    関する情報を記憶した記憶手段と、前記結合分子既知タ
    ンパク質と同じ種類の結合分子未知タンパク質について
    前記結合分子既知タンパク質間のシークエンスアライン
    メントに対して結合分子未知タンパク質の配列を整列さ
    せて得られた結合分子未知タンパク質のシークエンスア
    ラインメントに関する情報を入力するシークエンスアラ
    インメント入力手段と、入力されたシークエンスアライ
    ンメントに関する情報と記憶手段に記憶される情報とか
    ら当該結合分子未知タンパク質の結合分子又は結合分子
    の種類を決定する結合分子決定手段と、決定された結合
    分子未知タンパク質に結合する結合分子又は結合分子の
    種類を表示する表示手段とを具備し、シークエンスアラ
    インメント入力手段により入力された結合分子未知タン
    パク質のシークエンスアラインメントに関する情報と、
    記憶手段に記憶された結合分子決定残基と当該結合分子
    決定残基に対応した結合分子既知タンパク質の結合分子
    又は結合分子の種類に関する情報とに基づいて結合分子
    決定手段により結合分子未知タンパク質の結合分子又は
    結合分子の種類を予測し、結合分子決定手段により予測
    された当該結合分子未知タンパク質の結合分子又は結合
    分子の種類を表示手段により表示する結合分子未知タン
    パク質の結合分子を予測するためのコンピュータ。
19. 【請求項１９】 コンピュータを、結合分子既知タンパ
    ク質のシークエンスアラインメントに関する情報を入力
    するシークエンスアラインメント入力手段と、前記シー
    クエンスアラインメント入力手段により入力された結合
    分子既知タンパク質のアミノ酸配列又はシークエンスア
    ラインメントと、結合分子又は結合分子の種類に関する
    情報とを記憶するシークエンスアラインメント結合分子
    記憶手段と、 前記シークエンスアラインメント結合分子記憶手段によ
    り記憶された結合分子既知タンパク質のアミノ酸配列又
    はシークエンスアラインメントと、結合分子又は結合分
    子の種類に関する情報を用いて前記結合分子決定残基位
    置を決定する結合分子決定残基位置決定手段と、前記結
    合分子決定残基位置におけるアミノ酸残基（結合分子決
    定残基）と、結合分子又は結合分子の種類とを対応付け
    ることにより、結合分子決定残基と結合分子または結合
    分子の種類との相関関係を表す結合分子決定残基−結合
    分子分類情報を得る結合分子決定残基−結合分子分類情
    報取得手段と、前記結合分子既知タンパク質と同じ種類
    の結合分子未知タンパク質について前記結合分子既知タ
    ンパク質間のシークエンスアラインメントに対して結合
    分子未知タンパク質の配列を整列させて得られた結合分
    子未知タンパク質のシークエンスアラインメントに関す
    る情報を入力するシークエンスアラインメント入力手段
    と、して機能させるプログラム。
20. 【請求項２０】 前記結合分子決定残基位置決定手段
    が、少なくとも下記式１２又は式１３のいずれか又は両
    方の関数を用いる請求項１９に記載のプログラム。 【式１２】 ［式１２中、ｎは、f1(n)が、結合分子既知タンパク質
    のシークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ
    酸残基についての評価関数であることを表し、Resは、
    アミノ酸残基の種類を表し、Xq及びXrは、結合分子又は
    結合分子の種類を表し、qは1からp-1までの整数を表
    し、rはqより大きくp以下である整数を表し、ｐは結合
    分子又は結合分子の種類の数を表し、N(Res, Xq)は、結
    合分子既知タンパク質分類情報に存在する結合分子既知
    タンパク質のうち、シークエンスアラインメントのｎ番
    目のアミノ酸残基がResであり、かつ結合分子がXqであ
    るものの数を表し、N(Res, Xr)は、結合分子既知タンパ
    ク質分類情報に存在する結合分子既知タンパク質のう
    ち、シークエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残
    基がResであり、かつ結合分子がXrであるものの数を表
    す。］ 【式１３】 ［式１３中、ｎは、f2(n)が、結合分子既知タンパク質
    のシークエンスアラインメントのうち第ｎ番目のアミノ
    酸残基についての評価関数であることを表し、Resは、
    アミノ酸残基の種類を表し、X1からXpは、結合分子又は
    結合分子の種類を表し、pは、結合分子又は結合分子の
    種類の数を表し、N(Res, X)は、結合分子既知タンパク
    質分類情報に存在する結合分子既知タンパク質のうち、
    シークエンスアラインメントのｎ番目のアミノ酸残基が
    Resであり、かつ結合分子がXであるものの数を表す。］
21. 【請求項２１】 前記結合分子決定残基位置決定手段
    が、下記式１４で表される関数を用いる請求項１９又は
    ２０に記載のプログラム。 【式１４】 ［式１４中、(m,n)は、ｆ3(m, n)が結合分子既知タンパ
    ク質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第
    ｎ番目のアミノ酸残基についての評価関数であることを
    表し、アミノ酸残基ペア種類数は、結合分子既知タンパ
    ク質のシークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第
    ｎ番目のアミノ酸残基の組合せの種類の数を表し、2交
    差残基ペア種類数及び3交差残基ペア種類数はそれぞ
    れ、結合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメ
    ントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の組合せ
    のうちリガンドが2種類及び3種類のものの数を意味し、
    p交差残基ペア種類数は、結合分子既知タンパク質のシ
    ークエンスアラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目の
    アミノ酸残基の組合せのうちリガンドがp種類のものの
    数を意味し、シークエンスアラインメント不能アミノ酸
    残基数とは、結合分子既知タンパク質のシークエンスア
    ラインメントのうち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基
    のうち一方が、好ましい相同性を得るためにシークエン
    スアラインメント不可能とされた数を意味し、シークエ
    ンスアラインメント不能アミノ酸残基ペア数とは、結合
    分子既知タンパク質のシークエンスアラインメントのう
    ち第ｍ番目と第ｎ番目のアミノ酸残基の両方が、好まし
    い相同性を得るためにシークエンスアラインメント不可
    能とされた数を意味し、ｗXは正の定数、またはアミノ
    酸ペア種類数を変数とする分布関数であって、アミノ酸
    ペア種類数が400以下の正の数であるときに最大値を与
    える分布関数を意味し、ｗ1…ｗp-1、ｗA、ｗBは、ウエ
    イトであり、正の数である。］
22. 【請求項２２】 コンピュータを、結合分子未知タンパ
    ク質と同じ種類であり結合する結合分子が既知である結
    合分子既知タンパク質のシークエンスアラインメントの
    うち当該結合分子既知タンパク質に結合する分子を決定
    することに関与すると想定される位置である結合分子決
    定残基位置と、当該結合分子決定残基位置における結合
    分子既知タンパク質のアミノ酸残基である結合分子決定
    残基と、当該結合分子決定残基に対応した結合分子既知
    タンパク質の結合分子又は結合分子の種類とに関する情
    報を記憶した記憶手段と、前記結合分子既知タンパク質
    と同じ種類の結合分子未知タンパク質について前記結合
    分子既知タンパク質間のシークエンスアラインメントに
    対して結合分子未知タンパク質の配列を整列させて得ら
    れた結合分子未知タンパク質のシークエンスアラインメ
    ントに関する情報を入力するシークエンスアラインメン
    ト入力手段と、入力されたシークエンスアラインメント
    に関する情報と記憶手段に記憶される情報とから当該結
    合分子未知タンパク質の結合分子又は結合分子の種類を
    決定する結合分子決定手段と、決定された結合分子未知
    タンパク質に結合する結合分子又は結合分子の種類を表
    示する表示手段として機能させるプログラム。
23. 【請求項２３】 請求項１９〜請求項２２のいずれか１
    項に記載のプログラムを記憶した記録媒体。