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福井 呂満*; 嵯峨 涼*; 松谷 悠佑; 富田 和男*; 桑原 義和*; 大内 健太郎*; 佐藤 友昭*; 奥村 一彦*; 伊達 広行*; 福本 学*; et al.
Scientific Reports (Internet), 12(1), p.1056_1 - 1056_12, 2022/01
被引用回数：11 パーセンタイル：91.76(Multidisciplinary Sciences)一回当たり2Gyの線量を30日以上にわたり分割照射する放射線療法では、照射後に生存したがん細胞が放射線耐性を獲得し、予後不良を引き起こすことが知られる。この放射線耐性は、照射後に増加する癌幹細胞数に起因すると実験的に解釈されている。しかし、細胞実験による測定手法は、癌幹細胞に係る放射線応答(DNA損傷や細胞死発生メカニズム)の解明に限界があり、放射線へ耐性を獲得するメカニズムは未だ不明である。そこで、分割照射により樹立した放射線への耐性を持つ細胞を使用した従来のin vitro試験に加え、癌幹細胞数とそのDNA損傷応答を理論的に考慮して腫瘍生存率を予測可能する数理モデルであるintegrated microdosimetric-kinetic (IMK) modelを開発し、分割放射線療法後に腫瘍が獲得する放射線耐性のメカニズムを研究した。その結果、照射後に獲得される放射線耐性には、癌幹細胞含有率の増加に加えて、非癌幹細胞のDNA修復能力の向上が深く関与していることがわかった。これら2つの応答をIMK modelに考慮することで、獲得した放射線耐性が異なる様々な細胞株において、様々な照射条件下で発生する細胞死の実測値の再現に成功した。本成果により、放射線照射後の腫瘍が獲得する放射線耐性獲得メカニズムに関する正確な理解、これに基づく治療効果の予測技術の高精度化が期待される。
小栗 英知; 長谷川 和男; 伊藤 崇; 千代 悦司; 平野 耕一郎; 森下 卓俊; 篠崎 信一; 青 寛幸; 大越 清紀; 近藤 恭弘; et al.
Proceedings of 11th Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan (インターネット), p.389 - 393, 2014/10
J-PARCリニアックでは現在、ビームユーザに対する利用運転を行うとともに、リニアック後段の3GeVシンクロトロンにて1MWビームを加速するためのビーム増強計画を進めている。リニアックのビーム増強計画では、加速エネルギー及びビーム電流をそれぞれ増強する。エネルギーについては、181MeVから400MeVに増強するためにACS空洞及びこれを駆動する972MHzクライストロンの開発を行ってきた。これら400MeV機器は平成24年までに量産を終了し、平成25年夏に設置工事を行った。平成26年1月に400MeV加速に成功し、現在、ビーム利用運転に供している。ビーム電流増強では、初段加速部(イオン源及びRFQ)を更新する。イオン源はセシウム添加高周波放電型、RFQは真空特性に優れる真空ロー付け接合タイプ空洞をそれぞれ採用し、平成25年春に製作が完了した。完成後は専用のテストスタンドにて性能確認試験を行っており、平成26年2月にRFQにて目標の50mAビーム加速に成功した。新初段加速部は、平成26年夏にビームラインに設置する予定である。
山崎 智*; 福井 一彦*; 河野 秀俊; 清水 謙多郎*; 皿井 明倫*; 寺田 透*
no journal, ,
Sequence-specific recognition of DNA by proteins plays a critical role in regulating gene expression. Accurate recognition is achieved by a combination of two different mechanisms. The first is direct readout, in which recognition is mediated by direct interactions between the protein and the DNA bases. The second is indirect readout, which is caused by the sequence-dependence of the conformation and deformability of the DNA structure. In our previous study, the contributions of indirect readout to binding affinity were evaluated for every tetrameric step in given protein-DNA complex structures. Using sequence-structure threading, potential energy differences between native and non-native tetrameric sequences for given tetrameric step conformation were compared. These potential energy functions were derived from the probability distribution function of its tetrameric step conformations calculated from trajectories of MD simulations of free DNAs which include all 136 types of tetramers. This gave good agreement with some experimental results, but shortage of structural sampling made the accurate estimation of distribution function difficult. In this work, we estimate the probability of occurrence of each tetrameric step sequence on given tetrameric step conformation using a Bayesian approach using the same structural dataset. We apply this approach to known protein-DNA complex structures, and assess the performance of predicting the sequence region where indirect readout makes important contribution to the binding affinity.
