1.細胞のしぶとさ

2.二重欠失株ライブラリーの作製

実は私たちのグループでは全遺伝子クローンライブラリーと遺伝子欠失ライブラリーを構築し、それを用いてシステム生物学を考えてきた。ところが、欠失株ライブラリーを作製してみると多くの遺伝子が欠失しても生存に関わらないということが分かってきたのである。その背景には様々なしくみが考えられる。例えば、予め同じ酵素遺伝子（アイソザイム）をいくつか用意し、経路を多重化し一つが使えなくなったときバイパスすることなどである。

本来の経路を逆流させて必要な物質を作り出すなど回路が破損してから新しく経路自体を設計しなおすこともあるだろう（図2）。生命体はこれらさまざまな可能性を組み合わせ、突然変異やウイルスなどの感染による遺伝子の破壊、生育環境の急激な変化など厳しい中を生き延びてきたに違いない。

3.二重欠失株から見えるロバスト性

遺伝子欠失株の研究を通じて、遺伝子産物が作り出す細胞内の代謝経路は非常にダイナミックに組換えられ、その時々の状況に応じて最適化されていると考えるようになった。教科書では、解糖系はグルコースからピルビン酸までを代謝する一本のまっすぐな経路として描かれ、その下に環状に描かれたTCA回路からはアミノ酸などの合成へと枝が広がっている。しかし、細胞内の酵素反応をブロックとして組み合わせると別の見方ができる。代謝物質を丸印で描き、酵素反応を線で結ぶと、多くのループ経路が存在するのだ（図1）。このようなループがあれば、一つの酵素反応を失っても、他の道を辿って欠けた反応の生成物を供給できる。アイソザイムによって、二重化されている経路もある。代替経路は正常のときはあまり使われていないので、一段階ずつ酵素反応を調べる研究では見つかりにくい。今回のように代謝全体を見渡して初めてその存在が見えてくるのである。「全体を見る」研究の重要性はここにある。常に使われているのだが、反応の頻度が少なく主となる経路が使えなくなると処理量が増える場合もあるだろうし、細胞を維持する経路は状況に応じて使用頻度が変わる「ゆらぎ」や「遊び」を含んでいるのだ。それがロバスト性を支えているのだろう。

 実際に二重欠失株の実験から見つかった代替経路がある。大腸菌には、呼吸によるエネルギー生成などの酵素の活性中心として働く鉄硫黄クラスター(Fe−Sクラスター)の合成経路が二つ知られている。トロント大学との共同研究で、この二つの経路Suf経路とIsc経路が補完的であることを証明した。二重欠失株でどちらか一方の経路で二つの遺伝子を欠失しても生育できるが、それぞれの経路から一つずつ欠失させると致死になったのである（図4）。Suf経路とIsc経路はFe-Sクラスター形成における多重化された経路で、片方が使えなくなっても、もう片方が残っていれば事足りるのだ。この研究では、従来Suf経路の遺伝子として知られていたもの以外に、Isc経路の遺伝子と同時に欠失させると致死になる新規の遺伝子が見つかった。二重欠失株による解析ならではの結果である。

慶応大学との共同研究では、中心代謝経路に未知の反応経路を発見した。トランスアルドラーゼはペントースリン酸回路でセドヘプツロース７−リン酸（S7P）という糖を分解するので、この酵素の二つのアイソザイム欠失株はS7Pを分解できず、菌体にS7Pが蓄積するはずである。ところが代謝産物の量を測定すると蓄積はしておらず別の代謝物ができていた（図5）。この分解には、正常時にはもっぱら解糖系で働く二つの酵素が関与していることがわかった。S7Pが蓄積したことが引き金となってはたらくようになったのだろう。つまり状態が変化すると既存の酵素によるバイパスができるのだ。中心代謝経路は古くから知られており、研究され尽くした経路と考えられてきたが、まだ面白いことが隠されているのである。二重欠失株とその表現型解析にメタボローム解析（代謝産物の網羅的解析）やトランスクリプトーム解析（遺伝子発現の網羅的解析）を組み合わせると、新規の経路の発見が可能なのだ。このような個別の解析によって様々な代替経路のパターンを蓄積し、方法を確立していくことが今後の解析の弾みとなるはずである。

4.生命とロバスト性

大腸菌というたった一つの細胞からなる生物が環境の変化、遺伝子の損傷などに対して抵抗し、適応するロバスト性を実感した。ロバスト性は、固く硬直した強さではなく、いくつかの可能な経路の存在つまり遊びを許し、その中をゆらぎながら環境や状態に最適な系を選んで使うしなやかで柔軟な強さである。生命体が38億年にもわたって続いてきた理由は、生命体の最も基本的な性質としてロバスト性があるからだろう。技術的には可能になったとはいえ、1600万の組み合わせの意味を知り尽くすのはまだ遠い先のことだ。しかし、生きている細胞の理解が始まっているのである。それがわかって初めて細胞を巧みに用いる医学や産業への応用ができるのである。細胞の全体像を描くことを夢見て、冷凍庫いっぱいの菌株と計算機に蓄積するデータとの格闘を続けている。