アプタマー・アフィニティの改善とモチーフ-セレックスによるシーケンス・アクティビティ・リレーションの決定

科学分野:

• バイオテクノロジー
• 分子生物学
• 核酸化学

背景:

• 配列空間の不完全なスクリーニングにより,SELEX (Systematic Evolution of Ligands by Exponential Enrichment) は制限され,しばしば性能の低いアプタマーが生じる.
• ドーピングされたSELEXやエラー傾向のあるPCRのような従来のポスト-SELEX最適化方法はバイアスと制限を導入し,優れたアプタマー配列の発見を妨げています.

研究 の 目的:

• 多様な配列と長さの変化を生成することによって,核酸アプタマーを最適化するための新しい方法であるモチーフ-セレックスを導入する.
• アプタマー親和性を改善し,新しい結合配列を発見する伝統的な方法の限界を克服する.

主な方法:

• Motif-SELEXを開発し,親アプタマーの広範な配列と長さのバリエーションを表すライブラリを作成しました.
• Motif-SELEXをDNAベースのモルヒンとRNAベースのアピキサバンアプタマーに最適化のために適用した.
• Motif-SELEXのプールを分析して,ターゲット・バインディングの鍵となる配列と構造要素を特定した.

主要な成果:

• 新種のアプタマー配列が発見され,親配列より10倍も高い親和度が認められた.
• ランダムなドメインの長さを最適化し,従来の方法ではアクセスできません.
• 非正規のヌクレオチド相互作用を含む二次および三次構造を成功裏に予測した.

結論:

• Motif-SELEXは,核酸アプタマー構造と結合親和性を最適化するための有効で一般化可能な方法である.
• この方法は,高親和性アプタマーの発見を可能にし,構造-機能関係に関する洞察を提供します.
• Motif-SELEXは,高性能な核酸分子を要求する多様なアプリケーションのための強力なツールを提供します.