テクニカルノート

X線自由電子レーザーによるダメージフリーのタンパク質構造決定法

中根 崇智¹⁾・岩田 想²⁾・溝端 栄一³⁾

¹⁾ 東京大学大学院理学系研究科生物科学専攻 ◇ 〒113–0032 東京都文京区弥生2–11–16

²⁾ 京都大学大学院医学研究科医学専攻 ◇ 〒606–8501　京都府京都市左京区吉田近衛町

³⁾ 大阪大学大学院工学研究科応用化学専攻 ◇ 〒565–0871　大阪府吹田市山田丘2–1

1. はじめに

タンパク質の機能を理解するには，その立体構造を可視化することが不可欠である．100万分の1ミリメートル程度しかないタンパク質の形を知るために，分子や原子レベルの極小の世界を分析できる技術，X線結晶構造解析が用いられてきた．この技術は，タンパク質の結晶を回転させながらX線を照射し，結晶が反射した光の模様（X線回折画像）を記録し，そこからコンピュータ上での解析を通じて，結晶を構成する原子の形（電子密度）を描き出す．高解像度で明瞭に構造を決定するには，従来，大型（＞200 µm）で良質の結晶を作ることが肝要であった．一方，より小さな結晶でも明瞭なX線回折画像を得るために，強力なX線を生み出す放射光施設が建設されてきた．

X線自由電子レーザー（XFEL）は，超高輝度・フェムト秒パルス・高空間コヒーレンスという特徴を有する新世代の光である．米国で世界初のXFEL施設LCLSが2009年に建設されたのに次いで，わが国では2011年，国家基幹技術としてSACLAが兵庫県播磨科学公園都市に建設された．SACLAが生み出す光はSPring-8など従来のシンクロトロン放射光施設が出す光の10億倍もの明るさを持つ．本稿では，XFELを利用して数十ミクロンもない多数の微結晶からタンパク質構造を解明する新しい実験手法「連続フェムト秒構造解析（serial femtosecond X-ray crystallography：SFX）」について実例を通して紹介する．

2. SFXの特性を活かしたダメージフリー構造解析

SFXは，インジェクターから噴出させた多数の微結晶に対し，XFELを連続的に照射してX線回折画像を収集して構造解析する手法である（図1）．SACLAでは，XFELが毎秒30発，光の弾丸として機関銃のように微結晶の流れに向けて発射される．利用できる光の波長範囲は0.62～2.76 Åである．1発のXFELはわずか10フェムト秒（100兆分の1秒）以下のパルス幅を持つ．微結晶にパルス光がヒットすると，その衝撃で結晶は一瞬で崩壊してしまう．しかし，結晶の崩壊過程よりも早くX線回折画像を記録できるため，構造解析に支障はない．数万から数十万個の微結晶についてのX線回折画像を数時間かけて測定し，常温下でダメージフリーのタンパク質の真の構造を決定できる．SFXの登場により，従来の放射光X線構造解析で問題となっていた，測定時の結晶凍結や放射線損傷が引き起こすタンパク質構造の変位や歪みを克服することが可能となった．

図1 連続フェムト秒構造解析

ここでは，地球上の窒素循環において重要な役割を担う銅含有亜硝酸還元酵素（copper-containing nitrite reductase：CuNiR）の解析事例を紹介する1, 2）．本酵素は活性中心に銅原子を有し，亜硝酸イオンを一酸化窒素に一電子還元する反応（NO₂⁻＋2H＋＋e⁻→NO＋H₂O）を触媒する．一般に，従来のシンクロトロン放射光を利用した金属タンパク質のX線結晶構造解析では，結晶に照射されたX線が水和電子を発生させ，活性中心の金属原子を還元してしまう現象（X線光還元）が避けられなかった．CuNiRも同様で，X線回折画像の収集時に銅原子のX線光還元が速やかに起こることで触媒反応が進行し，基質NO₂⁻から生成物NOや副生成物が生じてしまう．そのため，反応開始前の真の酸化型構造を観察することが不可能であり，反応機構の全貌は未解明のままであった．

そこで筆者らは，SACLAにてSFX実験を行い，光還元のない真の酸化型構造を常温（20°C）下で捕捉することを試みた．並行して，SPring-8の放射光X線を利用し，CuNiRの触媒反応をX線光還元により誘発させた構造を極低温（−170°C）と常温下で決定して，SACLAの構造との比較対照とした．従来から知られているように，X線照射前の緑色をした酸化型の結晶は，SPring-8でのデータ測定中のX線光還元に伴い無色に変化してゆく様子が観察された．興味深いことに，SPring-8で解いた構造は極低温と常温下のいずれの条件においても，基質NO₂⁻は銅原子に対してフェイスオン（face-on）型に近い配位様式をとっていたのに対し，SACLAの構造では直立（vertical）型で配位していることが明らかとなった（図2）．過去に報告された放射光で解かれたNO₂⁻複合体構造を調べると，すべてフェイスオン型に近い配位様式であった．このことから，反応前の酸化状態で直立型に配位したNO₂⁻は，反応中の銅原子の還元に依存して配位様式が倒れこむように構造変化すると考えられた．

図2 異なる条件で測定したCuNiRの亜硝酸イオン（NO₂⁻）複合体の構造比較

また，本稿では詳細な記載を省くが，銅原子の酸化還元状態に依存し，銅原子に配位するHis残基の側鎖が大きく回転する現象も見いだされた．これらの新しい知見から筆者らは，CuNiRの触媒反応機構におけるプロトン共役型電子移動の新しいモデルを提唱している．本研究成果は，新時代の光XFELと従来の放射光X線による構造解析手法を併用することにより，未解明であったタンパク質の作用機作を初めて発見できた事例として重要である．

3. SFXによる位相決定方法

筆者らがSFXに着手した当時，ほとんどのSFX構造は既知構造をモデルとする分子置換法によって解析されていた．SFXを従来の放射光施設では解けない新規標的に適用し，立体構造を常温かつダメージフリーの状態で明らかにするには，SFXでの，分子置換法によらない構造決定，すなわち実験的位相決定法の確立が不可欠であるが，その特殊性のため近年まで実証例は少なかった．

実験的位相決定には，同型置換法と異常散乱法の2種類と，双方を組み合わせた方法がある．同型置換法の場合は，ネイティブ結晶と重原子標識した誘導体結晶の反射強度の違いを利用する．異常散乱法の場合は，バイフット（Bijvoet）対と呼ばれる反射どうしの強度の差を利用する．いずれにせよ，微小な違いを正確に測定することが必要である．しかし，SFXでは数万個以上の独立した結晶から，パルス状のX線によってデータを収集するので，観測値のばらつきは非常に大きい．その原因としては，構造の非同型性・重原子占有率の違い・結晶形態やサイズの違いといった結晶に由来するものや，ビーム強度やスペクトルの違いといった光源に由来するものがあげられる．また，XFELならではの問題点として，すべての反射が部分反射であることによる部分度（partiality）の影響もある．モンテ・カルロ法によるSFXデータセットのマージとは，反射を何度も測定して多重度を高めることによって，これらの違いを平均化することに他ならない．

理論上，モンテ・カルロ法のデータ精度は多重度の平方根に比例して改善する．つまり，バイフット対の相対振幅差であるバイフット比が1％の系で位相決定をするには，バイフット比10％の系の100倍のデータが必要である．ただし，収束のオーダーが理論どおりだとしても，比例係数は実験データの分散に依存するため，現実的な枚数のX線回折画像では位相決定できない懸念がある．また，これは正確性ではなく精度の議論なので，データ処理に系統誤差がある場合，多重度をいくら増やしても位相決定できない可能性すら存在する．

2014年までにSFXで実験的に位相が決定された例は1件のみであった3）．ここでは，ニワトリ卵白リゾチームのガドリニウム誘導体から単波長異常散乱（SAD）法で位相が決定された．この系は10％を超える大きいバイフット比を持つため，異常散乱シグナルがより小さい現実的な系で位相決定可能かは未知であった．特に硫黄によるSAD（S-SAD）は，重原子誘導体化を必要とせず，システインやメチオニンに含まれる硫黄原子から位相決定できる手法であるが，異常散乱シグナルが非常に小さいため困難が予想された．

我々はリゾチームのS-SADに挑戦し，指数がついた13万枚分のX線回折画像から位相決定に成功した4）．この系は，非対称単位あたり10個の硫黄原子と1個の溶媒由来の塩化物イオンを含み，理論上のバイフット比は約1.6％であった．部分構造探索にはSHELXD，位相計算・位相改善にはSHELXEという，通常のX線結晶構造解析でも頻用されるプログラムを用いたが，分解能上限や溶媒比率などのパラメータを網羅的に振った大量の計算を実行することが成功に不可欠であった．また，人間にはほとんど解釈不能な電子密度マップでも，SHELXEでの主鎖自動トレースと位相改善を25回反復することで，自動モデリング・プログラムBuccaneerによる側鎖のあてはめが可能なマップに改良できることを驚きとともに知った．

上述したCuNiRの結晶は，非対称単位に六つの銅原子を含み，理論上のバイフット比は約1.7％となる．リゾチームのS-SADと同様にパラメータの網羅的探索を実行したところ，Cu-SADによる位相決定に成功した．SFXのために開発されたデータ処理プログラムCrystFELバージョン0.5.4を用いて，指数がついた15.6万枚の回折画像からの位相決定を論文報告した1）．論文では最低必要枚数の検討を行わなかったが，実際には指数がついた回折画像10万枚で十分であった．

S-SADについては，のちにソーマチン5）や膜タンパク質であるA2a受容体6）でも成功が報告された．それぞれの理論上のバイフット比は約2.1％と1.9％であり，指数がついた回折画像がそれぞれ12.5万枚，50万枚必要であった．これらの報告により，バイフット比が2％未満の系でもSFXでSAD法による位相決定ができることが確立された．しかし，いずれの場合でも膨大な枚数のデータが必要であり，サンプルやビームタイムの消耗が著しい．必要枚数を減らすには，シグナルを強めるのと，データ処理の質を高めるという二つの方向で取り組める．

シグナルを強めるアプローチとして，我々は膜タンパク質の重原子誘導体の新しい調製法を開発した（図3）7）．膜タンパク質の結晶構造では，分子表面に界面活性剤や脂質分子を認めることが多々ある．そこで，ヨウ素を三つ含む重原子試薬I3C，通称magic triangleをカプリル酸とアミド結合させた化合物HAD13aを合成した．これをバイセル中で得られたバクテリオロドプシン微結晶と混合するだけで結晶の重原子標識が可能であり，7 keVでデータ収集した2.3万枚の指数がついた回折画像から，SAD法で位相決定することに成功した．非対称単位あたり2分子のHAD13a，つまり六つのヨウ素が結合しており，10.5％という高いバイフット比を得られたのが，少ない枚数での成功につながった．仮にHAD13aを使わず，S-SADをするとすると，バイフット比はわずか0.9％である．次に，HAD13aを含まないネイティブ結晶のデータと組み合わせて，異常散乱効果を伴う単一重原子同型置換（SIRAS）法を行ったところ，ネイティブ3000枚・誘導体4000枚，合計わずか7000枚の指数がついた回折画像から位相決定ができた．さらに，測定したすべての回折画像を用いてSIRASを行うと，分解能3.3 ÅというSFXでの位相決定における最低分解能記録で構造解析することもできた．これは同型置換シグナルと異常散乱シグナルが相補的な位相情報を提供するためと考えられ，効率のよい位相決定には，ネイティブ結晶の併用が効果的であることを確認できた．なお，HAD13aは，人工的な脂質二重膜である脂質キュービック相（LCP）の中で結晶化したGタンパク質共役受容体にも結合でき，異常散乱シグナルを与えることを確認しており，今後さまざまな膜タンパク質に応用可能と期待している．このほか我々は，水溶性タンパク質で水銀8）やプラセオジム9）などの重原子を用いた位相決定にも成功している．

図3 膜タンパク質を効率的に重原子標識してSFXで構造決定する技術を開発

SFXのデータ処理法には，まだ改善の余地がある．CrystFEL付属のpartialatorというソフトでスケーリングできるようになりつつあるが，温度因子（B factor）が発散するデータセットも散見され，万全とはいいがたい．結晶品質にバラつきがある場合の処理も問題である．一定の分解能に達しない結晶を棄却したり（min-resオプションを使用），結晶ごとにマージに使う分解能を変えたり（push-resオプション）するとデータの質がよくなることがある．一番の課題は部分度である．post-refinementによる部分度の補正はいくつか報告されており10, 11），BinABタンパク質の，複数の誘導体と異常散乱効果を用いたMIRAS法による位相決定12）でも用いられたが，筆者らの経験では，データセットによって効果は異なり，かえって悪化することも多い．我々のCuNiRの系では，CrystFELの（執筆時点での）最新バージョン0.6.2を使うことで，必要な枚数を10万枚から8万枚に減らすことができている．また，post-refinementによってさらに枚数を削減することに成功しており，論文報告を準備中である．

4. おわりに

SFXを応用すると，タンパク質が働く際の構造変化をムービーのように捉えることができる（時分割解析）．これまでに我々は，バクテリオロドプシンや光化学系などの膜タンパク質でその技術を実証することに成功している13, 14）．時分割解析には，上述の実験的位相決定において経験したSFXで微小な違いを正確に検出する手法の開発が活かされている．構造生物学は，タンパク質の静止構造から動的構造を解明するダイナミクス研究の新時代に入ったといえよう．

なお，本稿で紹介した研究は，文部科学省X線自由電子レーザー重点戦略研究課題「創薬ターゲット蛋白質の迅速構造解析法の開発」，JST-ERATO「村田脂質活性構造プロジェクト」，および，JSPS科研費15K18487の支援を受けて実施した．計算解析はSACLA HPCシステムおよびミニ京スーパーコンピュータシステムを利用して実行した．関係各位に深く感謝したい．

1) Fukuda, Y., Tse, K.M., Nakane, T., Nakatsu, T., Suzuki, M., Sugahara, M., Inoue, S., Masuda, T., Yumoto, F., Matsugaki, N., Nango, E., Tono, K., Joti, Y., Kameshima, T., Song, C., Hatsui, T., Yabashi, M., Nureki, O., Murphy, M.E., Inoue, T., Iwata, S., & Mizohata, E. (2016) Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 113, 2928–2933.

2) Fukuda, Y., Tse, K.M., Suzuki, M., Diederichs, K., Hirata, K., Nakane, T., Sugahara, M., Nango, E., Tono, K., Joti, Y., Kameshima, T., Song, C., Hatsui, T., Yabashi, M., Nureki, O., Matsumura, H., Inoue, T., Iwata, S., & Mizohata, E. (2016) J. Biochem., 159, 527–538.

3) Barends, T.R., Foucar, L., Botha, S., Doak, R.B., Shoeman, R.L., Nass, K., Koglin, J.E., Williams, G.J., Boutet, S., Messerschmidt, M., & Schlichting, I. (2014) Nature, 505, 244–247.

4) Nakane, T., Song, C., Suzuki, M., Nango, E., Kobayashi, J., Masuda, T., Inoue, S., Mizohata, E., Nakatsu, T., Tanaka, T., Tanaka, R., Shimamura, T., Tono, K., Joti, Y., Kameshima, T., Hatsui, T., Yabashi, M., Nureki, O., Iwata, S., & Sugahara, M. (2015) Acta Crystallogr. D Biol. Crystallogr., 71, 2519–2525.

5) Nass, K., Meinhart, A., Barends, T.R., Foucar, L., Gorel, A., Aquila, A., Botha, S., Doak, R.B., Koglin, J., Liang, M., Shoeman, R.L., Williams, G., Boutet, S., & Schlichting, I. (2016) IUCrJ, 3, 180–191.

6) Batyuk, A., Galli, L., Ishchenko, A., Han, G.W., Gati, C., Popov, P.A., Lee, M.Y., Stauch, B., White, T.A., Barty, A., Aquila, A., Hunter, M.S., Liang, M., Boutet, S., Pu, M., Liu, Z.J., Nelson, G., James, D., Li, C., Zhao, Y., Spence, J.C., Liu, W., Fromme, P., Katritch, V., Weierstall, U., Stevens, R.C., & Cherezov, V. (2016) Sci. Adv., 2, e1600292.

7) Nakane, T., Hanashima, S., Suzuki, M., Saiki, H., Hayashi, T., Kakinouchi, K., Sugiyama, S., Kawatake, S., Matsuoka, S., Matsumori, N., Nango, E., Kobayashi, J., Shimamura, T., Kimura, K., Mori, C., Kunishima, N., Sugahara, M., Takakyu, Y., Inoue, S., Masuda, T., Hosaka, T., Tono, K., Joti, Y., Kameshima, T., Hatsui, T., Yabashi, M., Inoue, T., Nureki, O., Iwata, S., Murata, M., & Mizohata, E. (2016) Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 113, 13039–13044.

8) Yamashita, K., Pan, D., Okuda, T., Sugahara, M., Kodan, A., Yamaguchi, T., Murai, T., Gomi, K., Kajiyama, N., Mizohata, E., Suzuki, M., Nango, E., Tono, K., Joti, Y., Kameshima, T., Park, J., Song, C., Hatsui, T., Yabashi, M., Iwata, S., Kato, H., Ago, H., Yamamoto, M., & Nakatsu, T. (2015) Sci. Rep., 5, 14017.

9) Sugahara, M., Nakane, T., Masuda, T., Suzuki, M., Inoue, S., Song, C., Tanaka, R., Nakatsu, T., Mizohata, E., Yumoto, F., Tono, K., Joti, Y., Kameshima, T., Hatsui, T., Yabashi, M., Nureki, O., Numata, K., Nango, E., & Iwata, E. (2017) Sci. Rep., in press.

10) Ginn, H.M., Brewster, A.S., Hattne, J., Evans, G., Wagner, A., Grimes, J.M., Sauter, N.K., Sutton, G., & Stuart, D.I. (2015) Acta Crystallogr. D Biol. Crystallogr., 71, 1400–1410.

11) Uervirojnangkoorn, M., Zeldin, O.B., Lyubimov, A.Y., Hattne, J., Brewster, A.S., Sauter, N.K., Brunger, A.T., & Weis, W.I. (2015) eLife, 4, e05421.

12) Colletier, J.P., Sawaya, M.R., Gingery, M., Rodriguez, J.A., Cascio, D., Brewster, A.S., Michels-Clark, T., Hice, R.H., Coquelle, N., Boutet, S., Williams, G.J., Messerschmidt, M., DePonte, D.P., Sierra, R.G., Laksmono, H., Koglin, J.E., Hunter, M.S., Park, H.W., Uervirojnangkoorn, M., Bideshi, D.K., Brunger, A.T., Federici, B.A., Sauter, N.K., & Eisenberg, D.S. (2016) Nature, 539, 43–47.

13) Nango, E., Royant, A., Kubo, M., Nakane, T., Wickstrand, C., Kimura, T., Tanaka, T., Tono, K., Song, C., Tanaka, R., Arima, T., Yamashita, A., Kobayashi, J., Hosaka, T., Mizohata, E., Nogly, P., Sugahara, M., Nam, D., Nomura, T., Shimamura, T., Im, D., Fujiwara, T., Yamanaka, Y., Jeon, B., Nishizawa, T., Oda, K., Fukuda, M., Andersson, R., Båth, P., Dods, R., Davidsson, J., Matsuoka, S., Kawatake, S., Murata, M., Nureki, O., Owada, S., Kameshima, T., Hatsui, T., Joti, Y., Schertler, G., Yabashi, M., Bondar, A.N., Standfuss, J., Neutze, R., & Iwata, S. (2016) Science, 354, 1552–1557.

14) Suga, M., Akita, F., Sugahara, M., Kubo, M., Nakajima, Y., Nakane, T., Yamashita, K., Umena, Y., Nakabayashi, M., Yamane, T., Nakano, T., Suzuki, M., Masuda, T., Inoue, S., Kimura, T., Nomura, T., Yonekura, S., Yu, L.J., Sakamoto, T., Motomura, T., Chen, J.H., Kato, Y., Noguchi, T., Tono, K., Joti, Y., Kameshima, T., Hatsui, T., Nango, E., Tanaka, R., Naitow, H., Matsuura, Y., Yamashita, A., Yamamoto, M., Nureki, O., Yabashi, M., Ishikawa, T., Iwata, S., & Shen, J.R. (2017) Nature, 543, 131–135.

中根 崇智（なかね たかのり）

東京大学大学院理学系研究科特任助教．M.D., Ph.D.

略歴 ◇ 1985年岐阜県生まれ．2010年京都大学医学部卒業．同大学院医学研究科博士課程在籍中，ケンブリッジ大学（英国）にてComputational Biology MPhilを取得．14年より東京大学特任研究員，17年より現職．

研究テーマ ◇ X線回折や電子顕微鏡データの解析．プログラムのソースコードや実験の生データを誰でも自由に利用できるオープン・サイエンスの推進．

ウェブサイト ◇ https://github.com/biochem-fan/

趣味 ◇ オープンソース・ソフトウェア開発．

岩田 想（いわた そう）

京都大学大学院医学研究科教授．理化学研究所放射光科学総合研究センターSACLA利用技術開拓グループグループディレクター．博士（農学）．

略歴 ◇ 1963年兵庫県生まれ．91年東京大学大学院農学系研究科博士課程修了．96年ウプサラ大学（スウェーデン）生化学科講師，99年同大学教授．2000年より英国インペリアルカレッジ生命科学科教授（～15年）．07年より京都大学教授，12年より理化学研究所グループディレクターを併任．

研究テーマ ◇ X線結晶学，膜タンパク質構造生物学．

ウェブサイト ◇ http://cell.mfour.med.kyoto-u.ac.jp/

趣味 ◇ サイクリング．

溝端 栄一（みぞはた えいいち）

大阪大学大学院工学研究科講師．博士（工学）．

略歴 ◇ 1975年東京都生まれ．2003年大阪大学大学院工学研究科博士課程修了，同年，理化学研究所横浜研究所リサーチアソシエイト．06年英国インペリアルカレッジロンドン・リサーチアソシエイト，07年よりダイヤモンドライトソース協力研究員を兼任．09年大阪大学助教，15年より現職．

研究テーマ ◇ XFELによるタンパク質構造解析，次世代抗体医薬開発．

ウェブサイト ◇ http://www.dma.jim.osaka-u.ac.jp/view?u=2561

趣味 ◇ 観劇，植物観賞．