歴史
2017年ノーベル化学賞 クライオ電子顕微鏡が生化学に与えた影響を認め、ジャック・デュボシェ、ヨアヒム・フランク、リチャード・ヘンダーソンの3人の科学者は、「溶液中の生体分子の高解像度構造決定のためのクライオ電子顕微鏡の開発」によりノーベル化学賞を受賞しました。[ 4 ]
テクニック
電子顕微鏡のモード
走査型電子顕微鏡クライオスコピー 走査型電子クライオ顕微鏡法 (cryoSEM)は、走査型電子顕微鏡 法の一種です。試料は、氷結晶の形成やライデンフロスト効果 による試料への損傷を最小限に抑え、水分保持を最大限にするために、スラッシュ窒素または液体エタンを使用して凍結されます。試料は、大気暴露によって誘発される急速な結晶形成を防ぐために、真空 または不活性ガス 中で保管されます。この段階で試料を破壊して昇華させることで、内部構造の走査が可能になります。凍結した試料は非導電性であるため、ビームによる損傷を減らし、画像解像度を向上させるために、通常は試料に薄い導電性金属層をコーティングします。その後、試料は走査のためにSEM装置内に設置されます。[ 33 ]
使用方法とデータ分析
電子クライオトモグラフィー 電子クライオトモグラフィー(クライオET)では、傾斜機構を使用してさまざまな角度からサンプルの多くの画像が撮影されます。これらの画像を組み合わせて、約1~4 nmの解像度の3Dモデル(マップ)を作成します。[ 34 ]
単粒子解析 単粒子解析 ワークフロー単粒子解析(SPA)は、生体分子のほぼ原子分解能(<1 nm)モデルを取得するために一般的に用いられる手法です。SPAでは、クライオ電子顕微鏡(cryo-EM)画像の大規模なコレクションから、対象分子のコピーが検索されます。これらのコピーは、粒子の向きに基づいてグループ化された「クラス」に分類されます。次に、各クラスとその粒子は、元の分子内で互いに相対的な位置が割り当てられます。このプロセスに使用されるプログラムには、RELION [ 35 ] やCryoSPARC [ 36 ] などがあります。cryo-ETと比較した主な革新点は、類似したオブジェクトの画像を組み合わせてより高い解像度を実現することです。[ 37 ]
時間経過の知識と組み合わせることで、生体高分子の構造変化の速度論を捉える時間分解クライオTEMが実現する。[ 38 ] [ 39 ] [ 40 ]
X線結晶構造解析との比較 従来、X線結晶構造解析は、生体分子の3D構造を決定するための最も一般的な手法でした。[ 41 ] しかし、前述のクライオ電子顕微鏡法の改良により、生体分子の詳細を調べるためのツールとしての人気が高まっています。2010年以降、クライオ電子顕微鏡法による構造の年間登録数は、X線結晶構造解析を上回っています。[ 42 ] X線結晶構造解析は数十年にわたる長い歴史のため、総登録数ははるかに多いものの、2つの方法の総登録数は2035年頃には上回ると予測されています。[ 42 ]
X線結晶構造解析の解像度は結晶の均一性によって制限され、[ 43 ] 理想的な結晶化条件が不明な生体分子を結晶状態に誘導するには非常に時間がかかり、極端な場合には数ヶ月、あるいは数年かかることもあります。[ 44 ] 対照的に、クライオ電子顕微鏡でのサンプル調製では、タンパク質の凝集や優先配向などの問題を克服するために、スクリーニングと最適化を数回繰り返す必要がある場合がありますが、[ 45 ] [ 46 ] サンプルが結晶を形成する必要はなく、クライオ電子顕微鏡用のサンプルは急速凍結され、ほぼ天然の状態で調べられます。[ 47 ]
Proteopedia によると、 Protein Data Bank におけるX線結晶構造解析で達成された分解能の中央値は2.05 Å (2019年5月19日現在)であり、[ 43 ] 記録されている最高分解能は0.48 Å(2022年9月30日現在)である。[ 48 ] 2020年現在、クライオEM(単粒子解析 )によって決定されたタンパク質構造の大部分は、3~4 Åという低い分解能である。[ 49 ] しかし、2020年現在、クライオEMの最高分解能は1.22 Åと記録されており、[ 46 ] 場合によっては分解能の面で競合する。
電子結晶学 X線結晶学がX線回折パターンを用いて様々なサイズの分子(小さな分子から大きな生体分子複合体まで)の結晶構造を決定するのと同様に、電子も結晶から電子回折 パターンを生成することができる。この分野の研究は、1933年にWE LaschkarewとID UsykinがNH 4 Cl結晶中の水素原子の位置を決定した初期の研究など、長い歴史がある。 [ 50 ]
クライオ電気化学は通常、3次元結晶に対して行われるが、2次元結晶の分析や、らせん状のフィラメントやチューブの分析にも使用されている。
微結晶電子回折 (MicroED)は、X線回折に必要なサイズの10億分の1の結晶を扱う電子結晶学の一種です。これは、大きな生体分子(タンパク質、核酸、それらの複合体)の構造を決定するために使用されてきました。[ 51 ] また、ペプチドからより単純な化合物まで、小さな分子の研究にも非常に役立ちます。[ 52 ]
画像撮影のための検体処理 (このセクションは電子結晶学には適用されません。)
生物学的標本
薄膜 生物試料は電子顕微鏡用グリッド上に広げられ、通常は液体窒素温度に近い液体エタン中で急速凍結することにより、凍結水和状態で保存される。試料を液体窒素温度以下に保つことで、 電子顕微鏡 の高真空カラム内に導入することができる。ほとんどの生物試料は極めて放射線感受性が 高いため、低線量撮影法で画像化する必要がある(透過型電子顕微鏡法の低温は、放射線損傷に対する追加の保護因子として有効である)。
その結果、画像は非常にノイズが 多くなります。一部の生物系では、画像を平均化して信号対雑音比を高め、単粒子解析 と呼ばれる技術を用いて試料の高解像度情報を取得することが可能です。このアプローチでは、一般的に平均化されるものが同一である必要がありますが、現在では限定的な構造的不均一性も研究できるようになっています(例:リボソーム)。タンパク質複合体や ウイルス のクライオTEM画像からの3次元再構成は、サブナノメートルまたはほぼ原子レベルの解像度で解明されており、これらの大きな集合体の構造と生物学に関する新たな知見が得られています。
膜貫通タンパク質 の2次元結晶 やタンパク質のらせん状 配列など、規則的に配列したタンパク質を解析することで、試料に関する高解像度の情報が得られる一種の平均化処理が可能になります。この技術は電子結晶学と呼ばれています。
硝子体切片 薄膜法は、 電子が多重散乱を起こさずに厚い試料を透過できないため、薄い試料(通常500 nm未満)に限定されます。厚い試料は、エタン中での急速凍結(凍結固定 )(厚さ数十μmまで)またはより一般的には高圧凍結 (数百μmまで)によってガラス化できます。その後、 ダイヤモンドナイフを用いて、−135℃(脱ガラス化温度)以下の温度でクライオウルトラミクロトーム で薄切片(厚さ40~200 nm)に切断できます。切片は電子顕微鏡グリッドに収集され、薄膜でガラス化された試料と同様の方法で画像化されます。この技術は、ガラス化切片の透過型電子クライオ顕微鏡法(CEMOVIS)または凍結水和切片の透過型電子クライオ顕微鏡法と呼ばれます。
材料サンプル クライオTEMは、ガラス化された生物学的サンプルを画像化できるだけでなく、真空中で揮発性が高すぎて標準的な室温電子顕微鏡では画像化できない物質試料の画像化にも使用できます。たとえば、液相と固相の界面のガラス化切片を抽出してクライオTEMで分析できます[ 53 ]。 また、電子顕微鏡の真空中で昇華しやすい硫黄をクライオTEMで安定化させて画像化できます[ 54 ] 。
クライオTEMにおける画像処理 電子顕微鏡法のほとんどのアプローチでは、材料の最高解像度の画像を得ようとしますが、クライオTEMでは必ずしもそうではありません。高解像度画像の利点に加えて、信号対雑音比は、各粒子に方向を割り当てることを妨げる主な障害となっています。たとえば、高分子複合体では、イメージング中に3Dから2Dに投影されるいくつかの異なる構造があり、それらが区別されないと、画像処理の結果はぼやけてしまいます。そのため、この種の調査では確率的アプローチがより強力になります。[ 55 ] 現在、クライオEM画像処理で広く使用されている2つの一般的なアプローチがあります。1つは1998年に発見された最尤法[ 56 ] 、もう1つは比較的最近採用されたベイズ法 [ 57 ] です。
最尤推定 法は、統計学からこの分野に導入されました。ここでは、粒子のすべての可能な向きを合計して、結果として得られる確率分布を取得します。これは、粒子が画像ごとに正確な向きを得る典型的な最小二乗推定と比較できます。 [ 58 ] この方法では、サンプル内の粒子は、対応する確率で重み付けされた計算後に「あいまいな」向きを得ます。プロセス全体は反復的であり、反復ごとにモデルは改善されます。実際の構造を忠実に表現するモデルを作成するための良い条件は、データにノイズが多すぎず、粒子に優先的な方向がない場合です。最尤推定法の主な欠点は、結果が初期推定に依存し、モデルの最適化が局所的最小値で停滞することがあることです。[ 59 ]
現在クライオTEMで使用されているベイズアプローチは 本質的に経験的です。これは、粒子の分布が元のデータセットに基づいていることを意味します。同様に、通常のベイズ法 では、データが観測された後に変更される固定の事前確率 があります。最尤推定との主な違いは、結果のマップを平滑化すると同時に再構成中のノイズを低減する特別な再構成項にあります。[ 58 ] マップの平滑化は、事前確率がガウス分布であると仮定し、フーリエ空間でデータを分析することによって行われます。事前知識とデータセット間のつながりが確立されているため、人的要因エラーの可能性が低くなり、画像再構成の客観性が向上する可能性があります。[ 57 ]
クライオTEMイメージングと画像再構成の新しい方法が登場するにつれて、プロセスを自動化するのに役立つ新しいソフトウェアソリューションが登場しました。経験的ベイズアプローチが3D再構成用のオープンソースコンピュータプログラムRELION(REgularized LIkelihood OptimizatioN)に実装されて以来、[ 60 ] [ 61 ] このプログラムはクライオTEM分野で広く普及しました。再構成画像の解像度を向上させるさまざまな補正を提供し、Python言語を使用して多用途のスクリプトを実装することを可能にし、2D/3Dモデルの分類や de novo モデルの作成などの通常のタスクを実行します。[ 62 ] [ 63 ]
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