Project Area | Elucidation of the Aging Clock Revival Mechanism - A New Paradigm Shift in Aging Research |
Project/Area Number |
23H03838
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Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Review Section |
Transformative Research Areas, Section (III)
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Research Institution | Nagoya City University |
Principal Investigator |
矢木 宏和 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(薬学), 准教授 (70565423)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池田 和貴 公益財団法人かずさDNA研究所, ゲノム事業推進部, グループ長 (10466732)
仲地 ゆたか 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 助教 (10522097)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥57,980,000 (Direct Cost: ¥44,600,000、Indirect Cost: ¥13,380,000)
Fiscal Year 2024: ¥19,370,000 (Direct Cost: ¥14,900,000、Indirect Cost: ¥4,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥19,370,000 (Direct Cost: ¥14,900,000、Indirect Cost: ¥4,470,000)
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Keywords | マルチオミクス / エンドプロダクトーム / 老化時計 / リバイバル機構 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、老化や線維化のリバイバル過程におけるエンドプロダクトーム(メタボローム、リピドーム、グライコーム)の解析を中心的に行い、各生命プロセスにおける分子の挙動と関連性を調べるとともに、共有データベースと可視化ツールを含むマルチオミクスデータの活用基盤を構築する。本研究で得られたデータおよび開発した技術基盤を活用し、リバイバル機構の基本原理の解明を目指す。
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Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、オミックスデータの多階層プラットフォーム基盤技術を構築することをめざして、城村班(A0班)を中心に連携し、野生型マウス由来の胎児線維芽細胞を対象に、エンドプロダクトームのデータセットの取得を試みた。老化を誘導した時系列サンプルを準備し、同一サンプルに対して、グライコミクス、リピドミクス、メタボロミククス、プロテオミクス、RNAシークエンスを実施した。こうしたて得られた一連のデータを取り扱うために、IDと分子構造の紐付けを行った。メタボロミクスで得られるターゲット分子はKEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and GenomesデータベースのIDとの紐付けは完了した。一方で、グライコミクス解析から得られる糖鎖は、GycoPoratal情報を利用しIDと分子構造記述法の整備を行なった。一方で、脂質については複数の分子種に対して1つのIDを割り振ってクラスターとして扱っているが、今後重要な分子候補に着目した個別ID化の整理を進めている。またIDを割り振ったマルチオミクスデータを可視化できるソフトの試作版を開発した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
オミックスデータの多階層プラットフォーム基盤技術を構築することをめざして、同一サンプルに対して、グライコミクス、リピドミクス、メタボロミククス、プロテオミクス、RNAシークエンスを実施することができている。また、こうしたて得られた一連のデータを取り扱うために、IDと分子構造の紐付も順調に進んでおり、こうしたIDを割り振ったマルチオミクスデータを可視化できるソフトの試作版を開発することにも成功している。
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Strategy for Future Research Activity |
次年度は、これまでに老化モデル細胞において時間経過に対して取得したマルチオミクスデータを対象に共有データベースと可視化ツールを含むマルチオミクスデータの活用基盤を構築する。さらには、こうしたツールを用いてマルチオミクスデータを解き明かすことで老化に重要なパスウエーをあぶり出すことを目指す(A01と共同)。また、A02班と共同で肝線維化の分子機構の解明を目指し、静止期肝星細胞、活性化肝星細胞、老化肝星細胞のマルチオミクスデータの取得を行う。 さらには、データベース整備だけでなく大規模マルチオミクスデータを機械学習で利用することも念頭にオントロジーの統一や糖鎖・脂質など分子構造記述法の整備を進める。特に、2023年度の成果を元にKEGGやGlyCosmosなど公共データベース記載の各種オミクス情報の統合を進める。
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