GWAS要約統計量に基づく高予測能疾患発症リスク予測システム
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21K10439
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
成田 暁 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 助教 (50459468)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田宮 元 東北大学, 医学系研究科, 教授 (10317745)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
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| Keywords | ゲノムワイド関連解析 / ポリジェニックリスクスコア |
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| Outline of Research at the Start |
GWAS（genome-wide association study; 全ゲノム関連解析）などのアプローチによって、これまで疾患を含む様々な形質と関連するSNP（single nucleotide polymorphism; 一塩基多型）などのDNA多型が数多く同定されてきた。
それに伴い、それらの多型情報から算出されるPRS（polygenic risk score; ポリジェニックリスクスコア）が、個人ごとの疾患発症リスクの新たな指標として提唱されている。
本研究は、GWAS要約統計量をもとに、PRSに基づく疾患発症リスク予測システムの基盤を確立することを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、ゲノムワイド関連解析（GWAS）の要約統計量をもとに、疾患発症リスク予測システムの基盤を確立することを目的としている。
2022年度は、他の研究機関との共同研究として、提供された検体のゲノム多型タイピングやimputation（遺伝子型推定）を実施した。これらのデータは、東北大学東北メディカル・メガバンク機構が運営、管理するバイオバンクに蓄積され、疾患リスク予測システムの基盤確立に向けて二次利用される見通しである。
一方で、東北メディカル・メガバンク計画（TMM）地域住民コホートのゲノムコホートデータを用いてGWASを実施し、国内外の研究機関が主催する共同研究の一環として、GWAS要約統計量の提供を行った。Global Lipids Genetics Consortiumとの共同研究では、メタGWASの要約統計量を、染色体上の位置や機能、遺伝子発現量などのデータと組み合わせた統合解析により、脂質レベルと生物学的に関連する遺伝子を集中的に同定できることが示された。
さらに、疾患リスク予測手法についても、Ueki & Tamiya (2016)が開発したsmooth-threshold multivariate genetic prediction（STMGP）を、TMM地域住民コホートデータおよびUKバイオバンクデータに適用し、予測能が従来の手法を上回る傾向が得られたほか、外部のGWAS要約統計量を取り込むことによる予測能の向上についても検証を実施した。
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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
2022年度も、複数の研究機関との共同研究を通じて、多くの検体のゲノムデータを蓄積しており、海外を含む他の研究機関が主催する共同研究にも、TMMのゲノムコホートデータを用いたGWASという形で貢献し、論文も発表されている。
さらに、疾患リスク予測手法についても、TMM地域住民コホートデータおよびUKバイオバンクデータを用いた検証で、STMGP法が従来の手法と比較して高い予測能を示す結果が得られており、おおむね順調に進捗していると思われる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度も、他機関との共同研究を通じて、さらに多くの新規ゲノムデータの蓄積に努める。また、TMMのゲノムコホートデータを用いて、国際メタGWASプロジェクトへの参加、貢献も引き続き行う。
さらに、疾患リスク予測手法についても、STMGP法を軸に、アルゴリズムの効率化による計算負荷・所要時間の軽減や、外部のGWAS要約統計量の統合による予測能の向上を目指す。
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Report
(2 results)
Research Products
(9 results)
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[Journal Article] A cross-population atlas of genetic associations for 220 human phenotypes2021
Author(s)
Sakaue S, Kanai M, Tanigawa Y, Karjalainen J, Kurki M, Koshiba S, Narita A, Konuma T, Yamamoto K, Akiyama M, Ishigaki K, Suzuki A, Suzuki K, Obara W, Yamaji K, Takahashi K, Asai S, Takahashi Y, Suzuki T, Shinozaki N, Yamaguchi H, Minami S, Murayama S, Yoshimori K, Nagayama S, Obata D, Higashiyama M, Masumoto A, et al.
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Journal Title
Nature Genetics
Volume: 53
Issue: 10
Pages: 1415-1424
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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