| Project/Area Number |
21K17850
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
|
|---|
| Research Institution | Niigata University |
|---|
Principal Investigator |
LING YIWEI 新潟大学, 医歯学系, 助教 (70804540)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
|
|---|
| Keywords | プロテオゲノム / がん変異 / プロテオミクス / 精密医療 / プロテオゲノミクス / 変異タンパク質配列 / 予測システム |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究は、プロテオゲノム解析の視点から出発し、癌ゲノム異常・タンパク質発現異常がどのような形でプロテオームレベルの変化をもたらし、細胞の表現型を規定しているのかについての機序を俯瞰的に描出する事を目的としている。質量分析結果のスペクトルからペプチド配列を推定するために、遺伝子変異を反映させたタンパク配列を予測し、プロテオゲノミクス研究をより正確で精度の高い結果が得られるようにするための仕組みを構築する。これにより、癌の発症メカニズムを検証し、癌患者のタンパク質の変異パターンに基づいて最適な標的治療を選択する事が可能になるための基盤を整備する事が可能になる。
|
| Outline of Final Research Achievements |
This study comprehensively analyzed how cancer-related genomic and protein expression abnormalities affect cellular phenotypes from a proteogenomic perspective. We constructed a novel protein sequence database that incorporates genomic mutations, addressing the limitation of conventional proteomic analyses that fail to reflect such mutations. As a result, the accuracy of peptide identification from mass spectrometry data improved, establishing a foundation for elucidating cancer pathogenesis and enabling optimized targeted therapies. Part of the results has been presented at domestic and international conferences.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、ゲノム変異情報に基づいた変異タンパク質配列の網羅的予測システムを開発し、プロテオゲノミクス解析の精度と信頼性を飛躍的に向上させるものである。これにより、従来の手法では検出困難だったがん関連タンパク質の異常を明らかにし、発がんメカニズムの理解を深化させるとともに、個別化医療における最適な標的治療選択の基盤を提供する。広範な疾患研究への応用も期待され、社会的インパクトは大きい。
|
