| Project/Area Number |
22H00476
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 54:Internal medicine of the bio-information integration and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Okada Yukinori 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (70727411)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥野 龍禎 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (00464248)
田中 良哉 産業医科大学, 医学部, 教授 (30248562)
駒形 嘉紀 杏林大学, 医学部, 教授 (60281995)
竹島 雄介 大阪大学, 免疫学フロンティア研究センター, 特任助教(常勤) (70893288)
熊坂 夏彦 東京大学, 医科学研究所, 教授 (80525527)
藤本 学 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (90272591)
王 青波 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (00916033)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥42,640,000 (Direct Cost: ¥32,800,000、Indirect Cost: ¥9,840,000)
Fiscal Year 2024: ¥13,130,000 (Direct Cost: ¥10,100,000、Indirect Cost: ¥3,030,000)
Fiscal Year 2023: ¥13,130,000 (Direct Cost: ¥10,100,000、Indirect Cost: ¥3,030,000)
Fiscal Year 2022: ¥16,380,000 (Direct Cost: ¥12,600,000、Indirect Cost: ¥3,780,000)
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| Keywords | 遺伝統計学 / シングルセル / オミクス / 統合シークエンス解析 / シングルセルシークエンス / オミクス解析 / シングルセル解析 / 免疫アレルギー疾患 / 疾患ゲノム解析 / 次世代シークエンス / バイオインフォマティクス |
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| Outline of Research at the Start |
次世代シークエンス技術の発達に伴い、個人・疾患集団間で横断的にオミクス・シークエンス情報を統合し疾患病態を俯瞰する方法論（＝統合シークエンス解析）の有用性が注目されている。本研究の目的は、最先端シークエンス技術で構築した免疫アレルギー疾患のオミクス情報を統合し、免疫機構の疾患特異的・動的・経時的な破綻像（=免疫ダイナミクス）を解明し、病態・発症機構を明らかにする点にある。多施設共同・診療科横断的レジストリを通じて多彩な免疫アレルギー疾患の生体試料・臨床情報を収集し、一細胞解析を主軸に多層的オミクス情報を構築する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we used state-of-the-art sequencing technology and integrated multi-layered omics information including genome, transcriptome, proteome, metabolome, and metagenome to elucidate the pathogenesis and pathological mechanisms of immunological allergic diseases. Under a nationwide multi-center collaborative research system, a registry of diverse diseases and healthy individuals was established, and the largest single-cell analysis in Japan was achieved, covering 900,000 cells in 150 individuals. In addition, they identified disease-specific biomarkers and therapeutic targets using deep learning and statistical analysis techniques, and provided a bird's-eye view of immuno-omics dynamics as a whole. In addition, he contributed to the training of young researchers in the field of genetic statistics.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、免疫アレルギー疾患に関する膨大なオミクス情報を統合解析することで、疾患の発症メカニズムや病態の多様性を明らかにし、学術的に新たな免疫疾患研究の枠組みを提示した点で大きな意義を持つ。特にシングルセル解析や深層学習の導入により、細胞レベルの動態把握と遺伝子変異の機能解明を高精度で実現した。また、得られた知見はバイオマーカーや創薬標的の発見につながり、今後の個別化医療や新規治療法開発に資するなど、社会的にも大きな貢献が期待される。
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