細胞老化のstochastic制御に着目した放射線発がんリスク回避の分子機構解明

Research Project

Project/Area Number	24K03083
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 63020:Radiation influence-related
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	井倉毅京都大学, 生命科学研究科, 准教授 (70335686)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000) Fiscal Year 2026: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000) Fiscal Year 2025: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000) Fiscal Year 2024: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Keywords	細胞老化 / ゲノムストレス応答 / 機械学習 / 代謝 / クロマチン
Outline of Research at the Start	加齢によって老化が進行した細胞に対する放射線の暴露の影響を分子レベルで理解することは、老化における放射線リスクを回避する点において極めて重要である。我々は、機械学習解析と遺伝学との融合研究により細胞老化を促す新たなクロマチン制御機構を見出し、さらにこの制御を介して代謝物の細胞外への放出が促され、周辺の細胞の老化誘導が引き起こされることを見出した。この代謝物は、濃度依存的に細胞老化を誘導し、高濃度ではゲノムストレスが蓄積した。本課題では、がんシグナルを判定できる教師あり機械学習解析を駆使して放射線発がんのリスク回避に関与する因子を同定し、老化に伴う発がんリスク回避に関与する分子基盤の構築を行う。