化学物質による自閉症発症リスクの解明：機械学習によるエピジェネティック変異解析

Research Project

Project/Area Number	24K15326
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 64010:Environmental load and risk assessment-related
Research Institution	University of Miyazaki
Principal Investigator	新井良和宮崎大学, 農学部, 助教 (90614769)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	エピジェネティクス / 環境化学物質 / 自閉症 / 機械学習
Outline of Research at the Start	自閉症は子どもで増加する神経疾患である。これまでに数百の遺伝子変異が報告されているが、遺伝子変異のみでは自閉症の発症を説明できないのが現実である。近年、自閉症は遺伝的要因と環境要因の相互作用で発症すると考えられており、妊娠期の母体環境中に存在する有害な化学物質の影響が懸念されている。本研究では、遺伝子の発現調節機構であるエピジェネティクスに着目し、化学物質によるエピジェネティクスの乱れが将来の自閉症発症に関与する、という仮説のもと、ヒトiPS細胞の神経分化系を用いた解析を行う。さらに、エピジェネティック情報にもとづく機械学習によって、化学物質による自閉症発症の分子メカニズムの解明を目指す。