がんシステムの新次元理解に向けたプロテオゲノムビッグデータ解析基盤の構築

• Project Area: Conquering cancer through neo-dimensional systems understanding
• Project/Area Number: 18H04899
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 松井 佑介 名古屋大学, 医学系研究科, 准教授 (90761495)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2020-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥12,220,000 (Direct Cost: ¥9,400,000、Indirect Cost: ¥2,820,000); Fiscal Year 2019: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000); Fiscal Year 2018: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
• Keywords: 生命情報学 / 統計科学 / 情報科学 / プロテオゲノムデータ解析 / 蛋白質複合体の活性推定 / パイプライン開発 / 生体生命情報学

Outline of Annual Research Achievements

がん特異的な異常タンパク質のゲノム依存的な発現制御機構を複合体レベルにおいて解明するための解析手法を開発した。具体的な開発項目は以下の二つである。
◇プロテオーム情報に基づくタンパク質複合体の推定手法とがん特異的な活性異常の同定手法の開発
◇タンパク質複合体のがん特異的異常へ繋がるゲノム変異因子の同定手法
CORUMから４０００におよぶタンパク質複合体の構成タンパク質情報を集約するとともに、共発現ネットワークのモジュール構造に基づき推定するデータ駆動型手法を開発した。がん特異的な複合体異常の同定には、コピュラと呼ばれる統計的枠組みを新たに導入することでプロテオームデータ特有の欠損値によるノイズの影響に対して、既存手法と比較してロバストな共発現変動解析手法を開発した。またタンパク質複合体異常へ繋がるゲノム変異を同定手法を開発し、サブユニットへの単一の変異により複合体全体の活性度が低下する複合体を、腎癌と大腸癌の大規模プロテオームコホートデータを用いて明らかにした。

Research Progress Status

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Int'l Joint Research] niversity of California, San Diego/NIH(米国)
• [Int'l Joint Research] Genome Institute of Singapore(シンガポール)
• [Journal Article] Coordinated demethylation of H3K9 and H3K27 is required for rapid inflammatory responses of endothelial cells (2020)
  • Author(s): Higashijima Y, Matsui Y, Shimamura T, Nakaki R, Nagai N, Tsutsumi S, Abe Y, Link VM, Osaka M, Yoshida M, Watanabe R, Tanaka T, Taguchi A, Miura M, Ruan X, Li G, Inoue T, Nangaku M, Kimura H, Furukawa T, Aburatani H, Wada Y, Ruan Y, Glass CK, Kanki Y
  • Journal Title: The EMBO Journal Volume: 39 Issue: 7 Pages: 1-1
  • DOI: 10.15252/embj.2019103949
  • NAID: 120006902140
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Pathogenic Epigenetic Consequences of Genetic Alterations in IDH-Wild-Type Diffuse Astrocytic Gliomas (2019)
  • Author(s): Ohka Fumiharu、Shinjo Keiko、Deguchi Shoichi、Matsui Yusuke et al.
  • Journal Title: Cancer Research Volume: 79 Issue: 19 Pages: 4814-4827
  • DOI: 10.1158/0008-5472.can-19-1272
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] A Network of Networks Approach for Modeling Interconnected Brain Tissue-Specific Networks. (2019)
  • Author(s): Kawakubo H, Matsui Y, Kushima I, Ozaki N, Shimamura T.
  • Journal Title: Bioinformatics Volume: - Issue: 17 Pages: 1-10
  • DOI: 10.1093/bioinformatics/btz032
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Tumor subclonal progression model for cancer hallmark acquisition (2019)
  • Author(s): Matsu Y, Miyano S, Shimamura T
  • Journal Title: LNBI Volume: 10834 Pages: 115-123
  • DOI: 10.1007/978-3-030-14160-8_12
  • ISBN: 9783030141592, 9783030141608
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] GIMLET: Identifying biological modulators in context-specific gene regulation using local energy statistics (2019)
  • Author(s): Shimamura T, Matsui Y, Kajino T, Ito S, Takahashi T, Miyano S
  • Journal Title: LNBI Volume: 10834 Pages: 124-137
  • DOI: 10.1007/978-3-030-14160-8_13
  • ISBN: 9783030141592, 9783030141608
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] Toward Achieving Precision Health Driven by Biomedical Informatics with Data Science (2019)
  • Author(s): Yusuke Matsui
  • Organizer: Data Science, Statistics and Visualization 2019
  • Invited
• [Presentation] 確率生成モデルを用いたRNA-seqデータの解析 (2019)
  • Author(s): 松井佑介
  • Organizer: 統計関連学会連合大会2019
  • Invited
• [Book] 遺伝統計学と疾患ゲノムデータ解析 : 病態解明から個別化医療, ゲノム創薬まで (2018)
  • Author(s): 松井佑介・島村徹平（分担執筆）
  • Total Pages: 6
  • Publisher: メディカルドゥ
  • ISBN: 9784944157631