2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of the next generation transcriptome analysis and its application
| Project Area | Transomic Analysis of Metabolic Adaptation |
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| Project/Area Number |
17H06306
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
鈴木 穣 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (40323646)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| Keywords | トランスクリプトーム / エピゲノム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究計画班では、1)本研究領域のすべての研究班に対して次世代シークエンス解析設備および一連の鋳型調整技術、一次情報解析技術を提供する。2)同時に本研究班でも独自にがん細胞の薬剤応答時の代謝アダプテーションにおける多様性を解明するための基盤技術を開発、実践を行う。
1)については、今年度、本研究班では昨年度に引き続き、領域全体への次世代シークエンス解析設備の提供を行った。計画班岡田班における血球細胞分化についての網羅的エピゲノム解析について、また公募班河岡グループに対して、担癌マウス臓器ネットワークにおけるトランスクリプトーム解析の支援を行った。これらの成果については、それぞれの班との共同研究との形で論文発表を行うことができた。現在、両班との共同研究をさらに進めて下記に示すようなシングルセル解析さらにはその発展型である空間トランスクリプトーム解析を行う予定である。
2)について、本研究班独自の研究として、がん細胞系に対して抗がん剤がどのように遺伝子発現制御ネットワークに摂動を及ぼすか、その定式化と効果予測可能性を検証している。安価・高効率にRNA Seq/ATAC Seqライブラリーを構築する方法を開発し、肺腺がん培養細胞パネルについて一連のトランスクリプトームとエピゲノムデータの収集を行った。23種の細細胞株、100種類の薬剤について薬剤摂動を加えた合計3,240のRNA-seqライブラリーと3,393 ATAC-seqライブラリーより得られた多層オミクスデータから遺伝子発現制御ネットワークを構築し、その応答責任モジュールを同定した。この成果は学術論文として発表することができた（Onodera et al Sci. Rep, 2020）。さらに、多様な薬剤ごとにその効率的な制御点を同定、将来の抗がん剤開発シーズ探索の基礎データとした共同研究を現在、展開している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
現在までの研究は順調に推移していると考えている。領域横断的な共同研究の成果として、本研究班独自の研究課題として学術論文を発表することができた。全体として、本研究班が受け持つ各種の遺伝子・エンハンサーの機能について、分子から臓器、その表現型にいたるまで幅広い階層において網羅的な解析を進めることができたと考えている。その結果として、領域内他班の共同研究はさらなる発展を見せている。特に岡田班、河岡班との共同研究においては、実務を担当する若手研究者と直接、交流を深められたことが意義深い。下記に示すようにいくつかの測定技術の開発と応用に向けての技術開発においてもその実用化に目途がついている。これらの技術を領域内外の共同研究に供することにより、さらに該当分野を牽引することが可能になると期待している。測定技術の開発についても、現在、先行して計測が完了したいくつかの課題については学術論文の作成も開始しているが、それに先駆けて、成果を学会口頭発表の形で報告することができた。ただし、薬剤摂動実験のさらなる高度化については、必ずしもその計測条件の最適化とその安定的な実施を実現することができなかった。本年度は、これらの点に特に焦点をあてて計画をさらに推進していきたいと考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は、昨年度に完了することができなかった微視的視野からの薬剤摂動時の細胞集団内トランスクリプトーム応答の多様性を解析する方法論の開発を継続する。薬剤摂動時のがん培養細胞に対して10x Genomics社のChromiumシステムを用いたシングルセル解析を行う。昨年度の解析から、抗がん剤等、がん細胞に毒性を有する化合物が投与された際に、がん細胞では一部の細胞集団において一連の遺伝子発現モジュールを変化させることで疑似的休眠状態をもたらすことを示すデータを得ている。今年度は、それがいかにして最終的に抗がん剤抵抗性細胞へと進化するのか、その全体像を明らかにすべく後期のイベントに解析を拡大する。また、がんは腫瘍細胞だけでなく、周囲の間質細胞（線維芽細胞、免疫細胞、血管内皮細胞等）からなっており、複雑な微小環境を構成している。こうした腫瘍内不均一性は、がんの治療抵抗性や転移、再発などに関わっているとされている。これらの細胞についても同様の解析を行うことを可能にすべく、実験系の開発を行う。主にトランスクリプトームを中心に各種細胞集団におけるシングルセルシークエンス解析を行うが、昨年度方法論的開発を行い、実施が可能となったシングルセルATAC解析を行う。多層オミクス統合解析から、がん細胞の多様性を記述し、それぞれの集団に対する制御法の解明に向けて、その計測技術基盤の確立を継続する。また、昨年度からの条件設定により10X Genomics社の提供するVisiumシステムを用いた空間トランスクリプトーム解析のプラットフォームの実用化に成功している。昨年度までにバルクでの解析を行ってきた解析系において、それが組織内で空間的にどのような分布様式を持つのか、より生態系に近づいた形での計測手段を提供する。
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