Development and application of analysis methodology for next generation human omics

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project Area: Transomic Analysis of Metabolic Adaptation
• Project/Area Number: 17H06307
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Biological Sciences
• Research Institution: The University of Tokyo (2019-2021); Tokyo Medical and Dental University (2017-2018)
• Principal Investigator: Tsunoda Tatsuhiko 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (10273468)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 重水 大智 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, メディカルゲノムセンター, 部長 (70617464)
• Project Period (FY): 2017-06-30 – 2022-03-31
• Keywords: トランスオミクス / 代謝アダプテーション / オミクス解析

Outline of Final Research Achievements

To capture the whole picture and behavior leading to diseases by metabolic adaptation, it is necessary to integrate multi-omics data across the omics layers. In this study, we arranged trans-omics statistical analysis methods based on knowledge-based, causal-hierarchical, and integrated methods, and analyzed omics data to decipher trans-omics and systematically and comprehensively clarify changes in metabolic states in diseases and living organisms. As a result, we derived a new original methodology based on deep learning and conducted trans-omics analysis of diabetes, Alzheimer's disease, cancer immunity and tumor-microenvironment using clinical samples and model animals to discover novel genes, pathways, interactions, new sub-classes and their underlying mechanisms across humans and mice.

Free Research Field

オミクス医科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究により、オミクスの多階層データを繋ぐ方法論の基礎を築いた。知識型、因果・階層型、統合型という柱を基本とし、中でも特に派生した深層学習によるオミクス解析の方法論の進展は、世界でも唯一無二である。また組織検体からゲノムや遺伝子発現などのプロファイルからがん微小環境をトランスオミクス解析し、免疫編集を解明した。本研究を基盤とし、個体レベルのネットワーク再構築により、糖代謝疾患などの多因子疾患やがん転移などの環境適応の全体像の解明、薬剤の動的な選択などのプレシジョン医療の基盤の形成、複数の創薬標的分子のネットワークによる同定、そして新規治療法開発に繋がることが期待できる。