疾患関連SNPが引き起こす細胞のエピジェネティック病態ー統計モデリングと実験検証

2018 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K07218
• Research Institution: National Center for Global Health and Medicine
• Principal Investigator: 竹内 史比古 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 室長 (50384152)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: エピジェネティクス

Outline of Annual Research Achievements

ゲノムワイド関連解析（GWAS）により、様々な疾患と関連する多数の一塩基多型（SNP）が同定されたが、疾患機序の解明には殆どつながっていない。疾患機序を解明するためには、疾患関連SNPが、どの組織において細胞状態に影響するかを明らかにする必要がある。
本研究では、疾患関連SNPが各種の細胞のエピジェネティックな状態に与える影響を予測する統計モデルを構築し、実験検証する。これまで別分野で行われてきた、eQTL/mQTL解析とエピゲノム解析のデータを組み合わせることにより、SNPと細胞のエピジェネティック状態を関連づける。
本年度は、ラットおよびマウスの肝臓、ヒトの膵臓、マウスの全身各組織について、実験データを利用して統計モデルを構築した。遺伝子発現についてはマイクロアレイおよびRNA-seqによる計測データを、DNAメチル化についてはゲノムワイドなRRBSおよび個別領域のNGS解読データを用いた。統計モデルの構築にはR言語を用い、既存のパッケージに加えてオリジナルのプログラムを作成した。外部環境の違いにより、臓器中での遺伝子発現とDNAメチル化が変動することが観測された。RNA発現やエピジェネティクスの計測は、一塊の細胞に対して行われていたが、1細胞ずつの計測が昨年頃から普及し、革新的な結果が発表されている。このような1細胞解析にも着手した。国際ヒトエピゲノムコンソーシアム、高血圧学会、高血圧関連疾患モデル学会に参加し、研究動向を取材した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

1細胞解析を含むよう本研究を軌道修正したため。

Strategy for Future Research Activity

1細胞解析を含むよう本研究を拡張したうえで、当初計画していたように、統計モデルを構築し実験検証する。

Causes of Carryover

本年度は主に統計解析を行ったため。来年度は、統計解析の計算機使用料に加え、統計モデルの検証実験に使用する。