2018 Fiscal Year Research-status Report

ゲノム環境ワイド関連解析GE-WASによる遺伝子環境相互作用の同定

Research Project

Project/Area Number	17K12772
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	永家聖東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 助教 (00726466)
Project Period (FY)	2017-04-01 – 2020-03-31
Keywords	遺伝子環境相互作用 / フェノタイピング
Outline of Annual Research Achievements	初年度の平成29年度は、多因子疾患の一つである2型糖尿病における疾患関連遺伝因子と疾患関連環境因子の複雑な相互作用であるゲノム環境ワイド関連解析GE-WAS (Gene-Environment-Wide-Association-Study)について、解析プログラムの開発や方法論の検討を行った。具体的には、東北メディカル・メガバンク機構が実施しているコホート調査により収集されたデータを用いて、フェノタイプ、疾患関連遺伝因子、疾患関連環境因子についての分割表を作成し、Cochran-Mantel-Haenszelカイニ乗検定により糖尿病の罹患とのゲノム環境ワイド関連解析GE-WASを実施するための解析プログラムを開発した。平成30年度は、平成29年度に開発したゲノム環境ワイド関連解析GE-WAS解析プログラムの改良、GE-WAS解析に用いるフェノタイプの定義の検討とルールベースのフェノタイピング手法開発、平成29年度に引き続き次元圧縮方法について検討を行った。解析プログラムの改良には、プログラムの修正だけではなく、今後GitHub上で公開することを想定して改良を進めてきた。 GE-WAS解析のフェノタイプとして、アンケート調査における糖尿病の罹患歴の回答状況を用いていたが、自己申告によるアンケート調査の回答精度という点に注目し、より適切な精度の高い表現型を取得するためのフェノタイピング手法について検討した。具体的には、2型糖尿病のフェノタイプを決定するために、本人申告の既往歴に加え、特定健診情報から治療薬と検体検査値を元にして、ルールベースによるフェノタイピングを行っている。また次元圧縮という点においては、主成分分析や独立成分分析だけではなく、最新の次元圧縮手法であるt-SNEやUMAPを用いることで、疾患関連遺伝因子、疾患関連環境因子の次元を削減することを進めている。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 平成29年度において、疾患関連遺伝因子・疾患関連環境因子・フェノタイプ（罹患歴）の3種類の組み合わせを用いて、Cochran-Mantel-Haenszelカイニ乗検定により得られたP値でGxEランドスケーププロットを描画した。平成30年度では、GxEランドスケーププロット描画プログラムを他者に公開できるように改良を行った。またフェノタイプとして使用した既往歴は、自己申告の調査票に記載されたものであり、これだけでは不十分と考え、電子カルテ情報などを元に表現型（フェノタイプ）を決定するフェノタイピング手法について検討した。本研究では、東北メディカル・メガバンク機構が収集する特定健診情報、保険診療情報（予定）、DPC情報を併せてフェノタイピングに利用することとしている。具体的には、2型糖尿病のフェノタイプを決定するために、本人申告の既往歴に加え、特定健診情報から治療薬と検体検査値を元にして、ルールベースによるフェノタイピングを行っている。さらに医療情報との連携が進めば、より精度の高いフェノタイプの決定が行える見込みであり、おおむね順調に進展している。
Strategy for Future Research Activity	平成31年度には、1. GE-WAS手法を取り扱えるRライブラリの作成と2.家系情報を加味したクラスタリング手法の開発を計画している。 Rライブラリの作成については、昨今ソフトウェア開発で用いられているGitHubを用いることにする。GitHub上でソースコードを共有することで、課題管理やバージョン管理を容易に行うことが可能であり、今後ソフトウェアを改良していくためにも、GitHubが最適であると考える。またクラスタリング手法の開発についても、最新の次元圧縮手法であるt-SNEやUMAPを応用することで、効率的なクラスタリングができないか検討を行う。疾患関連遺伝因子と疾患関連環境因子の相互作用の寄与度が少ない組み合わせを平滑化する仕組みについては、引き続き検討を行う。
Causes of Carryover	平成30年度は、本研究課題の基礎となる、2型糖尿病における疾患関連遺伝因子と疾患関連環境因子の複雑な相互作用であるゲノム環境ワイド関連解析GE-WASについて、解析プログラムの改良を行った。プログラムの改良においては、小規模なデータで行ったため、解析サーバ等の新規の購入は不要であった。また本研究課題遂行のため、情報収集として学会に参加するなどの旅費を執行した。（使用計画）平成31年度は、平成29、30年度の本研究課題の解析プログラムの開発や方法論の検討、解析を受けて、ゲノム環境ワイド関連解析GE-WAS解析を実施するため解析サーバ等を購入する予定である。また、国内外の学会・研究会において情報収集、成果発表をする予定である。