Development and its application of the "virtual dissection" method using gene expression profiles of clinical specimens

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K06198
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 43060:System genome science-related
• Research Institution: Juntendo University
• Principal Investigator: Mogushi Kaoru 順天堂大学, 大学院医学研究科, 非常勤講師 (60569292)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 島田 周 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (20609705)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: バイオインフォマティクス / 仮想ダイセクション法 / 教師なし学習 / 遺伝子発現解析

Outline of Final Research Achievements

In this research, we designed a novel algorithm to estimate ratios of cells in a tissue by deconvolution of bulk expression profiles into each type of cells including normal, inflammatory, and / or tumor cells. The expression profiles of those mixture of cells were obtained from public databases and were used to investigate the reference expression patterns of major types of cells in several cancers including hepatocellular carcinoma, lung cancer, and breast cancer. Furthermore, we aimed to develop a system to provide the estimated ratio of cells from given expression profiles.

Free Research Field

臨床バイオインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年ではシングルセル解析技術の進展がめざましく、本研究でゴールとした細胞集団の同定や比率推定などが実験的に可能になりつつある。しかしながらシングルセル解析にはバルク解析よりコストが掛かることや、すでに公開データベースに蓄積された臨床検体のバルクRNA-seqデータやマイクロアレイによる発現プロファイルの再解析により既存検体の細胞集団の推定が可能になることで、シングルセル解析で得られる情報と相補的に活用できることが期待される。