2019 Fiscal Year Research-status Report
機械学習・深層学習に基づいた多層化統合エピジェネティクスデータベースの構築
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18K11542
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| Research Institution | National Cancer Center Japan |
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Principal Investigator |
金子 修三 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, ユニット長 (10777006)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
浜本 隆二 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 分野長 (80321800)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | エピジェネティックス / ChIP-seq / ロボティクス / オミックス解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
“がん”という病態の本態解明において、エピジェネティクスの重要性が認識されており、その中でも、長鎖ノンコーディングRNAやヒストンメチル化が重要な役割を担っていることが明らかになっている。一方“がん”におけるエピジェネティクス機構の統一的な解析手法が確立されておらず、近年急速に進歩している
人工知能の中核的アルゴリズムである機械学習・深層学習を用いた解析の可能性が示唆されている。令和元年度の達成目標としては、希少サンプルを用いた新規ChIP-seq法の確立を目指しており、FFPE検体を用いた、ロボティクス技術を駆使した大規模解析を試みた結果、概ね良好な結果を得た。これらの技術を駆使した解析に基づいて得られた結果を複数の査読付き論文としてまとめた。
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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
令和元年度の達成目標として希少サンプルを用いた新規ChIP-seq法の確立を目指しており、FFPE検体を用いた、ロボティクス技術を駆使した大規模解析を試みた結果、概ね良好な結果を得ており、引き続き研究計画通りに進めて行く。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究計画に基づき、得られたChIP-seqデータセットと臨床情報を組み合わせ、近年急速に進歩している人工知能の中核的アルゴリズムである機械学習・深層学習を用いた解析を試みる。
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| Causes of Carryover |
当初の予定よりも順調に研究が進み、消耗品等の購入が最小限に抑えることが出来た。ハイインパクトの成果発表行う為に、翌年度分として請求した助成金と合わせて使用させて頂く。
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