2020 Fiscal Year Research-status Report
ナノポアシークエンサーを用いた遺伝性神経疾患の解明
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19K07977
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
三橋 里美 東京医科歯科大学, 難治疾患研究所, 准教授 (40466222)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Frith Martin 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (40462832)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | リピート病 / ゲノム構造異常 / ロングリードシークエンサー / ナノポアシークエンサー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ロングリードシークエンサーは1万塩基以上の長いDNAやRNAの塩基配列を連続して読むことができるシークエンサーである。本研究は、ロングリードシークエンサーであるナノポアシークエンサーを用いて、遺伝性疾患の原因となりうる単純反復配列やゲノム構造異常を検出する解析システムを構築することを目的としている。従来型のシークエンサーは長い反復配列の検出に弱く、ヒトゲノムに100万以上存在すると言われる単純反復配列を網羅的に解析することは難しいと考えられており、ロングリードシークエンサーを用いたゲノム解析が期待されている。
今年度は、ロングリードからゲノム網羅的に単純反復配列を解析するツールtandem-genotypesを用いて、多型性の高い反復配列は疾患原因となることと、GWASでみられる疾患関連SNPと近傍の反復配列が関与している可能性について報告した。また、ゲノム構造異常を検出するツールdnarrangeを用いて、染色体破砕と呼ばれる非常に複雑なゲノム構造異常をもつ患者ゲノムをロングリードシークエンサーで解析し、ゲノム構造の変化を再構築することにより、ゲノム構造異常の成り立ちを解明することに成功し報告した。さらに、ナノポアシークエンサーによるdirect RNAシークエンスを用いて、遺伝性疾患の原因遺伝子が発現誘導する反復配列を含む、新規のトランスクリプトを多数同定し報告した。これらの結果は、ロングリードシークエンサーが実際の疾患原因の解明に役立つことを示している。
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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
今年度は、昨年度で開発したロングリードからゲノム網羅的に単純反復配列を解析するツールtandem-genotypesと、ロングリードからゲノム構造異常を検出するツールdnarrangeを活用し、実際の疾患ゲノム解析に役立てることができた。この手法をさらに応用し、個人間のゲノム内の反復配列を比較することで、疾患に関わる可能性のある反復配列候補を絞るとともに、疾患に関わる反復配列由来の新規転写産物を同定することができ、本研究の目的の一つである、反復配列の生物学的な意義についての研究を進めることにつながる発見ができた。さらに、ゲノムワイド関連解析や疾患家系の連鎖解析などで見つかっている疾患関連ローカスの近くにある多型性のあるリピートについても、ターゲットシークエンスにより疾患ゲノムを用いた解析を開始しており、おおむね順調に進んでいると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
最近、ロングリードシークエンサーの技術革新や周辺解析技術の開発が進んでおり、シークエンサーから出されるデータの精度が上がっていることを受けて、さらに臨床応用が進むことが期待される。今後の推進方針として、1年度・2年度で確立した解析手法や多型データを用いて、引き続きロングリードシークエンサーによる病態未知の遺伝性神経疾患の原因を探索するとともに、今年度で明らかになった個人間のゲノム比較や、新規転写産物を作る反復配列の解析をさらに進め、最終年度にむけて、ゲノム内の単純反復配列の中で機能を持つものについての意義を解明していく予定である。
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| Causes of Carryover |
本年度は、研究の報告のための論文作成や、データ解析に時間を費やすことが多くなったため、実験のための消耗品の購入が少なくなった。翌年度のデータ取得のための消耗品費として使用する予定である。
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