Next generation epigenomics using artificial intelligence and robotics in ovarian cancer

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K09768
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: 小松 正明 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 副チームリーダー (70750842)
• 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) ; 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) ; 浅田 健 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (70773414)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 卵巣がん / 人工知能 / マルチオミックス解析

Outline of Annual Research Achievements

卵巣がんは婦人科腫瘍で最も予後不良であり、早期診断や創薬への応用を志向した新規治療標的・感受性マーカーの探索には、卵巣がんの腫瘍特性を規定する分子生物学的メカニズムを包括的に解明する必要がある。これまでの報告では、卵巣がんの発がん機序において、エピゲノム異常の寄与割合が高いことが示唆されている。しかし、臨床検体を用いた網羅的なクロマチン構造解析の技術的難易度は非常に高く、その実験精度や再現性に問題が生じている。そこで、代表的なエピゲノム解析手法であるChIP-seq解析に対してロボット技術を導入することにより、非常に煩雑な実験手技の自動化、また実験精度・再現性の向上を目指した。卵巣がん臨床検体に適したChIP-seq用のサンプル調整、および汎用ヒト型ロボットに対して実験器具・プログラム設定を行い、卵巣がん臨床検体ChIP-seq解析の実験系を構築した。
また近年、深層学習などの人工知能技術の発展により、従来の解析手法では困難であった高次元・非線形の主成分分析や、多層化ビッグデータをマルチモーダルに解析することが可能となった。卵巣がんの発がん・進展に関する複雑な分子ネットワークの包括的理解に向けて、臨床検体のChIP-seq解析データを含むマルチオミックス解析の実現を目指した。同一症例の卵巣がん・対側正常卵巣の前向き手術検体や、卵巣がん発がんモデル細胞株のChIP-seq・RNA-seqの比較解析により、発がん段階におけるクロマチン構造変化の網羅的解析を進めている。

Research Products

• [Journal Article] The metabolic stress-activated checkpoint LKB1-MARK3 axis acts as a tumor suppressor in high-grade serous ovarian carcinoma (2022)
  • Author(s): Hidenori Machino, Syuzo Kaneko, Masaaki Komatsu, Noriko Ikawa, Ken Asada, Ryuichiro Nakato, Kanto Shozu, Ai Dozen, Kenbun Sone, Hiroshi Yoshida, Tomoyasu Kato, Katsutoshi Oda, Yutaka Osuga, Tomoyuki Fujii, Gottfried von Keudell, Vassiliki Saloura, Ryuji Hamamoto
  • Journal Title: Communications Biology Volume: 5 Pages: 39
  • DOI: 10.1038/s42003-021-02992-4
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Integrated Analysis of Whole Genome and Epigenome Data Using Machine Learning Technology: Toward the Establishment of Precision Oncology (2021)
  • Author(s): Ken Asada, Syuzo Kaneko, Ken Takasawa, Hidenori Machino, Satoshi Takahashi, Norio Shinkai, Ryo Shimoyama, Masaaki Komatsu, Ryuji Hamamoto
  • Journal Title: Frontiers in Oncology Volume: 11 Pages: 666937
  • DOI: 10.3389/fonc.2021.666937
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Genome-Wide Chromatin Analysis of FFPE Tissues Using a Dual-Arm Robot with Clinical Potential (2021)
  • Author(s): Syuzo Kaneko, Toutai Mitsuyama, Kouya Shiraishi, Noriko Ikawa, Kanto Shozu, Ai Dozen, Hidenori Machino, Ken Asada, Masaaki Komatsu, Asako Kukita, Kenbun Sone, Hiroshi Yoshida, Noriko Motoi, Shinya Hayami, Yutaka Yoneoka, Tomoyasu Kato, Takashi Kohno, Toru Natsume, von Keudell G, Saloura V, Hiroki Yamaue, Ryuji Hamamoto
  • Journal Title: Cancers Volume: 13 Pages: 2126
  • DOI: 10.3390/cancers13092126
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Presentation] Epigenetic and functional analyses of PRELP gene in ovarian cancer (2021)
  • Author(s): Masaaki Komatsu, Ai Dozen, Kanto Shozu, Syuzo Kaneko, Hidenori Machino, Ken Asada, Hiroshi Yoshida, Tomoyasu Kato, Ryuji Hamamoto
  • Organizer: 第80回日本癌学会学術総会
• [Presentation] Integrative analysis revealed early epigenetic changes in high-grade serous ovarian carcinogenesis (2021)
  • Author(s): Hidenori Machino, Ai Dozen, Masaaki Komatsu, Kohei Nakamura, Kanto Shozu, Syuzo Kaneko, Ken Asada, Hiroshi Yoshida, Tomoyasu Kato, Kentaro Nakayama, Satoru Kyo, Ryuji Hamamoto
  • Organizer: 第80回日本癌学会学術総会