2022 Fiscal Year Annual Research Report
大規模トランスクリプトームからの自律的知能獲得システム基盤の開発
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21H03549
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| Research Institution | National Cancer Center Japan |
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Principal Investigator |
白石 友一 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 分野長 (70516880)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
飯田 直子 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 研究員 (40360557)
吉見 昭秀 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 分野長 (80609016)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | トランスクリプトーム / 公共データ / スプライシング異常 / 大規模データ解析 / クラウド |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでにIntron Retention Associated Variant (IRAV) をトランスクリプトームデータのみを用いて特定するための手法IRAVNet (https://github.com/friend1ws/iravnet) を開発し、20万件以上のSequence Read Archiveのトランスクリプトームデータに適用し、数万のIRAVカタログを得ていた。この一連の成果をまとめて国際学術誌に出版した(Shiraishi et al., Nature Communications, 2022)。
さらに、30万件以上のデータからスプライスサイト生成変異カタログを獲得し、性能検証や解釈のためのアノテーション追加など、プログラム整備を進めた。特にスプライスサイト生成変異とAlu配列の位置関係調査により、変異がAlu配列上のいくつかのhotspotに集中していることが明らかになった。
核酸医薬によるスプライシング変異調整が注目される中、上記の方法で検出したスプライスサイト生成変異に対してスプライシング制御型アンチセンス核酸配列を導入し、異常スプライシングの正常化が誘発できるか検証を行った。
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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
IRAVNetをSequence Read Archiveの20万件以上のデータに対して適用した結果を国際学術誌に出版することができた。また、近年核酸医薬によるスプライシング変異の調整が脚光を浴びているが、今回検出したスプライスサイト生成変異に対してスプライシング制御型アンチセンス核酸配列を投入することで、異常なスプライシングの正常化を誘発できるかの検証を行い、将来的な創薬研究への礎を見出した。
一方で、スプライスサイト生成変異のスクリーニング手法（juncmut)を30万件のトランスクリプトームデータに対して適用した結果については、現在まとめており、国際学術雑誌への投稿が急がれるところである。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず第一に、スプライスサイト生成変異のスクリーニング手法（juncmut)を30万件のトランスクリプトームデータへ適用し、結果をまとめて国際学術雑誌に投稿する。その過程で、検出されたスプライスサイト生成変異の概要を示すポータルサイトを開発する。さらに、スプライシング異常を引き起こすAlu配列などの可動遺伝因子挿入を網羅的に探索するプログラムの開発を進める。
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