2021 Fiscal Year Annual Research Report
Establishment of autonomous epigenetics analysis for clinical application
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21H03550
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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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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | エピジェネティックス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生命科学を理解するうえでのエピジェネティクス学問は、例えば細胞タイプ特異的な違いを駆動する微妙な制御プログラムや可塑性を理解するために必要不可欠である。エピジェネティクス領域においても、ENCODEやIHECなど大規模データベース構築事業が進展し、その重要性は世界的に認知されている。一方、依然発展途上の理由として現在の解析技術の限界が挙げられる。特に臨床応用や創薬を志向したChIP-seq解析およびHi-C解析では、クロマチン複合体を単離できる検体量に制限があることと、ノイズによるfalse positiveな結果の混入など様々な問題が顕在化しており、世界的に見ても技術革新及び新規解析手法の確立が待たれる分野であった。当該年度においては、自律型エピジェネティクス解析の確立を目的として、臨床検体を用いた大規模ChIP-seq解析、そして Hi-C解析については自動化プログラムの作成およびパイロット実験を行った。そして、その一部の成果を論文としてまとめた。また今後の研究展開としては、NGS解析に基づいた「エピドライバー(epigenetics + driver)変異情報」に基づく創薬標的の自律的な選定に繋げてゆく予定である。以上の学術的知見は様々な病態の本態解明にも繋がるため、シミュレーションやデータベースの検索を駆使した人工知能技術に基づく創薬開発などに応用できることが期待される。
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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
臨床検体を用いた自動化ChIP-seq解析は、FFPEサンプルを含む様々なサンプル形態に対応しており、大規模解析も実現している。その結果は既に論文として報告している。これらの自動化技術は、Hi-C解析に応用する際の礎となっており、自動化プログラムもこれらのノウハウを活かすことが出来たため、良好な結果を得ている。以上の理由から、当初予定されていた研究計画と照らし合わせて、おおむね順調に進展していると判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
ロボティクスや人工知能技術は急速に進歩を遂げており、我々の独自性を保持しながら最先端の解析技術を取り入れて可及的速やかに自律解析システムの構築を実現する予定である。
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