2016 Fiscal Year Annual Research Report
Basic Research on Cancer Genes with Network Centrality
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25461920
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| Research Institution | Fukushima Medical University |
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Principal Investigator |
森 努 福島県立医科大学, 看護学部, 准教授 (60244373)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 弘行 福島県立医科大学, 医学部, 教授 (30322340)
杉野 隆 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員 (90171165)
増田 知之 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (70372828)
池田 和彦 福島県立医科大学, 医学部, 准教授 (90381392)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | システム生物学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
癌の生物学的特性の決定には，ネットワーク上位因子，すなわち「中心性」を示す遺伝子群が主要な役割を演じている。これらの遺伝子は癌以外にも多彩な病態に関わることから，ネットワーク構築に占める中心性因子の機能を解明することは，広い医学分野で必要である。しかし従来の情報科学では，データ量の顕著な増大に対応すべき学問体系の構築が不十分であった。なぜなら遺伝情報は多彩な様式で同時表出され，その変化も連続的あるいは離散的と不均一なため，情報の総体を統一的に把握するのは困難だからである。
この難問を解決し，複雑系である生命現象を理解して，癌その他の疾患の予防治療に役立てるためには，多くの領域を統合可能な数学理論を駆使した新しい解析法が必須である。私たちはネットワーク中心性を持つNIRFを発端として，システム生物学の立場から遺伝子の示す中心性を数学的に掘り下げ，遺伝子間の相互依存性を定式化することに成功した。この結果，公共データベースのように異なる条件の下で独立に取得されたデータを大規模な範囲に渡り網羅的に用いる場合でも，データが包含する複数事象の相互依存性を，統計的有意に，効率的かつ正確に特定することが可能となった。本成果は遺伝子の種類を問わずに用いることができ，繰り返し解析する場合も同一の手法で行い得るため，簡便に統一的解析が行える。
さらに，特定された相互依存性を情報科学の方法論に従って解釈することにより，未知遺伝子の機能を，実験を行わずとも高速に算出することが出来るようになった。すなわち従来10 年ほど掛かっていた遺伝子機能解析が僅か数分で行える（特許出願中）。この方法により，NIRFが染色体安定性と細胞周期制御の接点に位置することが算出された。実際，モデルマウスを用いた実験でもNIRFがクロマチン修飾を介して腫瘍性疾患に関わることが判明し，計算結果の妥当性が示された。
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