大人数の遺伝子発現データ無しで表現型と遺伝子発現の個人差の関連を調べる手法の開発

• 研究課題/領域番号: 19K20394
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 尾崎 遼 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (10743346)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2022年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 機械学習 / 遺伝子発現 / 深層学習 / 表現型予測 / ゲノム配列 / シングルセルRNA-seq

研究開始時の研究の概要

本研究では、機械学習技術を応用し、大人数の個人発現量データを必要とせずに、個々人のゲノムデータから遺伝子発現量の個人差を予測し、遺伝子発現量と表現型の関連解析を行う方法を開発し、個人から採取が困難な組織・細胞型の遺伝子発現量と表現型の関連を発見することを目指す。

研究成果の概要

遺伝子発現の個人差と表現型の関連を調べる手法の開発を目指した。その中で、大規模エピゲノムデータに基づき、ゲノム配列の個人差が転写因子結合に与える影響の予測に成功した。また、遺伝子発現変動に生体内環境が与える影響を調べるため、臓器由来の１細胞空間トランスクリプトームデータにおいて各細胞の遺伝子発現変動に周囲の細胞が与える影響を評価した。さらに、遺伝子発現の個人差と表現型の関連について知見を得るため、大規模コホートのがん組織由来バルクRNA-seqデータと少人数のがん組織由来１細胞RNA-seqデータから、発現量の多寡が生存時間に影響を与える細胞間相互作用を抽出し、予後との関連を明らかにした。

研究成果の学術的意義や社会的意義

ヒト疾患関連変異の大半はタンパク質のアミノ酸配列を変えない非コード変異である。これらの非コード変異は主に遺伝子発現量の違いを通じて表現型の違いを生み出すため、さまざまな臓器での発現量の個人差が表現型とどのように関連するかを調べることは、疾患発症リスクや精密医療の観点から重要である。本研究では特に、ゲノムの個人差と転写因子結合の関係や遺伝子発現変動と細胞間相互作用の関係を明らかにすることで、大量の個人ゲノムデータが蓄積しつつある現代社会において、ヒト疾患研究の基盤を与えると期待される。

研究成果

• [雑誌論文] In vivo transomic analyses of glucose-responsive metabolism in skeletal muscle reveal core differences between the healthy and obese states. (2022)
  • 著者名/発表者名: Kokaji T, Eto M, Hatano A, Yugi K, Morita K, Ohno S, Fujii M, Hironaka KI, Ito Y, Egami R, Uematsu S, Terakawa A, Pan Y, Maehara H, Li D, Bai Y, Tsuchiya T, Ozaki H, Inoue H, Kubota H, Suzuki Y, Hirayama A, Soga T, Kuroda S.
  • 雑誌名: Sci Rep 巻: 12 号: 1 ページ: 13719-13719
  • DOI: 10.1038/s41598-022-17964-9
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] CCPLS reveals cell-type-specific spatial dependence of transcriptomes in single cells (2022)
  • 著者名/発表者名: Tsuchiya Takaho、Hori Hiroki、Ozaki Haruka
  • 雑誌名: Bioinformatics 巻: 38 号: 21 ページ: 4868-4877
  • DOI: 10.1093/bioinformatics/btac599
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Cell-to-cell interaction analysis of prognostic ligand-receptor pairs in human pancreatic ductal adenocarcinoma (2021)
  • 著者名/発表者名: Suzuki Sayaka R.、Kuno Akihiro、Ozaki Haruka
  • 雑誌名: Biochemistry and Biophysics Reports 巻: 28 ページ: 101126-101126
  • DOI: 10.1016/j.bbrep.2021.101126
• [雑誌論文] Integrated analysis of glycan and RNA in single cells (2021)
  • 著者名/発表者名: Minoshima Fumi、Ozaki Haruka、Odaka Haruki、Tateno Hiroaki
  • 雑誌名: iScience 巻: 24 号: 8 ページ: 102882-102882
  • DOI: 10.1016/j.isci.2021.102882
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Trans-omic analysis reveals obesity-associated dysregulation of inter-organ metabolic cycles between the liver and skeletal muscle (2021)
  • 著者名/発表者名: Egami Riku、Kokaji Toshiya、Hatano Atsushi、et al.
  • 雑誌名: iScience 巻: 24 号: 3 ページ: 102217-102217
  • DOI: 10.1016/j.isci.2021.102217
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Stability of RNA sequences derived from the coronavirus genome in human cells (2020)
  • 著者名/発表者名: Wakida Hiroyasu、Kawata Kentaro、Yamaji Yuta、Hattori Emi、Tsuchiya Takaho、Wada Youichiro、Ozaki Haruka、Akimitsu Nobuyoshi
  • 雑誌名: Biochemical and Biophysical Research Communications 巻: 527 号: 4 ページ: 993-999
  • DOI: 10.1016/j.bbrc.2020.05.008
  • 査読あり
• [雑誌論文] Transomics analysis reveals allosteric and gene regulation axes for altered hepatic glucose-responsive metabolism in obesity (2020)
  • 著者名/発表者名: Kokaji Toshiya、Hatano Atsushi、Ito Yuki、et al.
  • 雑誌名: Science Signaling 巻: 13 号: 660 ページ: 1236-1236
  • DOI: 10.1126/scisignal.aaz1236
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] MOCCS profile analysis clarifies the cell type dependency of transcription factor-binding sequences and cis-regulatory SNPs in humans (2022)
  • 著者名/発表者名: Saeko Tahara, Takaho Tsuchiya, Hirotaka Matsumoto, Haruka Ozaki
  • 学会等名: 2022年日本バイオインフォマティクス学会年会・第11回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2022）
• [学会発表] Predicting SNPs' effects on transcriptional factor binding and cell-type specificity using a crowd of ChIP-seq data (2022)
  • 著者名/発表者名: 田原沙絵子, 土屋貴穂, 松本拡高, 尾崎遼
  • 学会等名: 日本人類遺伝学会第67回大会
• [学会発表] MOCCS-DB: ヒト転写因子認識配列の多様性データベース (2022)
  • 著者名/発表者名: 田原沙絵子, 土屋貴穂, 松澤亮輔, 尾崎遼
  • 学会等名: トーゴーの日シンポジウム2022
• [学会発表] NGSデータ解析における生命現象のモデル化と自動化 (2021)
  • 著者名/発表者名: 尾崎遼
  • 学会等名: バイオDXの最前線 - JST戦略的創造研究推進事業 CREST「データ駆動・AI駆動を中心としたデジタルトランスフォーメーションによる生命科学研究の革新[バイオDX]」キックオフシンポジウム
  • 招待講演
• [備考] コロナウイルスの遺伝情報に秘められた機能を解明
  • URL: https://www.tsukuba.ac.jp/journal/medicine-health/20200512140015.html