研究課題
基盤研究(C)
非アルコール性脂肪肝炎（NASH）などに起因する非ウイルス性の肝癌が増加傾向である。糖尿病や肥満の他、宿主の遺伝的要因などにより、リスク群の囲い込みが図られているが、まだ十分とは言えない。一方で、腸内細菌叢（腸内フローラ）が糖尿病や肥満、さらには肝疾患を含めた種々の疾患に関わることが明らかになってきた。腸内細菌叢は、食習慣に大きな影響を受け、加齢により変化し、遺伝的要因との関連も示唆されている。ヒトおよび腸内細菌のゲノム情報を機械学習の手法によって統合的に解析することで、非ウイルス性肝発癌リスク因子の抽出を目指す。
非ウイルス性の肝肝癌が増加傾向である。その原因の一つが非アルコール性脂肪肝炎（NASH）の増加である。一方で、腸内細菌叢が糖尿病や肥満、さらには肝疾患を含めた種々の疾患に関わることが明らかとなってきた。本研究では、ヒトゲノムとその転写産物であるトランスクリプト、および共生微生物である腸内細菌のゲノム、これらの情報を機械学習の手法により統合的に解析し、非ウイルス性肝発癌リスク因子の抽出を目指した。その結果、複数の肝発癌予測モデルを構築することができた。各モデルの予測能については、今後、前向きにその精度を確認していく予定である。
これまで経験を積み上げてきたヒトゲノムあるいはがんゲノムやトランスクリプト研究といった特徴的な基盤の上に、さらにメタゲノムという共生する非宿主生物由来の新たな情報を加えることで、独自のアプローチで非ウイルス性肝癌のリスク因子に迫ることを目指す。食生活の変化を含めた環境要因などの外的要因がリスクを高めるとも推測されるが、それに影響をうけて可逆的に変化をするメタゲノム情報と、一生変わることなく安定なヒトゲノム情報とを網羅的に統合解析するのは、新たな手法である。これまでの単階層解析では見えてこなかった未知の特徴量の抽出を行い、より有用な疾患リスク評価を行うことで、これら疾患群の診療への貢献を目指す。
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すべて 雑誌論文 (10件) (うち国際共著 1件、 査読あり 8件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (6件) 図書 (1件)
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