| 研究課題/領域番号 |
21H03538
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
井元 清哉 東京大学, 医科学研究所, 教授 (10345027)
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| 研究分担者 |
湯上 伸弘 富士通株式会社(富士通研究所), その他部局等, 研究員 (30417183)
植松 智 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 教授 (50379088)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2022年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2021年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | メタゲノム解析 / AI / 腸内細菌叢 / 腸内ウイルス叢 / 宿主寄生体感染関係 / ショットガンメタゲノム解析 / メタゲノム診断AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
腸内細菌叢は非自己の成分の集合体でありながら、ヒト遺伝子と分業的協業的にあたかも「臓器」の様に振る舞うことが明らかとなってきた。更に、腸内に細菌以上に生息する共生ウイルスは、細菌に感染するバクテリオファージであり、腸内で細菌叢とエコシステムを形成するがその全貌は明らかではなかった。様々な疾患においてショットガンメタゲノム解析によって腸内細菌叢・ウイルス叢のデータを取得し、臓器機能を評価できるメタゲノム診断AIを構築する。疾患特異的に欠損、及び活性化しているパスウェイの同定と、個々のパスウェイに関わる腸内細菌及びその細菌に特異的に感染する腸内ファージの同定を行うための情報基盤技術を構築する。
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| 研究実績の概要 |
令和４年度においては、令和３年度に実施した研究を継続すると共に次の項目について研究を推進した。
・腸内細菌叢、ウイルス叢のメタゲノムショットガンシークエンスデータを解析し、その臓器機能を評価するためのデータ処理を行う解析パイプラインについて、デノボアセンブリ、遺伝子予測、アノテーション付与・予測など各種処理ツールについて最新のツールの検証を容易に行うことができるよう解析パイプラインを構成する各ツールのコンポーネント化を実施し、かつ、解析パイプラインの自動実行のためのワークフローを強化した。この改良によって、最新の解析ツールの検証をこれまでに実績のあるツール群と共に実解析と同時に実行でき、研究効率が大きく高まった。
・上述した改良版の解析パイプラインを用いて我々で取得したクローン病、パーキンソン病の疾患メタゲノムデータを解析した。クローン病については、US、EU、CH等海外の公開データも合わせて同一パイプラインで解析し比較検討した。
・詳細なパスウェイ解析を合わせて行い、健常人コントロールのデータと比較することで、疾患群において活性化しているパスウェイや欠損しているパスウェイの同定を行った。
・パーキンソン病については、一部の患者についての代謝物の網羅的なデータ（いわゆるメタボロームデータ）を質量分析器を用いて取得し、メタゲノム解析から見いだされたパスウェイの異常によって引き起こされている代謝物の量的変化を検討することができた。
・疾患群において活性化しているパスウェイに関連する酵素を有する細菌種をメタゲノムデータから得られたシークエンスデータからのコンティグによって同定し、そのゲノム配列中に挿入されているバクテリオファージ由来の配列（プロファージ）を同定し、その配列中からエンドライシンなど殺菌効果を有する酵素群を探索するパイプラインの構築・整備を進めた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
解析パイプラインの構成を刷新し、メンテナンス性を大きく改善し最新ツールの検証を合わせて行うことができる環境を構築し、クローン病においては、研究班によって取得されたメタゲノムデータに加えてUS、EU,CHなど公開されているメタゲノムデータを整理し同一パイプラインによって解析し、我々の得ている結果の再現性をいち早く検証することができている。
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| 今後の研究の推進方策 |
計画通りに研究を進めてることができている。最終年度にあたる本年度においては、腸内細菌の構成異常を評価し、その原因となる細菌のゲノム情報からその制御に活用可能なバクテリオファージ、およびファージ由来酵素の探索を網羅的、かつ自動的に実行できる解析パイプラインのシステムとして構築していく。
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