研究課題/領域番号 |
21H03550
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 国立研究開発法人国立がん研究センター |
研究代表者 |
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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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 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2023年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2022年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
2021年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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キーワード | 機械学習 / オミックス解析 / ゲノム解析 / 人工知能 / エピジェネティックス / ドライバー遺伝子 / 肺がん / スーパーエンハンサー / 構造多型 / エピジェネティクス / ChIP-seq / Hi-C / ロボティクス |
研究開始時の研究の概要 |
エピジェネティクスは遺伝子の機能と環境要因を繋げる分子生物学であり、がん、肥満、アレルギー、統合失調症、またはアルツハイマー病などの原因を理解するために遺伝学と共に重要な概念である。本研究課題ではロボティクス技術を駆使することで実験手法を最適化して、臨床応用や創薬を展開するために必要なデータセットを自動的に取得するシステムを構築する。得られたデータは様々な病態の本態解明に繋がるため、シミュレーションやデータベース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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研究実績の概要 |
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ChIP-seq解析、Hi-C解析そしてPacBio社のロングリードシーケンス解析を行った。これらの統合解析を行った結果、特定の領域に多くのドライバー変異が存在することを見出した。これらの結果の一部の成果を論文としてまとめた。
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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
臨床検体を用いたChIP-seq解析、Hi-C解析そしてPacBio社のロングリードシーケンス解析は既に実施済みであり、その結果の一部は既に論文として報告している。これらの技術は、1細胞解析技術に応用する際の礎となっており、今までのノウハウを活かすことが出来るため、良好な結果を得たと判断いたしている。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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今後の研究の推進方策 |
今後の研究展開としては、得られたエピジェネティック解析を空間情報を保持した状態で1細胞レベル解析に展開し創薬開発などに応用する予定である。
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