| 研究課題/領域番号 |
21K06817
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分48040:医化学関連
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
上田 真保子 東京医科歯科大学, 難治疾患研究所, 助教 (60760353)
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| 研究分担者 |
宮沢 孝幸 京都大学, ウイルス・再生医科学研究所, 准教授 (80282705)
大保木 啓介 公益財団法人東京都医学総合研究所, ゲノム医学研究センター, 副参事研究員 (80415108)
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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 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 乳がん / レトロエレメント / Gag遺伝子 / がん転移 / VLP / レトロトランスポゾン / eCLIP-seq / ウイルス様粒子 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
乳がん臨床試料から得た遺伝子発現解析で、レトロトランスポゾン由来の遺伝子である「Arc」と「Peg10」が高発現することを見出した。これらの遺伝子はレトロウイルスのGag遺伝子と相同で、ウイルス様の粒子（VLP）を形成し、乳がんの転移に関わる可能性が高い。またVLPを形成可能なタンパク質をコードする、レトロトランスポゾンがヒトゲノムに多数あることから、ArcやPeg10以外にもVLPを形成する遺伝子が存在する可能性がある。本研究では、乳がん試料からVLPを形成するレトロトランスポゾン由来遺伝子をすべて同定し、そのVLPが内包するRNAが乳がん治療に向けての新しい分子標的となりうるかを調べる。
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| 研究実績の概要 |
我々は、ヒトゲノムにあるレトロトランスポゾン由来のGag遺伝子に着目している。Gagはレトロウイルスの構造タンパク質と相同で、RNAを運ぶ「ウイルス様粒子（VLP）」を形成して乳がんの転移に関わる可能性がある。そこで本研究では、乳がん臨床試料から、Gag由来遺伝子が形成するVLPおよび内包するRNAを網羅的に同定し、乳がんの悪性化におけるVLPの役割を明らかにする。このような新しいがん悪性化機構の解明は新しい治療法の開発にも繋がると考える。
我々は、乳がん試料を用いた遺伝子発現解析で、レトロトランスポゾン由来のGag遺伝子である「ARC」ならびに「PEG10」が高発現することを見出した。特に、PEG10がVLPを形成することが他グループにが報告したため(Segal et al, Science, 2021)、PEG10を優先的に解析している。具体的には、悪性化した乳がんで高発現するPEG10のアイソフォームの同定と、PEG10の標的分子を網羅的に同定するeCLIP-seq解析を行った。eCLIP-seq解析では、解析にもちいる乳がん細胞の同定、抗体の選択、解析パイプラインの構築を行い、実際にテストランを実施した。
一方、我々は、Gagタンパク質をコードするレトロトランスポゾンを、ヒトゲノムで多数同定しており、PEG10やARC以外にも、VLPを形成する遺伝子が存在すると考えている。そこで新規のGag由来遺伝子を同定し、その標的分子の決定することを目指し、TCGAの発現データを用いた、新規のGag遺伝子が発現の確認を行なった。TCGAデータをがんのステージにわけ、新規のGag由来遺伝の発現パターンを調べたところ、多数の候補配列の発現を確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
eCLIP-seqに関しては、テストランの実施と解析パイプラインの構築は終了したが、抗体の選択がうまくいかず難航している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、eCLIP-seqの抗体をタグ抗体にするなどして、乳がんにおけるPEG10の最終的なターゲット配列を急ぎ決定したい。eCLIP-seqにおける抗体の選択は、解析の質を決定する最も重要なステップであり、他の新規配列にも応用するため、特に念入りに行う必要がある。タグ抗体を採用する場合は、VLP構造への影響も検討する。
また、新規Gag配列のうち、どの配列をeCLIP等の実験に使うのか、その優先順位をつける解析を実施する。これらの候補に上がっている遺伝子が、RNA結合ドメインをもっているのか、タンパク質として発現するのか、VLP構造をとるのかの確認実験を行うと共に、eQTLおよびGAWSとのco-localizationもあわせて解析し、より乳がんとの関わりを調べる。
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