細胞老化のstochastic制御に着目した放射線発がんリスク回避の分子機構解明

• 研究課題/領域番号: 24K03083
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分63020:放射線影響関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 井倉 毅 京都大学, 生命科学研究科, 准教授 (70335686)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円); 2026年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円); 2025年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円); 2024年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
• キーワード: 細胞老化 / ゲノムストレス応答 / 機械学習 / 代謝 / クロマチン

研究開始時の研究の概要

加齢によって老化が進行した細胞に対する放射線の暴露の影響を分子レベルで理解することは、老化における放射線リスクを回避する点において極めて重要である。我々は、機械学習解析と遺伝学との融合研究により細胞老化を促す新たなクロマチン制御機構を見出し、さらにこの制御を介して代謝物の細胞外への放出が促され、周辺の細胞の老化誘導が引き起こされることを見出した。この代謝物は、濃度依存的に細胞老化を誘導し、高濃度ではゲノムストレスが蓄積した。本課題では、がんシグナルを判定できる教師あり機械学習解析を駆使して放射線発がんのリスク回避に関与する因子を同定し、老化に伴う発がんリスク回避に関与する分子基盤の構築を行う。