化学物質による自閉症発症リスクの解明：機械学習によるエピジェネティック変異解析

• 研究課題/領域番号: 24K15326
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分64010:環境負荷およびリスク評価管理関連
• 研究機関: 宮崎大学
• 研究代表者: 新井 良和 宮崎大学, 農学部, 助教 (90614769)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: エピジェネティクス / 環境化学物質 / 自閉症 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

自閉症は子どもで増加する神経疾患である。これまでに数百の遺伝子変異が報告されているが、遺伝子変異のみでは自閉症の発症を説明できないのが現実である。近年、自閉症は遺伝的要因と環境要因の相互作用で発症すると考えられており、妊娠期の母体環境中に存在する有害な化学物質の影響が懸念されている。本研究では、遺伝子の発現調節機構であるエピジェネティクスに着目し、化学物質によるエピジェネティクスの乱れが将来の自閉症発症に関与する、という仮説のもと、ヒトiPS細胞の神経分化系を用いた解析を行う。さらに、エピジェネティック情報にもとづく機械学習によって、化学物質による自閉症発症の分子メカニズムの解明を目指す。