| 研究実績の概要 |
本研究領域の全班員に対する次世代シークエンスデータ産生支援は大きな成果をあげたと考えている。特に公募班若手研究者との間には、密接な連携体制を構築し、成果を論文発表することができた（Kawaoka et al Nat Commu in press等）。統括班経費も活用して、必ずしも該当分野になじみのなかった特に若手研究者に対して、大規模オーミクスデータ産生/解析をサポートすることができ、領域内での共同研究を広い意味で活性化することにつながった。
支援活動に加え、独自の課題であるがん細胞を対象とした多層オミクス解析を行った。これまでにバルク細胞においてトランスクリプトーム-エピゲノムに関する発現制御ネットワーク解析に依拠した抗がん剤作用モジュールのカタログ化に成功している。本年度は異なる微小管阻害剤に関与したモジュールについて、臨床研究者とも連携し、治療奏効性について具体的な検討を行った（Nakasone et al, Lung Cancer 2021）。また、R2年度以降、1細胞レベルへと計測を精密化し、細胞多様性の解析を行ってきた。本年度後半、細胞株パネルに対し、10XGenomics社から上市された同一細胞でのエピゲノム-トランスクリプトームの同時解析（scMultiome解析）を実施した。外的刺激に対応してエピゲノム変化を伴わないトランスクリプトーム変化が多く惹起され、それが長期にわたって持続することでエピゲノム変化へと固定されていく様子が観察できた(Kashima et al Can Res 2021)。またVISIUMシステムを用いた肺腺癌の空間トランスクリプトーム解析を実施した。scMultiomeデータとの統合解析を行い、空間的にどの部分で上記のような遺伝子プログラムの改変が惹起されているのかをネットワークレベルで解明することを試み、数年以内での発表を目指す。
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