|
ゲノムワイド関連解析(GWAS)の急速な普及によって、今まで手の届かなかった遺伝的疾患が明らかになってい る。その一方 で、GWASは万能ではなく、ミッシング・ヘリタビリティ(MH)と呼ばれる、疾患原因因子の発見が 困難な場合が存在する。MHの 典型的な例は、単一の変異のみでは疾患との関係が見えないが、 複数変異の影響を合わせると、十分疾患に関連している場合 である。この時、通常の検定で十分有意な結果を得 ることが難しく、疾患につながる証拠がつかみにくい。本研究では、(A)因 子の相加・相乗効果を扱う統計・情 報手法の開発と、(B)GWASの解析に多階層の網羅的オミクスデータを加えることで、MHに関 連する疾患因子を解き明かす方法を構築する。
本年度は、バイオバンクジャパンによる解析結果を、新たな独立コホートにおける結果と比較をすることで、LAMPで解析した結果の正しさの検証と手法の有用性の検証を実施した。また、生存解析に対して多重検定補正を含めた統計的解析手法を開発した。がん等の変異情報やコホートに対して適用することで 、拡張手法の結果の検証を進め、本研究における提案が有益であることを示した。
本研究によって、提案手法のLAMPがミッシングヘリタビリティを埋めるツールの一つにとして有用であることを確認し、また、既存手法では見つけられない相関を見つけることができることを確認した。一方で、探索空間の広さに起因する問題点も顕になっており、今後の解決すべき課題である。
|
