悪性腫瘍の発生、維持、アイデンティティーを決定するゲノム発現ネットワークの解明を目指した。とりわけ、エンハンサーによる遺伝子の転写制御は、中心的な役割を果たす。エンハンサーは、それ自体から合成されるRNA産物(eRNA)を次世代シークエンサーで検出することで、高い塩基解像度で同定される。しかし、eRNAは合成直後に核内で迅速に分解され、全体の極一部しか検出できない。そこで我々は、単一サンプルのみからでもエンハンサーを高感度に同定できる新規技術NET-CAGE法を開発した。申請者は、 nascent RNAを簡単な生化学的作業のみにより精製する画期的な手法を確立し、エンハンサーを超高感度に同定および活性定量できるNET-CAGE法の開発に成功した。そして、ヒト慢性骨髄性白血病細胞K562やリンパ芽球細胞GM12878を含むENCODEの主な腫瘍細胞株4種類に対してNET-CAGE法を既に行った。そして、ENCODEプロジェクトで蓄積されたエンハンサー、プロモーター、様々な転写因子の結合部位といったアノテーション情報を用いて、NET-CAGEのバイオインフォマティクス解析のパラメーターも最適化された。さらに、Proof-of-principalとして、乳癌細胞にNET-CAGE法を適応し、約一万個もの活性エンハンサーを高塩基解像度に同定することに成功した。このようにNET-CAGE法の技術開発、およびに白血病を含む数種類の腫瘍への適用は既に完了した。今後大規模の臨床検体に対してエピゲノム解析、トランスクリプトーム解析、ゲノムネットワーク解析を行うための基盤を形成することに成功した。
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