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2021 年度 研究成果報告書

深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング

研究課題

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研究課題/領域番号 17KT0049
研究種目

基盤研究(B)

配分区分基金
応募区分特設分野
研究分野 複雑系疾病論
研究機関東京大学

研究代表者

道上 達男  東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (10282724)

研究分担者 越智 陽城  山形大学, 医学部, 准教授 (00505787)
研究期間 (年度) 2017-07-18 – 2022-03-31
キーワード癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成
研究成果の概要

近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立され、腫瘍個体腫瘍特異的に発現の減少が見られる新規遺伝子群が明らかとなった。

自由記述の分野

発生生物学・分子生物学・幹細胞生物学

研究成果の学術的意義や社会的意義

まだまだ理解が進んでいない癌ドライバー遺伝子セットを多数同定することができれば、癌の未発症状態が把握でき、疾病予測にもつながることが期待できる。また、実際に遺伝子セットの腫瘍形成能を調べる上で、飼育が容易で安価であるネッタイツメガエルを用いたアッセイ系が確立できれば、他の多くの腫瘍形成メカニズム解析にも貢献できると期待できる。

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公開日: 2023-01-30  

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