| 研究課題/領域番号 |
18K11542
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立がん研究センター |
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研究代表者 |
金子 修三 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, ユニット長 (10777006)
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| 研究分担者 |
浜本 隆二 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 分野長 (80321800)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | データマイニング / ロボティクス / エピジェネティクス |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題においては、個体レベルでの“がん”エピジェネティクスの本態解明を目指した。具体的にはシングルセルレベルでのクロマチン構造の解明を目的として、深層学習を用いた細胞画像データのクラス分類を実施した。さらに凍結検体、FFPE検体等、様々な形態のサンプルにおいても、ロボティクス技術を駆使したChIP-seq解析が適用可能であることを示し、得られたNGSデータセットを解析した。その結果として査読付き英語論文を本研究期間内に複数報告した。また、産総研・人工知能研究センターと共同で、転写因子結合部位の同定も可能とするFFPE ChIP-seq技術をヒト型汎用ロボットに実装させた。
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| 自由記述の分野 |
情報科学、ロボティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題で得られた、FFPE検体を用いたChIP-seq解析手法は、ロボティクス技術を駆使したことによって大規模解析が可能となり、臨床学的に意義のあるデータを得ることが出来た。具体的には、FFPE検体に紐付けられている、予後・転移・薬剤感受性等の臨床情報と組み合わせることで、今後の創薬展開の道を拓いたと判断している。
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