| 研究課題/領域番号 |
19300100
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| 研究機関 | (財)癌研究会 |
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研究代表者 |
松浦 正明 財団法人癌研究会, 癌研究所がんゲノム研究部, 部長 (40173794)
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| 研究分担者 |
江口 真透 統計数理研究所, 数理推測研究系, 教授 (10168776)
藤澤 洋徳 統計数理研究所, 数理推測研究系, 準教授 (00301177)
磯村 実 財団法人癌研究会, ゲノムセンター, 研究員 (40272497)
宮田 敏 財団法人癌研究会, ゲノムセンター, 研究員 (60360343)
牛嶋 大 財団法人癌研究会, ゲノムセンター, 研究員 (60328565)
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| キーワード | 統計数単 / ゲノム / マイクロアレイ / プロテオーム / 遺伝子発現 / オミックスデータ / 生体生命情報学 / 機械学習 |
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| 研究概要 |
昨年度のマイクロアレイデータを用いた疾病関連因子の探索のための2段階機械学習理論構築(論文発表済み)に引き続き、平成20年度は、臨床オミックスデータの中のプロテオームデータ、マイクロアレイデータ、ゲノムのSNPデータを取り扱い、個別化医療の確立に向けて重要な課題である治療効果・副作用予測の問題に関連させて研究を進めた。
具体的には、疾患の易罹患性や薬剤の感受性に関連するゲノムの変異としての一塩基多型であるSNPデータに基づき、抗がん剤の副作用の原因遺伝子検出のための研究を行った。SNPデータは、癌研病院においてインフォームドコンセントが取れた患者に対して、一人当たり90万SNPものジェノタイプを調べたゲノムワイドなデータを使用し、抗がん剤の副作用と関連する遺伝子の同定結果に関してアメリカ癌学会で報告を行った。さらに、本研究を進展させ、ゲノムワイドな遺伝子変異データに対して、複数の遺伝子が表現型の原因となる場合のエピスタシス効果を探索するための高速な方法論を開発した。本研究に関しては、特許申請を行なった後に、多重比較に関する国際シンポジウムで報告を行った。
一方、マイクロアレイデータを用いた解析では、培養細胞株に各種化合物を作用させて変化する遺伝子をデータベース化したコネクティヴィティーマップを利用した解析結果を癌学会で報告した。また、イメージング・マス・スペクトロメトリーとして急速に進展しているプロテオームデータについても検討を行い、統計学的問題点と打開策案としてのコモンピーク法を統計学会で発表した。
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