| 研究課題/領域番号 |
19K16842
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
吉田 惠美子 順天堂大学, 医学(系)研究科(研究院), 博士研究員 (90825788)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 卵巣癌 / 婦人科癌 / エンハンサー / 転写制御 / NET-CAGE |
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| 研究実績の概要 |
婦人科癌のうち、治療抵抗性の高い卵巣明細胞癌を中心に各卵巣癌サブタイプ、漿液性癌、類内膜癌、粘液性癌の原発組織の凍結検体合計80症例を収集・選別を完了した。卵巣癌では病理学的サブタイプごとに抗癌剤抵抗性が異なっており、治療抵抗性に関連するゲノム・エピゲノム情報を解明し適切な治療薬を選択することを目的に開始した。
エンハンサーによる遺伝子発現制御が腫瘍形成あるいは癌のサブタイプを特色付けるに中心的な役割を果たしている可能性は未だ十分に検証されておらず、エンハンサーに特化した解析手法であるNET-CAGE法が本研究の核となる。しかしながらNET-CAGE法は細胞株を用いた核酸抽出法はすでに確立されていたが、卵巣癌などの固形癌からの核酸抽出法は未確立であった。このため、初年度はまず固形癌を適切にホモジナイズし、核内RNAの分解を抑制しながら精製を実施する核内RNAの精製技術の最適化を図った。最終的に卵巣癌のいずれのサブタイプでも適応可能な核酸精製法を確立した。この新規手法を用いて、各卵巣癌サブタイプ、漿液性癌、類内膜癌、粘液性癌の原発組織の凍結検体合計80症例から核内RNAを抽出精製し、現在全検体にを用いてNET-CAGEによる解析を実施した。同時に各検体からTotal RNAも抽出し、網羅的遺伝子発現解析法であるCAGE解析を並行して実施することで、NET-CAGE解析データとの比較を予定している。現在、これらのデータを臨床背景に基づき解析を実行している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
現時点でエピジェネティクス・トランスクリプトーム解析は実施済であり、本年度は計画通り臨床データとも紐づけてクラスタリング解析を行うことで、エンハンサーに特化した転写制御領域地図の作成し、発生・進展の根源的な分子メカニズムの解明や、臨床応用を考慮したサブタイプ診断などに活用可能なバイオマーカーおよび創薬シーズの同定を目指す。
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| 今後の研究の推進方策 |
NET-CAGE法による解析と同時に、通常のトータルRNAを用いたCAGE法も行うことによって、腫瘍細胞で変動するトランスクリプトーム解析が可能なデータを得る。これらのNET-CAGEデータと通常のCAGEデータをモデリングすることで、それぞれの転写産物のRNA半減期を推測し、バイオインフォマティクス解析により、(1)遺伝子転写量 (2)遺伝子発現量 (3)
エンハンサー (4)プロモーター (5)Transcriptの半減期 (6)転写ネットワークの同定を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
解析サンプル数の変更により解析費用に差額が生じたが、今後解析においてデータクオリティーが不適切なデータが生じた場合、本資金を用いて再解析を実行するため。
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