2022 年度研究成果報告書

宿主と腸内共生菌のゲノム情報を用いた機械学習による非ウイルス性肝発癌リスクの予測

研究課題

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研究課題/領域番号	20K08288
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分53010:消化器内科学関連
研究機関	広島大学
研究代表者	三木大樹広島大学, 医系科学研究科(医), 講師 (10584592)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード	ヒトゲノム / 腸内細菌 / 非ウイルス性肝癌 / 機械学習
研究成果の概要	非ウイルス性の肝肝癌が増加傾向である。その原因の一つが非アルコール性脂肪肝炎（NASH）の増加である。一方で、腸内細菌叢が糖尿病や肥満、さらには肝疾患を含めた種々の疾患に関わることが明らかとなってきた。本研究では、ヒトゲノムとその転写産物であるトランスクリプト、および共生微生物である腸内細菌のゲノム、これらの情報を機械学習の手法により統合的に解析し、非ウイルス性肝発癌リスク因子の抽出を目指した。その結果、複数の肝発癌予測モデルを構築することができた。各モデルの予測能については、今後、前向きにその精度を確認していく予定である。
自由記述の分野	ゲノム医科学、肝臓学
研究成果の学術的意義や社会的意義	これまで経験を積み上げてきたヒトゲノムあるいはがんゲノムやトランスクリプト研究といった特徴的な基盤の上に、さらにメタゲノムという共生する非宿主生物由来の新たな情報を加えることで、独自のアプローチで非ウイルス性肝癌のリスク因子に迫ることを目指す。食生活の変化を含めた環境要因などの外的要因がリスクを高めるとも推測されるが、それに影響をうけて可逆的に変化をするメタゲノム情報と、一生変わることなく安定なヒトゲノム情報とを網羅的に統合解析するのは、新たな手法である。これまでの単階層解析では見えてこなかった未知の特徴量の抽出を行い、より有用な疾患リスク評価を行うことで、これら疾患群の診療への貢献を目指す。