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2022 年度 実績報告書

大規模トランスクリプトームからの自律的知能獲得システム基盤の開発

研究課題

研究課題/領域番号 21H03549
研究機関国立研究開発法人国立がん研究センター

研究代表者

白石 友一  国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 分野長 (70516880)

研究分担者 飯田 直子  国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 研究員 (40360557)
吉見 昭秀  国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 分野長 (80609016)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワードトランスクリプトーム / 公共データ / スプライシング異常 / 大規模データ解析 / クラウド
研究実績の概要

これまでにIntron Retention Associated Variant (IRAV) をトランスクリプトームデータのみを用いて特定するための手法IRAVNet (https://github.com/friend1ws/iravnet) を開発し、20万件以上のSequence Read Archiveのトランスクリプトームデータに適用し、数万のIRAVカタログを得ていた。この一連の成果をまとめて国際学術誌に出版した(Shiraishi et al., Nature Communications, 2022)。

さらに、30万件以上のデータからスプライスサイト生成変異カタログを獲得し、性能検証や解釈のためのアノテーション追加など、プログラム整備を進めた。特にスプライスサイト生成変異とAlu配列の位置関係調査により、変異がAlu配列上のいくつかのhotspotに集中していることが明らかになった。

核酸医薬によるスプライシング変異調整が注目される中、上記の方法で検出したスプライスサイト生成変異に対してスプライシング制御型アンチセンス核酸配列を導入し、異常スプライシングの正常化が誘発できるか検証を行った。

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

IRAVNetをSequence Read Archiveの20万件以上のデータに対して適用した結果を国際学術誌に出版することができた。また、近年核酸医薬によるスプライシング変異の調整が脚光を浴びているが、今回検出したスプライスサイト生成変異に対してスプライシング制御型アンチセンス核酸配列を投入することで、異常なスプライシングの正常化を誘発できるかの検証を行い、将来的な創薬研究への礎を見出した。

一方で、スプライスサイト生成変異のスクリーニング手法(juncmut)を30万件のトランスクリプトームデータに対して適用した結果については、現在まとめており、国際学術雑誌への投稿が急がれるところである。

今後の研究の推進方策

まず第一に、スプライスサイト生成変異のスクリーニング手法(juncmut)を30万件のトランスクリプトームデータへ適用し、結果をまとめて国際学術雑誌に投稿する。その過程で、検出されたスプライスサイト生成変異の概要を示すポータルサイトを開発する。さらに、スプライシング異常を引き起こすAlu配列などの可動遺伝因子挿入を網羅的に探索するプログラムの開発を進める。

  • 研究成果

    (10件)

すべて 2023 2022 その他

すべて 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 1件、 査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (3件) (うち招待講演 3件) 図書 (2件) 備考 (2件)

  • [雑誌論文] Phasing analysis of lung cancer genomes using a long read sequencer2022

    • 著者名/発表者名
      Sakamoto Yoshitaka、Miyake Shuhei、Oka Miho、Kanai Akinori、Kawai Yosuke、Nagasawa Satoi、Shiraishi Yuichi、Tokunaga Katsushi、Kohno Takashi、Seki Masahide、Suzuki Yutaka、Suzuki Ayako
    • 雑誌名

      Nature Communications

      巻: 13 ページ: 3464

    • DOI

      10.1038/s41467-022-31133-6

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Systematic identification of intron retention associated variants from massive publicly available transcriptome sequencing data2022

    • 著者名/発表者名
      Shiraishi Yuichi、Okada Ai、Chiba Kenichi、Kawachi Asuka、Omori Ikuko、Mateos Raul Nicolas、Iida Naoko、Yamauchi Hirofumi、Kosaki Kenjiro、Yoshimi Akihide
    • 雑誌名

      Nature Communications

      巻: 13 ページ: 5357

    • DOI

      10.1038/s41467-022-32887-9

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Multi-omics analysis defines highly refractory RAS burdened immature subgroup of infant acute lymphoblastic leukemia2022

    • 著者名/発表者名
      Isobe Tomoya、Takagi Masatoshi、Sato-Otsubo Aiko、Nishimura Akira、Nagae Genta、Yamagishi Chika、Tamura Moe、Tanaka Yosuke、Asada Shuhei、Takeda Reina、Tsuchiya Akiho、Wang Xiaonan、Yoshida Kenichi、Nannya Yasuhito、Ueno Hiroo、Akazawa Ryo et al.
    • 雑誌名

      Nature Communications

      巻: 13 ページ: 4501

    • DOI

      10.1038/s41467-022-32266-4

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] 完全がんゲノム配列の再構成に向けたロングリードシークエンス解析基盤の開発2023

    • 著者名/発表者名
      白石友一
    • 学会等名
      令和4年度国際がん研究シンポジウム「WGS, Long-read and Beyond」
    • 招待講演
  • [学会発表] Integrated whole genome and transcriptome analysis platform applied to adolescent and young adult cancers2022

    • 著者名/発表者名
      白石友一
    • 学会等名
      第81回 日本癌学会学術総会
    • 招待講演
  • [学会発表] 高精度に構造異常を検出するための解析基盤2022

    • 著者名/発表者名
      白石友一
    • 学会等名
      日本メディカルAI学会 ToMMo 共催企画サテライトシンポジウム「コホート・バイオバンクとビッグデータ解析の可能性」
    • 招待講演
  • [図書] 実験医学増刊 41 (7)2023

    • 著者名/発表者名
      白石友一、岡田愛、河野隆志
    • 総ページ数
      6
    • 出版者
      羊土社
  • [図書] 医学のあゆみ 283 (9)2022

    • 著者名/発表者名
      白石友一、岡田愛
    • 総ページ数
      8
    • 出版者
      医歯薬出版
  • [備考] IRAVNet software page

    • URL

      https://github.com/friend1ws/iravnet

  • [備考] IRAV DB

    • URL

      https://iravdb.io/

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公開日: 2023-12-25  

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