研究課題
これまでに開発してきた方法、特に遺伝子ネットワーク推定を中心において、統合的に活用することにより、遺伝子発現データと薬剤、及びにＧＥＯやＮＣＩなどで公開されているデータを用いて薬剤がどのようにパスウェイに影響を与えているかを解析した。これにより本研究で開発した方法論の有効性が確認された。（１）肺がん細胞株、及び肺上皮細胞に抗がん剤ゲフィチニブを投与した時系列遺伝子発現データから、状態空間モデルと次元圧縮モデルによる、予測モデルを推定することにより、EGFRパスウェイの活性化によって増殖している状態の細胞のどの遺伝子にゲフィチニブが関与しているかをシミュレーションにより選定した。結果、１３９の遺伝子がその候補となり、がん生物学的な詰めはその系の複雑さのため困難であったが、この１３９遺伝子をもちいて、予測が困難とされていたステージIの肺腺がんの予後予測に、米国NCI, Duke大学、国立がん研究センターの肺腺がんのデータで成功した。（２）ベイジアンネットワークによるスパコン解析で、メラノーマの全遺伝子ネットワーク推定をし、そして未知のハブ遺伝子とその子遺伝子の機能に着目することで、メラノーマにアポトーシスを誘導する２つの新規遺伝子ELMOD1とTMCO1の発見した。データは、メラノーマのがん細胞生物学の観点から４５の転写因子を選び、siRNAで遺伝子ノックダウンしたメラノーマ細胞株A375を使い、遺伝子発現プロファイルデータをとった。（３）ベイジアンネットワークによる全遺伝子ネットワーク推定により、血管内皮細胞において、遺伝子Vaslohibin-1がアポトーシスを誘導するキー遺伝子であることを同定した。（４）薬剤応答パスウェイを解析するプラットフォームとしてXiPを開発した。これは、Javaで開発されており、解析フロー作成・実行ツールで、様々な解析コンポーネントを開発した。
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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