| 研究課題/領域番号 |
26670181
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| 研究機関 | 独立行政法人国立成育医療研究センター |
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研究代表者 |
梅澤 明弘 独立行政法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, センター長 (70213486)
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| 研究分担者 |
神崎 誠一 独立行政法人国立成育医療研究センター, 細胞医療研究部, 研究員 (20589741)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | エピゲノム / 機械学習 / 再生医療 / 幹細胞 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は機械学習技術・Information Retrieval技術のバイオビッグデータへ応用として細胞評価技術を確立し、実証検証により評価技術の製品化・サービス化への課題検討を目標とする。ゲノム・トランスクリプトーム・エピゲノムデータを利用したiPS細胞、ES細胞、体性幹細胞の分類・評価技術について、大規模分散オンライン機械学習フレームワークを活用し、ゲノムワイドにデータを活用する。本年度は成育医療研究センターで有しているヒト幹細胞群について、シーケンスデータ等の整理を行い、大規模分散オンライン機械学習フレームへの学習データとした。ヒト幹細胞は、個体や組織ごとにそれぞれ特徴をもち、クローナルな集団とはいえない。たとえば、拒絶などの問題のない自分の細胞で自分の組織再生をおこなう細胞として注目される体性幹細胞であるが、これを移植源として使うという研究の歴史は比較的浅く、単離法やその定義に統一された概念がまだ存在せず、研究者により異なる細胞を扱っている可能性がある。「エピジェネティック・プロファイル」を用いた再生医療に適した細胞の選別を行うための革新的システムを構築し、臨床への実用化を見極める研究開発を進める上で、再現性・信頼性のあるデータを蓄積する必要がある。さらにヒト胚性幹（ES）細胞やヒト多能性幹細胞は、培養条件や培養期間に応じて変化していくという課題があり、これらの経時的変化をとらえつつ細胞選別に有用なデータの蓄積を図る。
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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
従来までに蓄積したシーケンスデータの整理は概ね順調に推移し、サーバーへのデータ移行とデータの標準化がなされている。また、新規に行っているシーケンスデータの蓄積も順調に推移している。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成26年度に調製したヒト幹細胞、並びに分化誘導した細胞群に対し、illumina HumanMethylation450Kを使用した網羅的DNAメチル化解析、ChIP-on-chipを使用した網羅的ヒストンメチル化解析、網羅的遺伝子発現解析を行う。そのための適切なプロトコールを確立し、必要に応じて他の手法による確認を行なう。得られた解析結果のシグナル値を元にエピジェネティック・プロファイル評価システムにより解析するとともに、高品質バイオインフォマティックス解析系を構築する。様々なエピゲノム解析によるプロファイリングの結果、細胞に発現するエピゲノム修飾が推定され、これに対応した分化指向性、腫瘍リスク率の発現を決定する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2015年3月末の海外出張を行った。本旅費はセンター旅費規定により立て替え払いとなり、クレジットカードでの支払いを実施した。この旅費にかかるクレジットカード明細の確認が４月となり旅費の確定作業を３月中に行うことは不可能であった。当センターの旅費規定によりしかし、3月中に支払の手続きが完了しなかったため残金が発生した。
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| 次年度使用額の使用計画 |
2015年3月分の外国旅費に充当する。
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