Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

空間トランスクリプトーム解析 / ロングリード技術 / がん / 空間オミクス解析 / ゲノム / トランスクリプトーム

本研究は、空間トランスクリプトーム解析技術とロングリード技術を駆使して、がん組織空間上に不均一に生じているゲノム変異およびトランスクリプトーム異常を解析し、組織局所におけるがんの進展を分子レベルで明らかにする手法を開発・実践するものである。本年度は、肺腺がん凍結手術検体より取得した空間トランスクリプトームの全長cDNA増幅産物を用いて、ロングリード解析を実施した。位置バーコードを含む全長cDNAについてナノポア型長鎖シークエンサーPromethIONによりシークエンス解析を行い、位置バーコードが抽出できたロングリードから点変異を検出することで、空間トランスクリプトームデータ上の各スポットにおける変異ステータスを解析した。全トランスクリプトームをシークエンスすると、ハウスキーピング遺伝子等の高発現遺伝子が多く解読されてしまい、標的としていたドライバー変異やがん関連遺伝子の変異が検出できなかった。そのため、ターゲットキャプチャー法により、がん関連遺伝子の全長cDNAのみを濃縮し、シークエンス解析を行った。その結果、解析したすべての症例において、少なくとも1つ以上の複数のスポットについて、位置バーコードとcDNA上のドライバー変異を紐づけることができた。一方で、得られたシークエンスリードには、位置バーコードを持たないものや標的変異のある領域まで届いていないものが数多く含まれていた。逆転写および全長cDNAのPCR増幅の実験条件については、さらなる検討が必要であると考えている。また、得られたロングリードから位置バーコードと変異を検出する情報解析手法についても、開発が必要であり、いくつかの既存ツールを組み合わせてパイプラインの構築を始めている。

GTP / ストレス応答 / イノシトールリン脂質 / がん / 代謝 / がん代謝 / p53 / トランスクリプトーム / プロテオーム

昨年度までに多層的オミックス解析により取得したデータから、GTP濃度依存に変動する遺伝子群についての解析を行った。用いた細胞はGTPセンサーキナーゼであるPI5P4Kβの野生型を発現している細胞、そしてGTP感知機能を喪失した変異体を発現しているアイソジェニックな細胞を用いた。
GTP濃度低下において20分から24時間までの６つのタイムポイント;０ h, 20 min, 40 min, 1h, 2 h, 4h, 24 h -で発現変動する遺伝子群について、早期変動遺伝子(e.g., 20 min, 40 minから変動)、やや遅れて（e.g., ２時間、４時間後）変動する遺伝子、変動に時間がかかる遺伝子群（e.g., 24 h）のカテゴリーに分け、さらに発現が上昇するもの、低下するもの、一度上昇し低下するもの、一度低下し上昇するものなどパターンにより分類を行ったRNAシーケンスおよびCAGEシーケンス解析のデータを取得しているが、まずはRNAシーケンスにより得られたデータを用いた。クラスタリング解析を行った結果、WTの細胞と変異型PI5P4Kβを発現している細胞においては、遺伝子発現パターンが初期から異なっていること、そしてその違いはGTP低下により徐々に少なくなり、２４時間後には同じクラスターに入ることが分かった。このようなGTP濃度低下によるグローバルな遺伝子発現変化はPI5P4Kβとは独立して起こることが示唆された。一方で、各タイムポイントごとにみていくと、これらの遺伝子発現の変動のキネティクスに野生型と変異型細胞で顕著な違いがあることが分かってきた。野生型の細胞において起こる遺伝子発現変動は、変異型細胞においては遅れて起こることが示された。GTP感知機能がGTP濃度による遺伝子発現調節の即時性に重要なことを示唆する結果と考えられる。

ゲノム / 統計科学 / がん / トランスクリプトーム / スプライシング / 大規模データ解析 / ゲノム変異 / がんゲノム / クラウド / 機械学習 / 後天的変異

申請者が開発を続けていたSAVNetについての研究成果をまとめ、さらに国際がんゲノムコンソーシアムが主導するがん種横断的な全ゲノム解析プロジェクトに参画し、研究グループへの貢献を行なった。またSAVNetを希少疾患のデータに適用することで、いくつかの新規遺伝子変異の発見に成功した。公共データベースに登録されている大規模トランスクリプトームデータを活用するべく、トランスクリプトームデータのみからスプライシング関連変異を推定する方法論の開発を進めた。また、コンテナ仮想化技術、クラウド計算技術などの技術を統合的に組み合わせることで、大規模トランスクリプトームの情報解析基盤の開発を進めた。

ゲノムシークエンス技術の革新により、様々な疾患の新規原因遺伝子変異が同定され、さらに、個人のゲノムのシークエンスを行い、診断、治療に役立てる「ゲノム医療」の試みが進んでいる。一方で、特に、非エキソン領域における変異の機能的意義付けが困難であり、未だにゲノムデータが有するポテンシャルを人類は十分に活かしきれていない。本研究の目的は、ゲノム変異における最も重要なクラスの一つである、スプライシングの異常を引き起こす変異に着目し、当該変異を同定するための方法論の開発を進め、大規模データ解析を通じたデータベース化を行い、ゲノム医療に役立つ基盤技術・リソースの開発を行うものである。

がんの個性診断 / 腫瘍不均一性 / 遺伝子発現 / エントロピー / 情報理論 / 代謝経路 / トランスクリプトーム / シャノンのエントロピー / 相互情報量 / ヒトがん細胞株 / 癌

シャノンのエントロピーや相互情報量に代表される情報理論を応用して、個々の生物学的経路ごとのトランスクリプトームに反映される腫瘍不均一性を定量することに成功した。事実、複数のヒトがん細胞株の間や異なる酸素環境条件の培養の間で、腫瘍不均一性に富む代謝経路および乏しい代謝経路が検出された。これらの結果は代謝生物学的見地からの腫瘍不均一性への洞察を与え、診断・治療への応用の可能性を示唆する。

【研究分担者】
片岡圭亮	国立研究開発法人国立がん研究センター	研究所	分野長	(Kakenデータベース)