深層学習による疾患の超早期発見を可能にする病態発症前モデルの大規模スクリーニング
【研究分野】複雑系疾病論
【研究キーワード】
癌ドライバー遺伝子 / CRISPR-Cas9システム / ネッタイツメガエル / 腫瘍形成 / CRISPR-Cas9 / 癌形成 / 発ガンドライバー遺伝子 / 腫瘍化 / ツメガエル / スクリーニング / 深層学習
【研究成果の概要】
近年の研究から、腫瘍形成頻度は複数の遺伝子変異の蓄積により上昇することが分かってきたが、明らかになっている具体的な遺伝子セットはまだまだ少ない。本研究では、ネッタイツメガエルを用い、CRISPR-Cas9系による複数遺伝子同時ノックダウン、更には腫瘍形成個体における遺伝子発現プロファイルを解析することで、新規癌ドライバー遺伝子セットを網羅的に見出すことを目指した。その結果、腫瘍形成アッセイ系が確立され、腫瘍個体腫瘍特異的に発現の減少が見られる新規遺伝子群が明らかとなった。
【研究の社会的意義】
まだまだ理解が進んでいない癌ドライバー遺伝子セットを多数同定することができれば、癌の未発症状態が把握でき、疾病予測にもつながることが期待できる。また、実際に遺伝子セットの腫瘍形成能を調べる上で、飼育が容易で安価であるネッタイツメガエルを用いたアッセイ系が確立できれば、他の多くの腫瘍形成メカニズム解析にも貢献できると期待できる。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
越智 陽城 | 山形大学 | 医学部 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-07-18 - 2022-03-31
【配分額】18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)