Elucidating the pathophysiological factors for the clinical application using an artificial intelligence analysis to the snRNA transcriptome data of canine tumors

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本申請課題では，獣医療と人医療で問題である腫瘍病態に対して，新しい診断・治療ターゲットを選出し，病態への関与の解明と，実臨床応用を行うことを目的としている．具体的には，3年間で次のようなことを計画している．犬の腫瘍組織，樹立腫瘍細胞株，さらに腫瘍分泌エクソソームの網羅的遺伝子発現（トランスクリプトーム）データをmRNAとnon-coding small RNAに分けて，腫瘍の病態解明を行う．同時にターゲットの発見解析に人工知能（AI）手法を導入する．さらに，新規ターゲットの機能解析を細胞株で行い，同時に臨床マーカーとしての有用性を調査する．2年度は，初年度に継続して，次世代シーケンス（NGS）で特にトランスクリプトームと呼ばれる発現RNA分子に注目した解析RNA-Seqのデータのin silico解析を継続した．犬のメラノーマ，乳腺腫瘍は学術論文としてまとめた．特に犬の乳腺腫瘍ではマイクロRNAの網羅的発現変化が病理学的解析とは一致しないことを報告した，昨年度に継続して，乳腺腫瘍で特定のマイクロRNAの発現が著しく減少することを再確認し，犬のメラノーマでは，細胞外分泌小胞体であるエクソソームに含有されるマイクロRNAとその他のnon-coding RNAの発現変化を継続確認した．また，犬のメラノーマで変化することを報告したマイクロRNA2種でターゲットRNA分子を，培養細胞に遺伝子導入して培養細胞に与える影響を確認し，論文化している．同時に，本課題のもう一つの主要なテーマでもある人工知能（AI）解析によるターゲットの探索と選択では，現時点で10種類の腫瘍共通ｎon-coding RNAを抽出している． また，新規に開始した海外共同研究者と血小板多血血漿中のnon-coding RNAに関して，解析法を確立し，変化が生じることを報告した．これらは今後の治療などへの応用性を含むものと考えられた．