日米英蘭の先端ゲノムコホートと戦略的AI解析技術を用いた多因子疾患の病態解明

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自閉スペクトラム症(ASD)の異質性を克服するために、Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge（SPARK）データセットのクラスター分析を行い、そのクラスターのGWASを実施した。白人男性プロバンド2,079人と未罹患の兄弟875人のデータを解析した。従来のGWASとして、参加者全員（症例875人、対照2,079人）に対してGWASを実施した。クラスタベースのGWAS（cGWAS）として、まずASDの875例をDeep Embedded Clusteringを用いて40クラスターに分類した。クラスタリングには、DCDQ（15項目）、SCQ（40項目）、RBS-R（43項目）、初回登録時の年齢（月）、民族、利き手、投薬歴、生物医学的介入歴、集中行動介入歴が用いられた。その後、各クラスターの参加者と2,079人のコントロールの参加者を統合し、40のクラスターに従ってGWASを実施した。全患者と全コントロールを比較した従来のGWASでは、有意な関連は観察されなかった。しかし、表現型が似ているクラスターに分けられた患者をコントロールと比較したcGWASでは、P < 5.0 × 10-8を満たす90の染色体座が同定され、そのうちのいくつかは、これまでに報告されたASDの候補遺伝子内またはその近くに位置していた。アトピー性皮膚炎に関しては、東北メディカル・メガバンク計画のバイオバンクに格納されている「お肌チェック」のデータを用い、データクリーニングが完了したところである。糖尿病については、英国のUK Biobankのデータを用い、表現型としてどのような変数があり、それらがどのような相関関係にあるかを明らかにし、変数選択をほぼ終えたところである。