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腫瘍内細菌叢が引き起こす癌遺伝子異常の同定と変異シグネチャー解析による要因の解明

通过突变特征分析鉴定肿瘤内微生物群引起的癌症基因异常并阐明因素

基本信息

批准号：
22K19556
负责人：
若井俊文
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Niigata University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-06-30 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の目的は、「細菌叢ゲノムデータ、癌ゲノムデータを高次元データ解析し、癌と特異的に共生する細菌叢（腫瘍内細菌叢）を特定し、細菌叢のゲノム配列がヒト癌細胞にinsertion（挿入）されている遺伝子異常を同定すること」である。臨床応用に向けたMicrobiome-based Precision Medicine（細菌叢を基盤とした精密医療）という新たな学術体系の礎を築くことを目指す。未解明な課題として、1）細菌叢ゲノム配列が宿主（ヒト）の遺伝子にinsertionされている証拠を臨床検体で実証できるか、2）腫瘍内細菌叢が引き起こす癌遺伝子異常の要因を変異シグネチャー解析により解明できるかの２点があげられる。本研究の意義は、癌遺伝子異常と腫瘍内細菌叢とを同時にゲノム解析することにより、細菌叢と宿主（ヒト）の癌遺伝子異常との関連性および発癌要因を究明できる点にある。本研究の可能性は、癌遺伝子異常を医学的により深く理解するうえで腫瘍内細菌叢という新たな視点からアプローチできる点である。変異シグネチャー解析を行うことでDNA付加体を介した発癌メカニズムにおける腫瘍内細菌叢の関与を変異パターンの解読で解明できる点にある。研究課題A：臨床検体から癌部および非癌部の16SrRNA遺伝子解析を行い、癌と特異的に共生する腫瘍内細菌叢を特定する方法論を確立した。研究課題B：通常の癌ゲノムデータ解析にIMS-Indel等のlong indelサーチを応用して、高次元データ解析し、insertionされているゲノム配列を同定することが可能であった。

The purpose of this study is to identify bacterial flora, cancer cell species, and cancer-specific symbiotic flora (bacterial flora within tumors), and to identify bacterial flora species that are associated with cancer cell insertion and genetic abnormalities. Microbiome-based Precision Medicine for Clinical Applications and Foundation for New Academic Systems Unsolved problems: 1) Bacterial flora is closely related to the host gene, and 2) Bacterial flora in tumors is closely related to the cause of cancer gene abnormality. The significance of this study is to clarify the relationship between cancer gene abnormalities and bacterial flora in tumors, and to explore the key causes of cancer. The possibility of this study is to understand the bacterial flora in tumors in a deep way and to explore new perspectives on cancer gene abnormalities in medicine. The relationship between the bacterial flora in the tumor and the differentiation of the DNA protein in the tumor was analyzed. Research topic A: To establish a methodology for analyzing 16S rRNA genes in tumor tissues from cancer to non-cancer tissues, and for identifying bacterial flora in tumor tissues from cancer-specific tissues. Research topic B: It is possible to use long indel servers such as IMS-Indel for common cancer data analysis, and to determine the same configuration of necessary computers for high-dimensional data analysis and insertion.