ヒト腸内環境超多次元データの統合による大腸がんシグナル検出

国立がん研究センターと共同収集している大腸がんの臨床データ・疫学データ・糞便メタゲノムデータ・糞便メタボロームデータからなる超多次元データの統合解析手法の開発と腸内環境から見た大腸がんのシグナル検出を目的として研究を進めた。腸内メタゲノムデータは、ショットガンシーケンス法により現在までに1,019被験者の腸内細菌配列データを取得し、東京工業大学山田研究室の解析パイプラインにより細菌の系統組成と遺伝子組成を計算している。腸内メタボロームデータは、共同研究先の慶応義塾大学でCETOF-MS法により517化合物について現在までに457被験者のデータを取得している。研究実施計画に基づき、317被験者（健常者127人、ポリープを有する患者40人、Stage 0の患者27人、Stage I/IIの患者69人、Stage III/IVの患者54人）の腸内メタゲノムデータから同定した約9,000種の腸内細菌種と約6,000個の腸内細菌遺伝子群、および、同じ患者の腸内メタボロームデータから同定した517化合物を因子として、がんの腸内環境を健常者のそれと分別する二値分類器を構築し、がん患者と健常者の分類に大きく寄与する細菌種、遺伝子、化合物を特定した。特に、Stage 0を見分けるシグナルとして、分枝鎖アミノ酸や芳香族アミノ酸と、それらの代謝に関与する遺伝子を新規に特定した。これらのシグナルは、既知の大腸がん危険因子（性別・年齢・BMI・飲酒・喫煙）よりも高い分類精度を達成した。また、生命知識データベースを用いて分枝鎖アミノ酸や芳香族アミノ酸の生合成経路と分解経路について、大腸がんと関係のある細菌遺伝子と腸内代謝物による代謝経路の再構築を行った。上記の結果は、Nature Medicineに投稿し、平成31年4月に受理された（In Press）。

国立がん研究センターと共同収集している大腸がんの臨床データ・疫学データ・糞便メタゲノムデータ・糞便メタボロームデータからなる超多次元データの統合解析手法の開発と腸内環境から見た大腸がんのシグナル検出を目的として研究を進めた。腸内メタゲノムデータは、ショットガンシーケンス法により現在までに1,019被験者の腸内細菌配列データを取得し、東京工業大学山田研究室の解析パイプラインにより細菌の系統組成と遺伝子組成を計算している。腸内メタボロームデータは、共同研究先の慶応義塾大学でCETOF-MS法により517化合物について現在までに457被験者のデータを取得している。研究実施計画に基づき、317被験者（健常者127人、ポリープを有する患者40人、Stage 0の患者27人、Stage I/IIの患者69人、Stage III/IVの患者54人）の腸内メタゲノムデータから同定した約9,000種の腸内細菌種と約6,000個の腸内細菌遺伝子群、および、同じ患者の腸内メタボロームデータから同定した517化合物を因子として、がんの腸内環境を健常者のそれと分別する二値分類器を構築し、がん患者と健常者の分類に大きく寄与する細菌種、遺伝子、化合物を特定した。特に、Stage 0を見分けるシグナルとして、分枝鎖アミノ酸や芳香族アミノ酸と、それらの代謝に関与する遺伝子を新規に特定した。これらのシグナルは、既知の大腸がん危険因子（性別・年齢・BMI・飲酒・喫煙）よりも高い分類精度を達成した。また、生命知識データベースを用いて分枝鎖アミノ酸や芳香族アミノ酸の生合成経路と分解経路について、大腸がんと関係のある細菌遺伝子と腸内代謝物による代謝経路の再構築を行った。上記の結果は、Nature Medicineに投稿し、平成31年4月に受理された（In Press）。