遺伝子ネットワークに基づいた細胞分化マップの構築

昨年度は、44種類の細胞・組織種のトランスクリプトームデータから共発現遺伝子ネットワークを推定し、疾患関連遺伝子の情報と統合を試みた。その結果、脳のトランスクリプトームデータから推定した共発現遺伝子ネットワークの複数の領域に、神経変性疾患の疾患関連遺伝子が局在することを見出すなど、疾患に関連する遺伝子ネットワーク領域の存在を示唆する結果が得られた。そこで本年度は、前年度に構築した多様な細胞・組織種の共発現遺伝子ネットワーク情報を用いて、パーソナルゲノムデータから多因子遺伝疾患の層別化を行う新規解析手法の開発に注力した。ポリジェニックリスクスコアとは、ある一人のゲノム上に存在するリスク多形の数から求められるスコアであり、多因子遺伝疾患のリスク予測に広く用いられている。本研究では、このポリジェニックリスクスコアを共発現遺伝子ネットワークの領域ごとに計算することで、「遺伝子ネットワークの領域Aにリスク多形を多く有する患者は、病態Xが現れやすい傾向にある」といった疾患の層別化が可能になるのではないかと考えた。そこで多因子遺伝疾患であるアルツハイマー病をモデルとして、アルツハイマー病患者のゲノムデータを用いて、脳のトランスクリプトームデータから構築した共発現遺伝子ネットワークの領域ごとに本スコアを算出した。このスコアを用いた予測を試みたところ、アルツハイマー病患者の表現系が予測できる可能性が見出された。

昨年度は、44種類の細胞・組織種のトランスクリプトームデータから共発現遺伝子ネットワークを推定し、疾患関連遺伝子の情報と統合を試みた。その結果、脳のトランスクリプトームデータから推定した共発現遺伝子ネットワークの複数の領域に、神経変性疾患の疾患関連遺伝子が局在することを見出すなど、疾患に関連する遺伝子ネットワーク領域の存在を示唆する結果が得られた。そこで本年度は、前年度に構築した多様な細胞・組織種の共発現遺伝子ネットワーク情報を用いて、パーソナルゲノムデータから多因子遺伝疾患の層別化を行う新規解析手法の開発に注力した。ポリジェニックリスクスコアとは、ある一人のゲノム上に存在するリスク多形の数から求められるスコアであり、多因子遺伝疾患のリスク予測に広く用いられている。本研究では、このポリジェニックリスクスコアを共発現遺伝子ネットワークの領域ごとに計算することで、「遺伝子ネットワークの領域Aにリスク多形を多く有する患者は、病態Xが現れやすい傾向にある」といった疾患の層別化が可能になるのではないかと考えた。そこで多因子遺伝疾患であるアルツハイマー病をモデルとして、アルツハイマー病患者のゲノムデータを用いて、脳のトランスクリプトームデータから構築した共発現遺伝子ネットワークの領域ごとに本スコアを算出した。このスコアを用いた予測を試みたところ、アルツハイマー病患者の表現系が予測できる可能性が見出された。