アトピー性皮膚炎のシングルセル法による薬剤感受性パスウェイ解析

单细胞法分析特应性皮炎药物敏感性通路

• 批准号: 22K08391
• 负责人: 野村 彩乃
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K08391/
• 关键词: トランスクリプトーム解析; アトピー性皮膚炎

先行研究で採取したアトピー性皮膚炎患者の1mmパンチ皮膚の、mRNAseqデータの再解析を行なった。具体的には、抗IL-4Rα抗体製剤(デュピクセント)の時系列データを含む1000検体上のAD患者皮膚検体を採取・解析しており、初年度ではこちらの詳細解析を行なった。横断解析、時系列解析（デュピクセント使用中の患者症例）の増数、次元圧縮解析におけるパラメーター調整、時系列解析のおける他治療による影響の調整（混合効果モデル解析による）を行なった。また次元圧縮解析により得られた遺伝子群の生物学的意義を検証するため、IPAソフトにより詳細なパスウェイ解析を行なった。さらに、単一遺伝子でマーカーとなる候補の遺伝子の絞りこみをおこなった。つまり次元圧縮解析で得られた遺伝子群（Gene cluster）の各サンプルにおける重みは、新たなサンプルで検証するためには今までのデータと統合し新たに解析を行う必要があるが、各遺伝子群に特異的に含まれる遺伝子を求めることにより、新たなサンプルでも単一遺伝子の発現量を比べることによって、潜在的に各遺伝子群の発現量を推定できるというメリットがあり、他研究や今後実施予定のシングルセル解析で得られたサンプルに応用することが可能である。これらから得られた知見をもとに、シングルセルRNA-seq解析とバルクRNA-seq解析で共通もしくは相関性の高い発現変動遺伝 子/パスウェイや、臨床的改善率と連動する分子をバイオマーカー候補とする。患者が治療 で改善しない場合は病変部と非病変部の発現変動遺伝子を治療不応マーカー候補とする。

A preliminary study was carried out to analyze the 1mm skin and mRNAseq patterns of patients with dermatitis. Specific anti-IL-4R α antibody preparation (anti-IL-4R α antibody preparation) time series data, including 1000 samples of AD patients skin samples to take analysis, initial year, and detailed analysis. Transverse analysis, time series analysis (patient cases in use), dimensional compression analysis, adjustment of time series analysis, adjustment of other treatment effects (mixed effect analysis) The biological significance of the gene subgroup is demonstrated by the analysis of dimensional compression and the detailed analysis of IPA.さらに、単一遗伝子でマーカーとなる候补の遗伝子の绞りこみをおこなった。The analysis of the dimensional compression is to obtain the residual group.(Gene cluster) Each gene cluster contains a unique gene, and the number of genes produced by each gene cluster is greater than the number of genes produced. The amount of potential genetic subgroups is estimated, and he studies the possibility of future genetic analysis. The results of RNA-seq analysis and RNA-seq analysis show that there is a high correlation between the occurrence of genetic mutations and the clinical improvement rate. The patient's treatment is improved. The patient's disease is not affected. The patient's treatment is not affected.