本研究ではアトピー性皮膚炎(AD)患者皮膚組織のトランスクリプトーム解析を実施し、皮膚局所の疾患病態特異的バイオマーカーの計測・評価法を確立することで、将来のAD個別化医療・予測医療の実現に向けた基盤を構築することを目指した。また、mRNA-seqデータを標準化して解析する技術や将来的なデータシェアリングや汎用レポジトリとして機能するデータ蓄積基盤を構築し、将来のトランスクリプトーム研究への解析支援を視野に入れた基盤形成を進めた。
本年度までに、慶應義塾大学病院を中心とした医療機関ネットワークから、アトピー性皮膚炎患者199名, 炎症性皮膚疾患患者45名, 健常者50名より2700検体を超えるサンプルを収集した。そして、その約半数検体からmRNA-seqを、残りの検体で免疫組織染色を実施した。今年度は、これらデータと臨床マルチモーダル情報の統合解析を推進するためのデータ統合管理・解析システムMeDIA（Medical Data Integration Assistant）を樹立し、取得データの統合解析を進めた。同解析により特徴的臨床病型をもつアトピー性皮膚炎患者に関連する遺伝子発現プロファイルを見出し、その臨床的意義や治療標的としての可能性などの検証を行った。また、モデルマウス知見との融合解析により、創薬標的となりうる分子パスウェイを見出し、創薬研究の開始につなげた。今後は教師あり分析、教師なし分析、双方の視点での解析を進め、アトピー性皮膚炎の層別化手法の確立とそれに寄与するバイオマーカー探索を行う。
また、組織micro-dissection法を用いた組織階層別mRNA-seq解析を今年度はヒト皮膚組織サンプルを用いて実施した。ヒト皮膚組織を用いても、表皮・真皮および付属器それぞれの100um径微小領域から安定して皮膚組織領域別mRNA-seqが実施できることを確認した。今後は解析症例数を増やし、表皮特異的バイオマーカー計測・評価の臨床応用を目指していく。
本研究により構築されたMeDIAや統合型遺伝子発現解析プラットフォームは、他研究班や他疾患研究に応用されつつあり、今後のデータ主導型研究推進のための基盤技術となる。