研究課題情報
課題管理番号
23km0405214h0005
統合プロジェクト（二期）

ゲノム・データ基盤プロジェクト<第二期>

9つの連携分野プロジェクト

疾病克服に向けたゲノム医療実現プロジェクト

事業名

ゲノム医療実現推進プラットフォーム事業 ,

ゲノム医療実現バイオバンク利活用プログラム<B-cure>

タグ（2023）

研究開発目的： 基礎医学研究

研究の性格： 疾患を特定した基礎医学研究<生命・病態解明研究>

研究モダリティ： in silico<データサイエンスやシミュレーション等>

ICD-10大分類： 精神および行動の障害

対象疾患領域： 精神・神経疾患 ,  難病 ,  成育

補足確認： 診断

タグ（2022）

研究の性格： 新規診断法・検査法・検査体制の開発、確立、検証<診断薬・診断機器開発は除く>

開発フェーズ： 基礎的

対象疾患： その他

疾患領域： 精神・神経疾患 ,  難病 ,  成育

開発目的： 予防・健康 ,  診断

タグ（2021）

研究の性格： 新規診断法・検査法・検査体制の開発、確立、検証<診断薬・診断機器開発は除く>

開発フェーズ： 基礎的

対象疾患： その他

疾患領域： 精神・神経疾患 ,  難病

開発目的： 予防・健康 ,  診断 ,  治療 ,  生活の質<QOL>

タグ（2020）

研究の性格： 研究基盤及び創薬基盤の整備研究<創薬技術・ICT基盤・プラットフォーム関係含む>

対象疾患： その他

疾患領域： 精神・神経疾患

開発目的： 予防・健康 ,  治療

タグ（2019）

研究の性格： 研究基盤及び創薬基盤の整備研究<創薬技術・ICT基盤・プラットフォーム関係含む>

開発フェーズ： 該当なし

承認上の分類： 薬機法分類非該当

対象疾患： 精神および行動の障害

代表研究機関
国立研究開発法人理化学研究所
研究代表者

(2023) 高田篤, 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター 分子精神病理研究チーム　チームリーダー

(2022) 高田篤, 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター 分子精神病理研究チーム　チームリーダー

(2021) 高田篤, 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター　分子精神病理研究チーム・チームリーダー

(2020) 髙田篤, 公立大学法人横浜市立大学, 大学院医学研究科 遺伝学　講師

(2019) 髙田篤, 公立大学法人横浜市立大学, 大学院医学研究科 遺伝学　講師

研究期間
2019年度 - 2023年度
課題への総配分額
37,250 千円
研究概要（2023）
　R5年度は、前年度までの結果を踏まえ、ありふれた複雑形質である自閉スペクトラム症(autism spectrum disorder: ASD)の大規模ゲノムデータを対象とした解析を主に実施する。前年度までに構築した解析パイプラインを用いて、限られた数のありふれた変異と、稀な変異の複合的な効果を推定することにより、疾患関連遺伝子を同定する。また、患者トランスクリプトームデータを用いた統合的解析や、エピゲノム修飾、転写因子結合、3Dゲノム構造などの種々のアノテーションを活用した非コード領域の稀な変異についての解析を実施する。これらの成果をもとに、疾患リスクを精度よく予測する手法の開発や、未解明の遺伝的構造の解明を目指す。
研究概要（2022）
R4年度は、前年度までの結果を踏まえ、ありふれた複雑形質である自閉スペクトラム症(autism spectrum disorder: ASD)の大規模データ(最大7000家系以上、うち約4000家系は全ゲノムシーケンスデータあり)を対象とした解析を主に実施する。前年度までに構築した解析パイプライン、変異prioritization法をブラッシュアップしつつ、ありふれた多型と稀な変異の組み合わせによる効果や、非コード領域の変異の役割について検証する。いずれの解析においても、既知疾患関連遺伝子、エピゲノム修飾、転写因子結合、3Dゲノム構造などの情報を、最新の分子生物学的知見を踏まえながら合理的に統合し、疾患リスクをよりよく予測するモデルの開発や、疾患と関連する遺伝子・分子経路・調節エレメントタイプの解明などを目指す。
研究概要（2021）
R3年度は、R2年度までに行った、希少難病(Joubert症候群等)を対象としたProof-of-concept的研究の結果を踏まえ、自閉スペクトラム症(autism spectrum disorder: ASD)などのありふれた複雑疾患を対象とした研究を推進する。具体的には、稀な変異とありふれた変異の組み合わせが疾患リスクに及ぼす影響についての解析を、Simons Simplex Collection、GTExなどのデータを活用して実施する。この解析により、疾患リスクを高めるような変異の組み合わせを同定し、リスク予測方法の精度向上を目指す。また、上述の解析を行うに当たっては、R2年度までに開発した、人工知能を用いたスタート喪失変異病原性評価システムおよび病原性が高いストップ喪失変異の抽出法等を活用する。
研究概要（2020）
昨年度に引き続き、複数だが限られた数の遺伝子変異の組み合わせが表現型に関与することを想定した、オリゴジェニックモデルに基づくヒト疾患の遺伝統計学的解析を実施する。R2年度は、神経発達障害患者と対照群のケースコントロールエクソームデータを解析し、合理的な変異の組み合わせの抽出法について検討を行う。並行して、自閉スペクトラム症家系全ゲノムデータを用いて、稀な変異による機能喪失と、遺伝子発現量に関与するゲノム領域(expression quantitative trait loci)の一塩基多型についての複合的な解析を実施する。これらを通じて、オリゴジェニックモデルに基づく遺伝統計解析手法のプロトタイプ構築および、自閉スペクトラム症を含めた、より頻度が高い疾患への汎化性評価を進める。
研究概要（2019）
本研究開発計画では、複数だが限られた数の遺伝子変異の組み合わせが表現型に関与することを想定した、オリゴジェニックモデルに基づくヒト疾患の遺伝統計学的解析を実施する。2019年度は、未診断の神経発達障害患者と対照群のエクソームデータを解析し、合理的な変異の組み合わせの抽出法について検討を行う。例えば罹患群では、同じ生物学的パスウェイの異なった遺伝子に、複数の稀で機能的な変異を有する症例が多いなどの結果が予想されるが、こういった所見が実際に観察されるか、またどういった基準で組み合わせを定義した際に、ケースコントロール間の差異を描出できるかについて解析を進める。これらを通じて、オリゴジェニックモデルに基づく遺伝統計解析手法のプロトタイプを作製し、次年度以降の、よりありふれた疾患への汎化性の評価につなげる。
研究成果情報
2023
2022
2021
2020
2019