膠芽腫における腫瘍内多様性を包括的に理解することを目的として、本研究ではマルチサンプリング症例を対象に、空間的および時間的な多様性を捉えるためのマルチオミクスデータの取得と、それらを統合的に解析するための新規手法の開発を行った。まず、空間的多様性の解析として、1例あたり複数部位から採取した3症例について、一細胞レベルでの完全長cDNA発現解析を実施し、腫瘍内の空間的な遺伝子発現の違いを高解像度で捉えることに成功した。さらに、時間的変化を捉えるため、診断時から剖検時までにわたる12症例45サンプルを対象に、Exome解析、RNA-seq、ATAC-seqを実施し、全サンプルの基盤的なオミクスデータの取得および初期解析を完了した。これに加え、そのうちの2例6サンプルに対しては、より詳細な細胞レベルの解析を目的として、一細胞RNA-seqも実施し、多層的な解析基盤を構築した。
さらに、これらの多次元データを統合して解析するため、深層生成モデルと数理モデルを融合した独自のマルチオミクス解析手法「ExDyn（Explainable Dynamics）」を開発し、ツールとして公開した。また、一細胞レベルでのスプライシング速度の定量を可能とする新規手法「DeepKINET」も新たに開発し、RNA代謝の異常に着目した解析も進めている。加えて、膠芽腫74症例のATAC-seqデータを用いた網羅的解析からは、ATF4およびCREB1が治療抵抗性および腫瘍進展に関与する可能性のある転写因子として浮上しており、今後の治療標的としての可能性が示唆されている。