研究課題情報
課題管理番号
25ck0106800h0003
統合プロジェクト(三期)

データ利活用・ライフコースプロジェクト

統合プロジェクト(二期)

疾患基礎研究プロジェクト<第二期>

事業名

革新的がん医療実用化研究事業

タグ(2025)

研究開発目的: 予防・保健に関する研究

研究の性格: 基礎的研究<シーズ・コンセプト検討等>

ICD-10大分類: 新生物<腫瘍>

対象疾患領域: がん ,  生活習慣病<免疫アレルギー疾患、腎疾患を含む> ,  感染症

特記的事項: 国際共同研究

補足確認: 予防・保健 ,  診断 ,  治療

タグ(2024)

研究開発目的: 予防・保健に関する研究

研究の性格: 基礎的研究<シーズ・コンセプト検討等>

ICD-10大分類: 新生物<腫瘍>

対象疾患領域: がん ,  生活習慣病<免疫アレルギー疾患、腎疾患を含む> ,  感染症

特記的事項: 国際共同研究

補足確認: 予防・保健 ,  診断 ,  治療

タグ(2023)

研究開発目的: 予防・保健に関する研究

研究の性格: 基礎的研究<シーズ・コンセプト検討等>

ICD-10大分類: 新生物<腫瘍>

対象疾患領域: がん ,  生活習慣病<免疫アレルギー疾患、腎疾患を含む>

特記的事項: 国際共同研究

補足確認: 予防・保健 ,  診断 ,  治療

代表研究機関
国立研究開発法人国立がん研究センター
研究代表者

(2025) 柴田龍弘, 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所 がんゲノミクス研究分野 分野長

(2024) 柴田龍弘, 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所 がんゲノミクス研究分野・ 分野長

(2023) 柴田龍弘, 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所 がんゲノミクス研究分野・ 分野長

研究期間
2023年度 - 2025年度
課題への総配分額
614,495 千円
研究概要(2025)
本邦において重要ながんの克服・予防に向け、以下の目標を達成し、国際共同研究に資する大規模なゲノム・オミックス統合解析によって、日本人に特徴的・高頻度な発がん機構解明を起点とする個別化予防研究を推進する。同時に非コード領域における新たな治療標的・バイオマーカーの同定とデータ共有による国際貢献を目指す。(1)生活習慣病・飲酒関連がん(腎臓がん・大腸がん・膵がん・胃がん)について国際的がん変異シグネチャー研究共同体に参加・連携し、分子シグネチャー解析や腸内細菌叢データとの統合解析も加え、人種間の比較も考慮した発がん過程の詳細を明らかにし、予防臨床研究を推進する。(2)国際がんコンソーシアムに参加し、本邦において克服が強く望まれるがん(膵・胆道がん・低分化胃がん)について、全ゲノム・オミックス統合解析により複雑な染色体再構成異常を含む非コード領域異常の解明を進め、新たな治療標的・バイオマーカー探索を推進し、大規模ゲノム・オミックスデータベースを構築する。同時に得られたデータを共有し、世界で広く活用される国際貢献を果たす。
研究概要(2024)
変異シグネチャー解析に関する国際共同研究(Mutographs/PROMINENT)と連携し、腫瘍組織に加えて更に非腫瘍部組織(胃粘膜・腎組織等)における変異解析を行い、得られた変異シグネチャーと疫学情報との相関解析や人種間比較を行う。生活習慣病・飲酒関連がんのゲノム・オミックス解析では、構造異常・エピゲノム異常シグネチャーを抽出し、新たな発がん予測バイオマーカー探索の継続、大腸がん症例における腸内細菌叢メタゲノムデータ・メタボロームデータから見いだされた発がん分子機構について、細胞や動物モデル等を用いた機能解析を行う。 また、臨床研究に向けた非腫瘍組織・血液における変異シグネチャー検出のため、正常胃粘膜や腎組織などの非腫瘍組織・住民コホートで収集された血液検体における変異シグネチャー検出について、高リスクグループ症例を用いた検証実験を行う。このパイロット・検証研究を元に臨床研究の準備を開始する。
研究概要(2023)
変異シグネチャー解析に関する国際共同研究(Mutographs/PROMINENT)と連携して、生活習慣病・飲酒関連がん(腎臓がん・大腸がん・膵がん・胃がん:合計507症例)について全ゲノムデータから変異シグネチャーを包括的に抽出し人種間比較を行う。日本人に特徴的な変異シグネチャーが見られた腎臓がんについては症例を追加して全ゲノム解析を行う。これまでの集積全ゲノム・オミックス解析に、ロングリード・エピゲノム解析データも適宜活用しながら、構造異常・エピゲノム異常シグネチャーの抽出、新規発がん予測バイオマーカーを探索する。大腸がん症例(128症例)の腸内細菌叢メタゲノムデータ・メタボロームデータから、特徴的な腸内細菌叢の組み合わせや代謝産物パターン抽出、がん組織の変異シグネチャーやドライバー遺伝子との比較、新たな発がん分子機構の解明を進める。エラー除去、低頻度変異を高精度検出するシークエンス手法を用いて、非腫瘍組織における変異シグネチャー検出のパイロット研究を行う。まず正常胃粘膜検体を用いた低分化胃がんにおける飲酒関連変異シグネチャーの検出を検討、住民コホートで収集された血液検体を用いたモザイク変異や変異シグネチャーの検出を検討する。
研究成果情報
2024
2023