本研究は、A-to-I RNA編集における個体差・性差・民族差の網羅的解析を通じて、健康状態や疾患感受性に影響を与える分子基盤の解明を目指している。2024年度は、編集差異検出のための実験系および解析パイプラインの精度確立に重点を置き、差異解析の信頼性を担保する技術的基盤を整備した。
特に本年度は、申請者が開発したイノシン特異的化学標識法（ICE法）を、最新の次世代シークエンス（NGS）技術および解析手順に適合させたICE-seq法として再構築した。リード品質、マッピング精度、誤認識補正、フィルタリング条件など複数の解析パラメータを検討し、従来よりも高い精度でA-to-I編集部位の網羅的同定が可能なプロトコルの確立を進めている。
この技術の妥当性を検証するため、ヒト由来の複数種類の培養細胞を用い、ADAR1およびADAR2のノックダウン、過剰発現をそれぞれ導入した編集活性変動モデルを構築した。これにより、編集酵素量の操作に応じた編集部位の変動がICE-seq上で再現可能であるかを精密に評価している。異なる細胞種間での差異解析も視野に入れており、細胞系依存的な編集ホットスポットの抽出も進行中である。
また、実際の個体差解析に備えて、入手可能な研究用ヒト全RNAリソースの中から、健常者およびがん関連検体を厳密に選別し、複数検体を入手・保存した。これにより、RNA編集の個人差と疾患背景との関係性を今後体系的に解析するための実検体基盤を確保している。
さらに、蛍光標識による差異検出法（ICLAMP法）についても、編集含量の比較検出精度向上を目的に、反応条件の検証と標準化を並行して実施中である。これにより、編集差異検出の多段階的な手法展開と、編集部位の特異性評価における複合的アプローチの基盤が整いつつある。