【研究分野】産婦人科学

【研究領域課題番号】21592089 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

エストロゲン / 受容体 / 卵巣癌 / 子宮内膜癌 / 乳癌 / マイクロアレイ / BRCA1 SIRT1 / 漿液性腺癌 / 明細胞腺癌 / 類内膜腺癌 / SNP / 染色体コピー数 / 癌遺伝子 / エストロゲン受容体 / ホルモン依存性腫瘍 / 癌抑制遺伝子 / BRCA1 / SIRT1 / TFII-I / エストロゲン受容体α / エストロゲン受容体β / DBC1

【研究成果の概要】

乳癌関連遺伝子DBC1はERβと核内で複合体を形成し、ERβの転写活性化能を阻害することが示された。乳腺や卵巣などのERβ含有組織において、DBC1はERβの転写活性に抑制的に作用することにより造腫瘍作用を発揮すると考えられる。またDBC1は、癌抑制遺伝子BRCA1のC末端のBRCTと結合しその転写活性化能を抑制し、BRCA1依存性の生存促進因子SIRT1の発現を抑制するという別経路による造腫瘍性機能も示した。一方、多能性転写因子TFII-IはBRCTと結合しその転写活性化能を促進し、SIRT1の発現を促進するという抗腫瘍性機能を示した。DBC1の造腫瘍性機能とTFII-Iの抗腫瘍性機能のさらなる検討は乳癌発症メカニズムの解明に寄与すると期待される。次に、SNPタイピングアレイと発現マイクロアレイを用いた解析において、上皮性卵巣癌は各組織型により、特に明細胞腺癌と漿液性腺癌の間で染色体コピー数異常と遺伝子発現プロファイルが大きく異なった。これは、各組織型特有の治療戦略を検討していく上で有用であると考えられる。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2009 - 2011

【配分額】4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)

【研究分野】統計科学

【研究領域課題番号】16300088 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

機械学習 / 統計推論 / ブースティング / 遺伝子発現 / タンパク発現 / SNP / プロテオーム / ゲノムデータ / マイクロアレイ / パタン認識 / メタアナライシス / 関数データ解析 / 独立成分分析 / 自己組織化主成分 / 多重比較 / 一塩基多型 / バイオインフォマティクス / バイアスモデル

【研究成果の概要】

バイオインフォマティックスのための新たな統計科学を構築することに貢献した。特にヒトゲノム多様性に由来する様々なデータから合理的な結論を得るための統計的方法論を開発した。具体的な問題としては、遺伝子発現データからの難治性がん疾患遺伝子の発見や、SNPsデータから薬剤感受性を規定する遺伝子多型の同定が挙げられる。これらの目的のために特化した新たな統計的方法を開発,又は開発中である。主な研究成果は次のようにまとめられる.
1.遺伝子発現の表現形との相関研究はグループ・ブースとの提案,実用化が成された.
2.タンパク発現の相関研究は共通ピーク法が実用化され,実データで新たな知見が得られた.
3.ゲノム多様性と治療効果に関連するSNPsの探索は現在,方法論的検討を終えて進行中である.
4.機械学習の方法論として,ゲノムデータの解析を念頭においてブースティングやICAの統計的考察が統一的に成された.
このことによって機械学習の分野で文字・音声・画像認識のために開発された統計的パタン識別の方法,独立線分解析,ブリーフプロパゲイションが、ゲノムデータの解析法に拡張させたことによって更なる方法の提案と普及が期待される。これは統計学、情報学、人工知能分野などを横断的に展開する新分野の誕生への貢献が期待される。一方で今回の研究プロジニクトよって、厳しい管理とよく整理された環境のもとで,ヒト遺伝子解析データの本格的な統計解析が実施されたことは、従来の多くの困難な問題の解決に多大な貢献が期待される。将来的にはいわゆる「テイラーメイド医療」の実現に、統計学の分野からの積極的な貢献となると考えられる。上記の計画を円滑に進めるために癌研究所,国立遺伝研究,国立がんセンター研究所,国立循環器センター研究所の共同研究者との情報交換,共同研究を密接に行った.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2004 - 2007

【配分額】14,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 990千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】11780251 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

転写制御 / 転写因子 / 転写因子結合配列 / p53 / プロモータ / 転写因子間相互作用 / SNP / マイクロアレイ / 転写抑制 / 遺伝子発現 / 相互作用 / タンパク質 / 組織特異性

【研究成果の概要】

この研究では,大量のプロモータ配列を用いた転写制御機構の解析方法の提案,転写因子間相互作用を中心とした転写因子の知識のデータベース化と整備,転写因子結合部位予測の精度向上,転写因子間相互作用に基づく転写制御構造の予測,そして実際の実験系でのプロモータ配列の解析を行なった.まず,文献検索では,医学生物学文献抄録データベースMEDLINE上で(A)(ヒトまたは脊椎動物)かつ(転写因子)かつ(タンパク相互作用)かつ(雑誌),(B)(転写因子)かつ(TAF),(C)(転写因子)かつ(TBP),そして一般学術雑誌のreview記事中の引用文献をもとに2165文献を得た.次に文献内でタンパク質名などの専門用語を我々によって既開発のパーザによって特定し,また文献内から,(a)相互作用の関係,(b)作用物質A,(c)作用物質B,(d)相互作用後の複合体名,(e)実験細胞名,(f)生物種,(g)その他コメントというフレームスロットを考慮し,上記2165文献から実際にファクトを抽出した.次に相互作用推論パーザの基礎的な部分を構築し,解析を試みた.転写開始点やTBPなど主となる転写因子結合および相互作用に関しては,系統的な解析が可能になった.さらにreview集などによって確立した知識と,speculativeな知識を分けることを行なった.またp53四量体の結合配列のように,因子どうしの構造が具体的にわかっている場合には,そのような知識を個別に整備し,より精度の高い推定を可能とした.その結果はマイクロアレイによる発現プロファイルの解析で,p53の上流制御遺伝子の推定という形に反映された.

【研究種目】奨励研究(A)

【研究期間】1999 - 2000

【配分額】2,100千円 (直接経費: 2,100千円)