A02-4 計画研究
研究室ホームページ http://www.riken.go.jp/r-world/research/lab/src/mi-medi/
がんのダイナミクスを考慮した体系的網羅的解析を行い個々の患者の体質や状態に応じた医療を実現するため、最新のオミックス観測技術の解析方法の確立、そしてゲノムデータを基本としがんを理解し予測を可能にする遺伝統計学的方法論の確立を目的とする。領域内の各種データを解析する基盤ツールを開発し、マーカーを同定する。そしてとくにゲノム上の多型または変異と、他のオミックスデータの因果関係を解明することにより、疾患機序、進行や薬剤応答のダイナミクスの解明につなげ、患者の遺伝的背景や状態、環境要因に基づく安定な予測診断治療法選択の方法論を確立する。これまでマイクロアレイによる発現解析のための方法論を、日本独自に一から構築し、がん関連遺伝子の発現変化の探索とオーダーメイド医療のための予測システムを構築してきた。また SNP による生活習慣病関連遺伝子の最初の GWAS の成果を報告し、それを全ゲノム上で行うための国際 HapMap 計画に参画し基盤を構築した。現在、ICGC で、高速シークエンサーからのがんゲノムのデータを解析している。平成 12 ～ 13 年度文部省特定領域研究(C)「大規模多型・発現プロファイルからの多要因データマイニングによる疾患機序経路の解明」では多因子疾患に対し，遺伝子多型と環境要因の交互作用および遺伝子発現の状態変化による発症解明のモデル化と臨床データへの適用を、遺伝子発現と遺伝子多型の両面から行ってきた。平成 18 ～ 19 年度文部科学省基盤研究(B)「ヒト各種組織における全ゲノムトランスクリプトームとゲノム上の性質との関係の解明」では、代表的な 22 種の組織・臓器神経幹細胞，株化細胞 2 種の全ゲノム領域の転写産物を取得し、各種組織での発現と遺伝子構造との関係や塩基配列の進化的保存性と発現との関係を解明し、全発現データベース構築を行ってきた。