国際バイオバンク横断解析でゲノムと環境の相互作用を解明~相互作用のメカニズム解明・個別化医療・創薬に貢献~

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2026-01-29 東京大学,大阪大学,理化学研究所,愛知県がんセンター,国立がん研究センター

東京大学などの共同研究チームは、世界のバイオバンクデータを統合してゲノムと環境要因の相互作用(G×E)を大規模に解析しました。総計980,004人分のデータを用い、性別・年齢・飲酒・喫煙・食習慣・運動などの環境要因と遺伝的多型がどのようにヒト表現型に影響するかを調査し、94のG×E効果を同定しました。これらの相互作用は異なる集団間でも再現性が確認され、ヒトの個人差の形成に普遍的に関わることが示されました。また、従来のゲノムワイド関連解析(GWAS)だけでは捉えられなかった遺伝効果も、G×E解析によって明らかにされ、ゲノム個別化医療の精緻化や創薬につながる可能性が示されました。解析には日本と英国のバイオバンクを中心とした協働データが用いられ、分子レベルの代謝解析や予測精度向上についても結果が得られています。最終的に、G×E効果を考慮することで疾患リスク予測や医療応用の精度向上が期待されます。

国際バイオバンク横断解析でゲノムと環境の相互作用を解明~相互作用のメカニズム解明・個別化医療・創薬に貢献~
大規模解析により G×E 効果の全体像を解明
ワイン、食事、運動、性別のアイコンの出典:https://phosphoricons.com/; MIT license

<関連情報>

遺伝子と環境の相互作用に関する集団横断的な概要 A cross-population compendium of gene–environment interactions

Shinichi Namba,Kyuto Sonehara,Yuriko N. Koyanagi,Takezo Kikuchi,Takafumi Ojima,Ryuya Edahiro,Go Sato,Taiki Yamaji,Yoshihiko Tomofuji,Hiroyuki Ueda,Kenichi Yamamoto,Yosuke Ogawa,Ken Suzuki,Akinori Kanai,Shinichi Higashiue,Shuzo Kobayashi,Hiroki Yamaguchi,Yasunobu Nagata,Yasushi Okazaki,Naoyuki Matsumoto,Kenta Motomura,Hidenobu Koga,Asahi Hishida,Hiroaki Ikezaki,the BioBank Japan Project,… Yukinori Okada
Nature  Published:28 January 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41586-025-10054-6

Abstract

Environmental differences in genetic effect sizes, namely, gene–environment interactions, may uncover the genetic encoding of phenotypic plasticity1,2,3. We provide a cross-population atlas of gene–environment interactions comprising 440,210 individuals from European and Japanese populations, with replication in 539,794 individuals from diverse populations. By decomposing the contributions from age, sex and lifestyles, we delineate the aetiology of these gene–environment interactions, including a reverse-causality from a disease-related dietary change. Genome-wide analyses uncovered missing heritability and trait–trait relationships connected by the synergistic effects of genome and environments, which systematically affected polygenic prediction accuracy and cross-population portability. Single-cell projection revealed aging shift of pathways and cell types responsible for genetic regulation. Omics-level gene–environment analyses identified multiple sex-discordant genetic effects in lipid metabolism, informing clinical trial failures for genetically supported drug development. Our comprehensive gene–environment study decodes the dynamics of genetic associations, offering insights into complex trait biology, personalized medicine and drug development.

医療・健康
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