58の臨床検査値に影響する遺伝的背景を解明

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エピゲノム情報との統合で、生活習慣病の病態解明が可能に

2018-02-06 理化学研究所,大阪大学,日本医療研究開発機構

要旨

理化学研究所(理研)統合生命医科学研究センター統計解析研究チームの鎌谷洋一郎チームリーダー、金井仁弘研修生、大阪大学大学院医学系研究科遺伝統計学の岡田随象教授らの共同研究グループ※は、日本人集団16万人の遺伝情報を用いた大規模なゲノムワイド関連解析(GWAS)[1]を行い、臨床検査値[2]に影響するゲノム配列上の遺伝的変異を1,400カ所同定しました。

医療機関において広く行われている臨床検査の結果は、個人の遺伝的背景の影響を受けていることが知られています。遺伝的変異がどのようなメカニズムで、どのような病気の発症に関わっているか、臨床検査結果にどのように表れるかを知るためにも重要です。

今回、共同研究グループは、バイオバンク・ジャパン[3]によって集められた日本人集団16万人分の遺伝情報と、58項目の臨床検査値(血液検査および血圧・心電図などの生理機能検査)の情報を用いて、600万カ所の遺伝的変異を対象としたGWASを行いました。その結果、臨床検査値に影響する1,400カ所の遺伝的変異を同定し、そのうち約半数が本報告により初めて報告されます。さらに、32疾病におけるGWAS結果と合わせて、220種類の細胞組織から得られたエピゲノム情報[4]と統合する分野横断的なオミクス解析[5]を行いました。その結果、生活習慣病と密接に関係する血圧や脂質値などは、遺伝的背景が共通していることや、バセドウ病[6]における制御性T細胞[7]の関与など、病気や臨床検査値に影響を与える細胞組織を同定することに成功しました。

本研究は、大規模なヒトゲノム解析により臨床的に意味のある遺伝的変異を数多く同定しただけでなく、ゲノム情報とエピゲノム情報の統合により、細胞組織の同定を通じて病態解明が可能になることを示した、画期的な研究と考えられます。今後、より多くのゲノム情報や臨床情報、エピゲノム情報との統合を行うことで、幅広い分野の研究の発展や個別化医療の実現に貢献するものと期待できます。

本研究におけるGWASの解析結果は、科学技術振興機構(JST)バイオサイエンスデータベースセンター(NBDC)および、理化学研究所統合生命医科学研究センター統計解析研究チームが構築した日本人集団ゲノム関連解析情報データベース「Jenger」注1)を通じて一般公開されます。本成果が世界中に公開されることで、日本のヒトゲノム研究が世界に向けて発信されるものと期待されます。

本研究成果は、国際科学雑誌『Nature Genetics』に掲載されるのに先立ち、オンライン版(2月5日付け:日本時間2月6日)に掲載されます。
本研究は、日本医療研究開発機構(AMED)の「オーダーメイド医療の実現プログラム」の支援のもと行われました。

注1) Japanese ENcyclopedia of GEnetic associations by Riken (Jenger). 

※共同研究グループ

理化学研究所
統合生命医科学研究センター
副センター長 久保 充明(くぼ みちあき)
統計解析研究チーム
チームリーダー 鎌谷 洋一郎(かまたに よういちろう)
リサーチアソシエイト 秋山 雅人(あきやま まさと)
特別研究員 的場 奈々(まとば なな)
研修生 金井 仁弘(かない まさひろ)(米国ハーバード大学 医学部 博士課程)
客員主管研究員 高橋 篤(たかはし あつし)(国立循環器病研究センター研究所 病態ゲノム医学部 部長)
基盤技術開発研究チーム
チームリーダー 桃沢 幸秀(ももざわ ゆきひで)
骨関節疾患研究チーム
チームリーダー 池川 志郎(いけがわ しろう)
大阪大学大学院医学系研究科 遺伝統計学
教授 岡田 随象(おかだ ゆきのり)
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 クリニカルシークエンス分野
教授 松田 浩一(まつだ こういち)
東京大学医科学研究所 シークエンス技術開発分野
特任助教 平田 真(ひらた まこと)
藤田保健衛生大学 医学部 精神科
教授 岩田 仲生(いわた なかお)
准教授 池田 匡志(いけだ まさし)

背景

医療現場においては日常的に臨床検査が実施され、健康状態の把握や病気の診断に役立てられています。臨床検査結果には、検査時の身体の状況だけでなく、遺伝的背景の違いを反映した個人差があることが知られています。

臨床検査値に影響を与える遺伝的背景の解明は、病気へのかかりやすさや、病態の解明につながることから、ヒトゲノム情報を用いた研究が以前より行われていました。これまでに、臨床検査値に関わるゲノムワイド関連解析(GWAS)が報告されてきましたが、その多くは欧米人集団を対象としたものでした。日本人集団に対しては、鎌谷チームリーダーらが2010年に約1万6,000人を対象としたGWASを報告していますが注2)、より大規模な解析の実施が望まれていました。

また近年、GWASの結果を数多くの細胞組織から得られたエピゲノム情報と分野横断的に統合するオミクス解析を行うことで、単に遺伝的変異を同定するだけでなく、病気に影響を与える細胞組織を同定することが、技術的に可能になってきています注3)。鎌谷チームリーダーらは2017年に、肥満に関わる病気や細胞の同定に成功しており注4)、より多くの臨床情報を対象とした包括的な解析の実施が望まれていました。

注2) Kamatani, Y. et al. Genome-wide association study of hematological and biochemical traits in a Japanese population. Nat. Genet. 42, 201-205 (2010).
注3) Finucane, H. K. et al. Partitioning heritability by functional annotation using genome-wide association summary statistics. Nat. Genet. 47, 1228-1235 (2015).
注4) 2017年9月12日プレスリリース「肥満に影響する遺伝マーカーを解明」 

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