炎症性腸疾患発症に関わる複雑な遺伝子発現制御機構

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ゲノム解析と遺伝子発現量の変化の統合解析法を開発

2018-06-21 理化学研究所,リエージュ大学

理化学研究所(理研)生命医科学研究センター基盤技術開発研究チームの桃沢幸秀チームリーダー、久保充明副センター長(研究当時)、リエージュ大学GIGAセンターのミシェル・ジョージズディレクター、動物ゲノミクス研究室のジュリア・ドミトリーバ博士らをはじめ、7カ国22大学・研究所からなる国際共同研究グループは、ゲノム解析と遺伝子発現量の変化を組み合わせた新たな解析手法を開発し、「炎症性腸疾患[1]」の発症には非常に複雑な遺伝子発現制御機構が存在することを明らかにしました。本研究成果は今後、炎症性腸疾患の発症機構や新たな診断法・治療法の開発につながると期待できます。

炎症性腸疾患は大腸や小腸などに慢性の炎症や潰瘍を起こす難病の一つで、日本においても患者数は年々増加しており、新薬開発が望まれています。これまでゲノムワイド関連解析(GWAS)[2]によって、200以上の疾患発症に関わる因子である遺伝子バリアント[3]が明らかになりました。しかし、ゲノム解析から発症機構の解明に至ったのは一部のみでした。今回、国際共同研究グループは、これまでのゲノム解析に加え、独自に構築したeQTL[4](遺伝子発現量の個人差に関与するゲノム領域)データを新たな手法で統合解析しました。その結果、約100の新たな原因遺伝子候補を同定するとともに、予想に反して近傍の複数遺伝子の発現量が同時に変化することで発症につながっている可能性が示されました。また、今回開発した統合解析手法は他の疾患にも応用できると考えられます。

本研究は、英国のオンライン科学雑誌『Nature Communications』(6月21日付け)に掲載されます。

※国際共同研究グループ

理化学研究所
生命医科学研究センター 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)
生命医科学研究センター
副センター長(研究当時) 久保 充明(くぼ みちあき)

リエージュ大学(ベルギー) GIGAセンター
ディレクター ミシェル・ジョージズ(Michel Georges)
動物ゲノミクス研究室
博士研究員 ジュリア・ドミトリーバ(Julia Dmitrieva)

背景

「炎症性腸疾患」は、大腸や小腸などに慢性の炎症や潰瘍を起こす疾患の総称で、クローン病[5]と潰瘍性大腸炎[6]に分類されます。10代~20代の若者が発症しやすい傾向にありますが完治させることは難しく、継続的な経過観察および治療が必要となる難病の一つです。欧米諸国において患者数が多いことが知られていますが、日本でも患者数は年々増加しています。発症には衛生環境や食生活などに加えて、遺伝的な要因も影響を強く及ぼしていることが知られています。

その遺伝的影響を明らかにするために、桃沢チームリーダーらの国際共同研究グループも参加する「国際炎症性腸疾患ジェネティクス・コンソーシアム[7]」が中心となり、これまでゲノムワイド関連解析(GWAS)を用いて、疾患発症に関わるゲノム領域が200以上明らかになりました注1)。それらのゲノム領域に存在すると想定される疾患発症の原因遺伝子同定は、疾患発症機構の解明や新しい治療薬の開発につながります。

これまで、低頻度の遺伝子バリアントの解析が可能なイムノチップ解析[8]注2)、低頻度の遺伝子バリアントの集積を解明するシークエンス解析注3)、高度な統計的解析手法注4)などを用いて解析が行われましたが、原因遺伝子を同定できたのは一部のゲノム領域のみでした。

注1)Uniken Venema WT et al., The genetic background of inflammatory bowel disease: from correlation to causality. J Pathol. 2017 Jan;241(2):146-158.
注2)2015年7月21日プレスリリース「炎症性腸疾患の発症に関わる38カ所のゲノム領域を発見
注3)Momozawa Y et al., Resequencing of positional candidates identifies low frequency IL23R coding variants protecting against inflammatory bowel disease. Nat Genet. 2011 Jan;43(1):43-7.
注4)Huang H et al., Fine-mapping inflammatory bowel disease loci to single-variant resolution. Nature. 2017 Jul 13;547(7662):173-178

研究手法と成果

国際共同研究グループはまず、GWASにより明らかになった遺伝子バリアントの多くは遺伝子の翻訳領域外に存在することから、「それらの遺伝子バリアントが疾患発症に重要な細胞内で、近傍に存在する遺伝子の発現量を変化させることで発症に至る」という仮説を立てました。この仮説に基づいた解析を行うためには、ゲノム全体にわたり、遺伝子バリアントと遺伝子発現量の関係を明らかにしたeQTL(遺伝子発現量の個人差に関与するゲノム領域)データが必要ですが、そのようなeQTLデータは細胞の種類によって異なるため、炎症性腸疾患の発症に重要だと考えられる免疫細胞や腸管の上皮細胞におけるeQTLデータが不可欠だと考えられました。

そこで、リエージュ大学付属病院において、健康な約350人の血液から6種類の免疫細胞と、腸管の3カ所の上皮細胞をそれぞれ収集しました。続いて、各遺伝子の発現量を測定するとともに、ゲノム全体の遺伝子バリアントを解析し、合計23,650個の遺伝子バリアントと遺伝子発現量の関係を示したeQTLデータを構築しました。

次に、疾患発症の原因遺伝子の同定を目指し、遺伝子バリアントと疾患の関係を示すGWASデータとeQTLデータを統合解析するための新たな手法を開発しました。

まず、図1のように、遺伝子バリアントが近傍遺伝子の発現量の変化を引き起こすことが発症につながる場合は、最も疾患への影響が大きい遺伝子バリアントは遺伝子の発現量も最も大きく変え、疾患への影響が弱いバリアントになるにつれ発現量の変化も小さくなると予想されることから、GWASデータとeQTLデータの関連(P値:観察した事象が偶然に起こる確率)のパターンが類似していると考えられます。

図1左には、GWASデータとeQTLデータに共通して、同じゲノム位置に遺伝子バリアントの関連の強さを示すピークが見られます。また、図1右のように、それぞれの遺伝子バリアントの関係を発現量の増減も考慮した散布図で表わすと、強い負の相関があることが分かります。このことから、遺伝子バリアントは対象遺伝子の発現量を低下させることで、疾患発症に関与すると考えられます。

逆に、図2のように、遺伝子バリアントが近傍遺伝子の発現量変化に関わっているが、疾患発症には関与していないと考えられる場合は、異なるゲノム位置に遺伝子バリアントの関連の強さを示すピークが存在し、かつ互いに相関が認められません。

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