共同研究・競争的資金等の研究課題

2001年 - 2002年

cDNA microarrayを利用した大腸癌の網羅的遺伝子解析

日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)  基盤研究(C)

課題番号
13671302
体系的課題番号
JP13671302
配分額
(総額)
3,500,000円
(直接経費)
3,500,000円

平成13年度は、cDNAマイクロアレイを独自に開発・作製し、臨床検体を用いて遺伝子発現プロファイル解析について検討した。まず、大腸組織での遺伝子情報を濃密化するために、大腸癌部、正常粘膜、肝転移巣由来のcDNA library 30000クローン及び文献上の大腸癌関連遺伝子約170個より発現頻度情報をもとに重複のない約4600個を選択した。実際の臨床大腸癌サンプルを用いて発現プロファイルを検討した結果、正常に比べ癌部で2倍以上の発現上昇している遺伝子23個と、1/2倍以下に発現低下している遺伝子36個、計59個を大腸癌関連候補遺伝子として同定した。これらのうち15遺伝子はこれまでに文献で報告されているものであり、14遺伝子についてはsemiquantitative RT-PCR、12遺伝子についてはSAGEデータベースで発現比の確認をとったが、マイクロアレイのデータと相同性はそれぞれ93%、83%といずれも非常に高かった。
平成14年度は、新規サンプルで肝転移について検証したところ、約85%の正確性をもった予測が可能であった。さらに、臨床応用を考え、クロスハイブリの問題、スプライシングバイリアントの検出にも対応可能で、プローブ長による不安定性を取り除くために、プローブにはcDNAクローン方式を採用せずに、一定長(60mer)のオリゴヌクレオチドをデザインすることとした。すでにヒト全遺伝子に対応した特異的配列をもつオリゴプローブの設計・合成(30000種類)を終了した。細胞株をもちいた検討では従来型のマイクロアレイよりも高い定量性・再現性・感度を得ることに成功している。得られるデータは極めて大量のデータとなり、その解析手法は非常に重要であるため、スーパーコンピュターを駆使したsupervised learning手法のアルゴリズムを開発中である。

リンク情報
KAKEN
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13671302
ID情報
  • 課題番号 : 13671302
  • 体系的課題番号 : JP13671302