メディカル情報データサイエンス分野 2020年度の学生募集をします

特任准教授: 鈴木 絢子
E-mail: asuzuki{at}edu.k.u-tokyo.ac.jp
研究室HP

研究紹介

【キーワード】がん、多層オミクス解析、シングルセル、ロングリード

 当社会連携講座では、がん細胞の理解と制御にオーミクス的観点から切り込むべく、次世代シークエンス解析を中核とした網羅的なデータ収集と情報学的解析を行う。

・がんの多層オーミクス解析

 本講座では、がん培養細胞モデル系を中心としたマルチオミクスシークエンス解析を行い、がん細胞の特徴を多階層的視点から新たに層別化し、それぞれのがん細胞を合理的に制御する手法を開発することを目指している。主にゲノム・エピゲノム・トランスクリプトームを中心に実験的手法によりシークエンスデータ収集を行い、取得したデータを情報解析により統合し、それぞれのがん細胞の特徴と弱点を抽出、同定する。モデル系より見いだされたがん細胞の特徴は、最終的に実際の臨床検体データに対して写像することで、実質的ながん細胞の理解につなげる。

・がん細胞単一細胞解析

 がんは腫瘍細胞だけでなく、周囲の間質細胞(線維芽細胞、免疫細胞、血管内皮細胞等)からなっており、複雑な微小環境を構成している。さらに、がん細胞自体もその進展過程で変異を蓄積し、不均一な細胞集団となっており、こうした腫瘍内不均一性は、がんの治療抵抗性や転移、再発などに関わっているとされている。このような多様な細胞集団の特徴を理解するために、個々の細胞の状態を個別に解析する単一細胞解析が有効である。本講座では、主にトランスクリプトームを中心にシングルセルシークエンス解析を実施し、がん細胞の多様性の理解と、それぞれの集団に対する制御法の確立を目指す。

・がんゲノムロングリード解析

 がん細胞は、点変異、コピー数異常、染色体構造異常などさまざまなゲノム異常を有している。さらに近年、非コード領域におけるゲノム変異についても注目されており、その複雑な全体像はいまだ明らかでない。本講座では主に、ナノポアシークエンサーや合成ロングリードシークエンス技術を用いて、従来のショートリード解析では不鮮明であったがんゲノムの構造やフェーズ情報を詳細に解析する。さらに、多層オミクスシークエンス解析と組み合わせることで、検出されたゲノム異常ががん細胞の遺伝子発現・転写制御異常、および、表現型にどのように関与しているのか明らかにする。

 これらの解析より得られた成果についていち早く、企業との連携により産業導出を図る。解析の初期段階から社会人学生、将来企業等での応用研究を志向する学生を募集し、オンザジョブトレーニングを通じて、現場で即戦力となる人材育成を行うことも講座の使命とする。


参考文献

1. 実験医学別冊 NGSアプリケーション「RNA-seq実験ハンドブック」鈴木穣 編 羊土社
2. 実験医学 2018年1月号特集「どこでも誰でもより長く ナノポアシークエンサーが研究の常識を変える!」荒川和晴 企画 羊土社
3. 実験医学別冊 最強のステップUpシリーズ「シングルセル解析プロトコール」菅野純夫 編 羊土社
4. 細胞工学別冊 次世代シークエンサー DRY解析教本 清水厚志/坊農秀雅 監修 秀潤社

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