【要旨】
ヒトの医療現場では、治療や予防にゲノム情報を活用するゲノム医療が実用化されているが、ここ数年で、イヌやネコといったコンパニオンアニマルにおいても、ゲノム情報を活用した獣医療が注目を集めている。一方で、両種ともに百品種以上という多数、かつ多様な表現型を持つ品種が存在しており、これらの多様性やゲノムと疾患との関わりについては未だ十分には解明されていない。主にこうした知見の不足により、ゲノム獣医療の実用化には至っていない現状にある。本発表では、ゲノム多様性に関する研究と、その獣医療への応用を目指した最近の取り組みについて報告する。とくに、ゲノム解析の基盤となる参照ゲノム配列の構築に関する研究と、次世代シーケンサーと超高速データ解析サーバーDRAGENを用いたゲノム多様性に関する研究を紹介する。また、社会実装に向けた弊社の取り組みを交えながら、ゲノム獣医療の実用化の可能性について議論する。

【要旨】
新製品NextSeq 1000/2000に見られるように、次世代シーケンサーの操作は極限までシンプルになりました。しかしながら、シーケンサーにかける前の前処理や、配列情報が得られた後の情報解析の部分は、サンプルの性質や目的によって手法や使えるツールも大きく異なり、研究者の方が頭を悩ませることも多いステップです。イルミナは、次世代シーケンスの障壁をさらに取り除くため、ライブラリー調製、データ解析における製品開発にも注力しています。本講演では、RNAシーケンスを中心に、さらに使いやすくなったライブラリー調製新製品、解析に要する手間と時間を激減させ、より高精度の結果を提供するデータ解析ソリューションのご紹介をします。

【要旨】
コヒーシンは真核細胞の染色体高次構造制御において中心的な役割を果たすタンパク質複合体であり、近年、ATP依存的にDNAにループ構造を導入するモーター活性を有することが示されている。コヒーシンは姉妹染色分体間接着因子として機能するが、ヒト、マウス、ショウジョウバエではコヒーシンが遺伝子のインシュレーター配列やエンハンサー領域に結合すること、さらにはコヒーシンの役割の一つは遺伝子の転写伸長反応の制御に関わることが明らかにされつつある。その役割はブロモドメインタンパク質BRD4や超伸長複合体AFF4など既知の転写伸長制御因子と密接に関係しており、発生・分化制御やがん悪性化において重要な役割を果たすことが示唆される。
近年の研究により、一部の遺伝子では複数のエンハンサー配列が寄与する1 MDを大きく超えるような超巨大なエンハンソソームが形成されること（スーパーエンハンサー (SE)と呼ばれる）がわかってきた。また、このようなSE上のエンハンソソームは液-液相分離と呼ばれる過程で作り出される不定形・動的かつ可塑性のタンパク質凝集体であることが注目を集めている。コヒーシンは核内で複数の役割を果たしているが、その一つはエンハンサーにおける転写伸長反応の制御であると我々は以下の成果に基づいて考えている。(i) コヒーシンおよびその制御因子の変異が先天性発生異常であるCornelia de Lange症候群 (CdLS) の原因である；(ii) 転写伸長の制御因子AFF4, BRD4の変異でもCdLS様の症状が引き起こされる；(iii)コヒーシン、AFF4, BRD4のいずれもエンハンサー領域に結合している。CdLS患者由来の細胞では発現異常が一群の遺伝子に見られ、その中にはSEをもつ遺伝子が多く見られる。ChIP-seq解析からはコヒーシン、AFF4, BRD4のSE上での結合位置には差異があることが判明している。またCdLSではそれぞれの結合量が変動していることも明らかになってきた。モーター活性を有するという観点で、コヒーシンはエンハンソソーム中で特異な存在である。では、このモーター活性はエンハンソソームでどのように用いられているのであろうか。イルミナ社のNextSeqを用いたゲノム解析と、極めて古典的なin vitroの転写再構成系を用いた解析から我々が現在、考えているモデルを議論したい。

【要旨】
世代シークエンサーに代表されるゲノム配列解読機器の著しい発展とコストの低下により、大容量のゲノム・オミクス情報が出力される時代が到来しました。シークエンスの多くが受託解析で可能になり研究参入障壁が取り払われただけでなく、大規模バイオバンク由来ゲノムデータの一般公開、コンシューマー型企業の進出に象徴される、アカデミア型研究の枠を超えた展開など、「誰もが自分達のゲノムを知ることのできる社会」が、自律的に構築されつつあります。
遺伝統計学は、遺伝情報と形質情報の因果関係を統計学の観点から検討する学問分野です。メンデルによる遺伝法則の発見、家系例に対する連鎖解析、ヒト集団に対するゲノムワイド関連解析と、疾患感受性遺伝子の同定を軸に発展を遂げてきた遺伝統計学も、時代の潮流にあわせて更なる変革を要求されています。数百万人規模の大規模ヒト疾患ゲノム情報を大容量のオミクスデータと分野横断的に解釈し、社会還元するための学問へのニーズが高まっています。細胞組織特異性に着目した疾患病態の解明、シングルセル・ロングリード解析など新規シークエンス技術の導入、機械学習・深層学習など革新的情報処理技術の適用、ヒト集団の適応進化の解明、ゲノム情報に基づく新規創薬の試み、ゲノム個別化医療の社会実装など、遺伝統計学が今後取り組むべき課題を本講演ではご紹介したいと思います。
本邦の基礎医学研究の更なる発展に必要なのは、若手人材の育成です。特に本邦では遺伝統計学分野の人材不足が指摘されています。どうやったら若い人に、夢と希望をもって基礎医学研究の世界に参入してもらうことができるか、「遺伝統計学・夏の学校＠大阪大学」の開催など、私達の取り組みもあわせて検討させて頂ければと思います。