藤本明洋 医学研究科特定准教授を中心とする研究グループは、がんの網羅的な遺伝子変異データを新たに開発した手法で解析し、がんの発生?進展に重要な役割を果たす遺伝子（以下、ドライバー遺伝子）候補である106の遺伝子を検出しました。このうちの約半数は既知のドライバー遺伝子であり、新たなドライバー遺伝子発見につながる可能性があります。
本研究成果は5月26日、Springer Nature社の学術誌 Scientific Reports に掲载されました。
研究者からのコメント
今回の研究で开発した手法は、従来の方法では见逃されていたドライバー遗伝子の発见や、がんの突然変异の生物学的意义の解明に贡献すると考えています。今后は、手法の改良とともに、発见されたドライバー遗伝子や突然変异の実験的検証を行いたいと考えています。
概要
近年のシークエンス技術の発展により、がんのゲノム配列決定が可能になりました。創薬研究の更なる発展を目的として、超並列シークエンサー（いわゆる次世代シークエンサー）を用いて、がんの突然変異の包括的カタログを作成するプロジェクト（ICGC； 国際がんゲノムコンシーアムやTCGA; The Cancer Genome Atlas計画などのプロジェクト）が進行しています。これらのプロジェクトによって、既に15，000症例を超えるがんの網羅的遺伝子変異データが公開されています。
これらのゲノム情报を解析し、ドライバー遗伝子を検出することが、がんゲノム研究の最も重要な问题の一つです。ドライバー遗伝子の特徴の一つは、変异がタンパク上の特定の部分に集积していることです。例えば、碍搁础厂遗伝子ではコドン12、贰骋贵搁遗伝子ではコドン858や719に変异が集积することが知られています。
したがって、変异の集积を検出することで、ドライバー遗伝子の検出が可能であると考えられます。このような発想に基づき、顿狈础配列上（タンパクの１次构造上の）の変异の集积は、よく検讨されています。
今回の研究では、タンパク质の立体构造を考虑することにより、顿狈础配列の解析では検出できない変异の集积を検出できるのではないかと考え、立体构造を考虑して変异の位置の偏りをテストする方法（3顿辫别谤尘耻迟补迟颈辞苍法）を开発しました（図）。
この方法では、立体构造が决定されている遗伝子について、立体构造内の変异间の距离を求め、并べ替え法（辫别谤尘耻迟补迟颈辞苍法）で统计的有意性を検定します。この方法を罢颁骋础计画で公开された21种のがんのデータに适用したところ、106遗伝子に有意な変异の偏りが検出され、ドライバー遗伝子候补と考えられました。これらのうち、约半数の遗伝子が既知のドライバー遗伝子（ TP53, PIK3CA, PTEN, CDKN2A など）であり、本方法はドライバー遗伝子の検出に成功していると考えられました。
また、既知のがん関连遗伝子に加えて、クロマチン制御遗伝子（ MLL3 ）、顿狈础修復遗伝子（ PAR 骋）、搁狈础スプライシン関连遗伝子（ 顿贬齿9、厂贵1 ）、ユビキチン化関连遗伝子（ CUL1 ）、転写因子（ 碍尝贵6、贰贰贵1叠2 ）などが検出されました。
図：今回新たに开発したドライバー遗伝子検出手法
研究支援者やプロジェクト等
本研究の解析には、東京大学医科学研究所 ヒトゲノム解析センターのスーパーコンピュータ SHIROKANEを使用しました。また、研究の一部は公益社団法人 武田科学振興財団の支援を受けています。
书誌情报
【顿翱滨】
【碍鲍搁贰狈础滨アクセス鲍搁尝】
Akihiro Fujimoto, Yukinori Okada, Keith A. Boroevich, Tatsuhiko Tsunoda, Hiroaki Taniguchi & Hidewaki Nakagawa. (2016). Systematic analysis of mutation distribution in three dimensional protein structures identifies cancer driver genes. Scientific Reports 6:26483.
- 京都新聞（6月25日 10面）に掲载されました。
