糖尿病個別化予防を加速するマイクロバイオーム解析AIの開発

文献情報

文献番号
202003015A
報告書区分
総括
研究課題名
糖尿病個別化予防を加速するマイクロバイオーム解析AIの開発
課題番号
20AC5004
研究年度
令和2(2020)年度
研究代表者(所属機関)
国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所(国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所)
研究分担者(所属機関)
  • 國澤 純(国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 医薬基盤研究所 ワクチン・アジュバントセンター)
  • 水口 賢司(国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 医薬基盤研究所)
  • 竹山 春子(早稲田大学 先進理工学部生命医科学科)
  • 小川 順(京都大学 農学研究科)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究(臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究)
研究開始年度
令和2(2020)年度
研究終了予定年度
令和2(2020)年度
研究費
269,231,000円
研究者交替、所属機関変更
-

研究報告書(概要版)

研究目的
本研究グループで構築を進めているデータベースには、腸内細菌叢を中心とするマイクロバイオームデータだけではなく、GWASなどのゲノム情報や生活習慣、健康診断情報、生理・体力指標、免疫因子や代謝物など豊富なメタデータが登録されている。また一部の参加者においては経時的な変化を解析するための縦断データが含まれている。さらに現在、共同研究として多くのグループに解析プロトコルを提供し、同一プロトコルで収集した様々な疾患患者のデータ統合を進めている。
本研究では、これらの研究基盤を活用し、サンプルの追加と腸内細菌の高機能なメタゲノムデータを加えたデータベースへの格納と拡張、さらにはデータ解析のためのプラットフォーム改変、糖尿病改善のための有用菌の機能・ゲノム解析、最先端メタボローム解析システムの導入と有用代謝物の同定、メカニズム解明、生産システムの開発などを進め、糖尿病の個別化予防やヘルスケア・機能性食品開発等のためのデータベースならびに人工知能(AI)の機能強化を図る。
研究方法
腸内細菌のゲノム解析は、ビーズ破砕法による便サンプルからのDNA抽出、もしくはSAG-gel法を用いたシングルセルゲノムDNAを取得し、次世代シーケンサーを用いて遺伝子配列を測定し、菌種情報、ショットガンメタゲノム情報、細菌ゲノムの系統情報を取得した。代謝物解析について、血清、糞便、菌の培養上清を対象に、液体クロマトグラフィーと三連四重極型質量分析計もしくはオービトラップ型質量分析計を用いたメタボローム解析を行った。
 得られたデータは、食事習慣などのメタデータとともに、PostgresSQLデータベースに格納し、さらに独自に開発した統合解析プラットフォームMANTAについて、ショットガンメタゲノムデータなど新規のデータ型に対応できる機能を拡張した。
 糖尿病モデルとして、マウスに高脂肪・高糖質餌を3ヶ月間給餌した。腹腔内グルコース負荷試験とインスリン抵抗性試験、精巣上体周囲脂肪組織の免疫学的・組織学的解析、マクロファージの遺伝子発現解析を行うことで病態ならびに炎症レベルを評価した。
 有用代謝物について、生産に関わる酵素の特定を行い、遺伝子工学手法を用いて鍵酵素を発現する形質転換大腸菌を作製した。さらに、作製した形質転換大腸菌を用いて有用代謝物の生産システム構築、及び精製手法の構築を行った。
 全ての研究は倫理指針に従って遂行した。
結果と考察
本年度は約1,800名の幅広い対象者からサンプルとデータを収集し、腸内細菌のゲノム解析を実施した。これらの情報をメタデータと共にデータベースに格納し、さらに、インハウスの統合解析プラットフォームであるMANTAの機能を拡張して統合解析基盤を構築した。また糖尿病改善候補菌を中心に、シングルセルゲノム解析を行い、菌株間で異なる配列を有する機能遺伝子を約30個検出した。また約230の脂溶性・水溶性代謝物を対象にしたメタボローム解析基盤を用いて、糖尿病患者と健常者の血清を使ったメタボローム解析を実施し、腸内細菌によって代謝産生される脂肪酸代謝物Zが糖尿病患者で減少していることを見出した。
 糖尿病改善の期待が出来る代謝物Yをマウスに経口投与すると、高脂肪・高糖質食による体重増加において大きな影響は認められなかったが、グルコース耐性やインスリン抵抗性が改善することが分かった。さらに、精巣上体周囲脂肪組織への炎症性マクロファージの集積が抑制され、その作用がペルオキシソーム増殖剤応答性受容体γに依存して発揮されることもわかった。さらに本代謝物を生産する酵素の形質転換大腸菌を用いて生産システムを構築した。一方で、ヒトコホートを活用したメタボローム解析により、糞便中の代謝物Yと原料成分Aとの量に正の相関関係があることが確認できているが、原料成分Aの量が同じでも代謝物Yの量にバラツキが生じていることが分かった。このことは腸内細菌叢の違い、もしくは個々の菌が有する代謝酵素の個体差による可能性が考えられ、今後解析を進める予定となっている。
結論
本研究において、マイクロバイオームデータベースの拡充、腸内細菌の機能解析と有用代謝物分析の実施が進捗し、糖尿病だけではなく、他の健康状態も対象にした研究基盤へと拡張しつつある。これらは企業と含む多くの機関との共同研究の開始・推進につながっており、糖尿病の個別化予防や機能性食品開発等のための人工知能(AI)開発へ発展させると共に、糖尿病予防に関連する機能性食品・ヘルスケア関連産業の開発・投資につながる研究基盤として着実に構築が進んでいると言える。

公開日・更新日

公開日
2021-07-06
更新日
-

研究報告書(PDF)

公開日・更新日

公開日
2022-09-07
更新日
-

研究報告書(紙媒体)

行政効果報告

文献番号
202003015C

収支報告書

文献番号
202003015Z
報告年月日

収入

(1)補助金交付額
350,000,000円
(2)補助金確定額
350,000,000円
差引額 [(1)-(2)]
0円

支出

研究費 (内訳) 直接研究費 物品費 192,999,127円
人件費・謝金 16,014,208円
旅費 2,920円
その他 60,215,934円
間接経費 80,769,000円
合計 350,001,189円

備考

備考
支出の合計に自己資金1,189円を含むため。

公開日・更新日

公開日
2022-09-07
更新日
-