NEWS LETTERTAMANEWS LETTER

TAMATransomic Analysis of Metabolic Adaptation

Transomic Analysis of Metabolic Adaptation

代謝統合オミクス

平成29〜33年度 文部科学省科学研究費 新学術領域研究（研究領域提案型）
代謝アダプテーションのトランスオミクス解析

代謝統合オミクス
平成29〜33年度 文部科学省科学研究費 新学術領域研究（研究領域提案型）
代謝アダプテーションのトランスオミクス解析
問合せ先東京大学 大学院理学系研究科 生物科学専攻
郵便〒113-0033

東京都文京区本郷7-3-1 理学部3号館4F 411号室

宅急便〒113-0032

東京都文京区弥生2-11-16 理学部3号館4F 411号室

E-mailtransomics̲jimukyoku@bs.s.u-tokyo.ac.jp

http://transomics.umin.jp/index.html

01

Vol.

May 2018

NEWS LETTER

TAMATransomic Analysis of Metabolic Adaptation

代謝統合オミクス

平成29〜33年度 文部科学省科学研究費 新学術領域研究（研究領域提案型）
代謝アダプテーションのトランスオミクス解析

01

Vol.

May 2018

CONTENTSMESSAGE
領域代表挨拶

領域代表挨拶
計画研究代表者紹介

0204

2 型糖尿病の代謝アダプテーション

代謝統合オミクス領域の運営のポイントは「統合」にあります。本領域の目的

ミクスの戦略・方法により明らかにすることです。一番のポイントは、本領域に参加するさまざまなバックグラウンドを持つ研究者が密接に協力して異分野融06

炎症疾患の代謝アダプテーション
研究代表者：岡田 眞里子（大阪大学）

08

次世代ヒト全ゲノム・オミクスの解析方法論の開発と応用研究代表者：角田 達彦（東京医科歯科大学）

10

次世代メタボローム解析技術開発と応用研究代表者：馬場 健史（九州大学）

合を行うことです。そのために総括班ではデータ計測センターとデータ解析センターを設置して可能な限りに皆さんの研究をサポートしたいと思っています。
また、異分野融合には研究者間のコミュニケーションが重要です。それを促進する機会として、第2回領域会議（平成30年6月11日・12日、東大小柴ホール）に加えて、第一回若手合宿を第2回国際トランスオミクスシンポジウム（平成30年11月14〜16日、プラサヴェルデ（静岡県沼津市））を合わせて企画しております。普段合わない分野の異なる研究者とのコミュニケーションは簡単ではイベントレポートないこともあるかもしれませんが、きっとその分長期的には大きな成果をもた
12

第一回総括班会議開催報告

編集後記の公募班も加わり一気に研究を加速したいと思っています。

計測と、そのデータを階層縦断的に統合して数理モデルで解析するトランスオ研究代表者：黒田 真也（東京大学）

今後の活動の予定ス）」は平成29年度に8つの計画班でスタートしました。平成30年度からは14

は、さまざまな代謝アダプテーションのメカニズムを、多階層オミクスデータの研究トピックス

国際シンポジウム開催報告

新学術領域「代謝アダプテーションのトランスオミクス解析（代謝統合オミク

1213

らすものと確信しています。特に若手にとっては生涯の財産となるような人や分野の出会いの機会になればいいなと思っています。
領域代表としては、皆さんの本領域での研究成果があがることはもちろん期待していますが、それだけではなく本領域を通じて班員の方々のinteractionにより皆さんが将来新しい新学術領域を立ち上げるような「種」を見つけることができる機会になれば本当にうれしいです。

研究代表者

黒田 真也

東京大学・大学院理学系研究科・教授

01

A01

代謝アダプテーション

A02

トランスオミクス解析技術開発

2型糖尿病の代謝アダプテーション

次世代メタボローム解析技術開発と応用研究代表者： 黒田 真也

研究代表者： 馬場 健史

東京大学・大学院理学系研究科・教授

http://kurodalab.bs.s.u-tokyo.ac.jp/ja/
連携研究者：

柚木 克之

理化学研究所・統合生命医科学研究センター 上級研究員

野生型および2型糖尿病のモデルマウスを用いて、糖負荷に対する代謝アダプテーションとその九州大学・生体防御医学研究所・教授

破たんを対象にトランスオミクス解析を行う。糖

http://bamba-lab.com/?lang=ja

負荷前後の肝臓、筋肉の各オミクスデータから、研究分担者：

代謝制御システムのトランスオミクスネットワーク
を同定し、疾患特異的なネットワークの同定や多剤併用標的分子の推定を行う。

山田 健一 九州大学・大学院薬学研究院 教授
和泉 自泰 九州大学・生体防御医学研究所 准教授
相馬 悠希 九州大学・生体防御医学研究所 助教
連携研究者：

福崎 英一郎本研究では、トランスオミクスをベースとした代謝
アダプテーション解析に資する次世代メタボロー
ム解析技術の開発に取り組む。開発したメタボ
ローム解析技術は、領域内研究者に提供し共有する。また、他オミクス解析グループとも連携して代謝アダプテーションに関する応用研究に取り組む。

大阪大学・大学院工学研究科 教授

がん細胞の代謝アダプテーション

次世代エピゲノム解析技術の開発とその応用研究代表者： 中山 敬一

研究代表者： 伊藤 隆司

九州大学・生体防御医学研究所・主幹教授

http://www.bioreg.kyushu-u.ac.jp/saibou/

我々は次世代型プロテオミクス技術iMPAQT法
を用いて代謝酵素を網羅的に計測し、がんにおける代謝状態の全体像の描出を行うと共に、数理科学的手法によってがん代謝シフトにおける責任分子を明らかにする。このように最新のトランスオミクス解析によって、がんにおける代謝状態の変化を総合的に明らかにしていく。

九州大学・大学院医学研究院・教授

https://www.biochem1.med.kyushu-u.ac.jp/

理化学研究所・統合生命医科学研究センター 研究員

DMS-seqを開発してきました。今後は、それら高次構造の解析にも取り組み、トランスオミクス
におけるエピゲノムレイヤーの充実に貢献します。

連携研究者：

三浦 史仁

PBAT-seqや 新 規 ゲノム フ ットプ リ ン ト 法の高度化を進めるとともに、ヒストン修飾や核内研究分担者：

梅山 大地

我 々は、世 界 最 高 感 度 のメチロ ーム 解 析 法

九州大学・大学院医学研究院 講師

独自の発想に基づく純国産○○-seqの開発が我々の目標です。

炎症疾患の代謝アダプテーション

次世代トランスクリプトーム解析技術の開発と応用研究代表者： 岡田 眞里子

慢性炎症、免疫応答、免疫応答脱制御に関わる研究代表者： 鈴木 穣

http://www.protein.osaka-u.ac.jp/cell_systems/

い、免疫細胞や周辺細胞の相互作用における代連携研究者：

謝の役割を明らかにする。数理モデルを用いた再テーションにおける多様性を解明するため、26

構成ネットワークのシミュレーション解析を通じ

細胞株ｘ96薬剤の約2,500のライブラリーの構

大阪大学・蛋白質研究所・教授

久保 允人

http://www.cb.k.u-tokyo.ac.jp/suzukilab/

本研究領域のすべての研究班に対して、次世代
シークエンスプラットフォームを提供する。また、独自に、がん細 胞の薬 剤 応 答 時の代 謝アダプて、免疫システムにおける代謝アダプテーション

築とシークエンス解析を行なう。特に薬剤摂動時の制御機構の理解と疾患操作を目指す。

の細胞集団内のシングルセル解析への拡充を試みる。

薬剤耐性の代謝アダプテーション

次世代ヒト全ゲノム・オミクスの解析方法論の開発と応用研究代表者： 松田 史生

研究代表者： 角田 達彦

大阪大学・大学院情報科学研究科・准教授

http://www-shimizu.ist.osaka-u.ac.jp/hp/member/matsuda.html

過程のトランスオミクス解析を行い、薬剤耐性の東京医科歯科大学・難治疾患研究所・教授

発現機構を明らかにする。得られたデータから数

http://www.tmd.ac.jp/mesm/

理代謝モデルを構築し、アロステリック制御、翻研究分担者：

大阪大学・大学院情報科学研究科 教授

訳後制御、酵素発現量制御の検証と、薬剤耐性

重水 大智

理化学研究所・環境資源科学研究センター チームリーダーに関わるトランスオミクスネットワークを同定し、連携研究者：

恒常性維持機構を解明する。

宮連携研究者：

清水 浩
平井 優美
戸谷 吉博

薬剤投与を受けたヒト培養細胞が代謝適応する

大阪大学・大学院情報科学研究科 助教

冬樹

本計画研究では、トランスオミクス解析の方法論として、知識型、因果・階層型、統合型の3種類の方法を開発する。そしてヒトのオミクス計測
データ解析などで実証し、マウスの知見を取り入

東京医科歯科大学・難治疾患研究所 非常勤講師

れ、がん転移などの環境適応の解析、炎症疾患、

東京医科歯科大学・難治疾患研究所 講師

プテーション解明と個別化医療へ応用する。

糖代謝、薬剤応答による動的薬剤選択等のアダ

N E W S L E T T E R Vo l . 1

Transomic Analysis of Metabolic Adaptation

02

東京理科大学・生命科学研究所 教授

細胞や組織におけるトランスオミクス解析を行東京大学・新領域創成科学研究科・教授

03トランスオミクス解析によるインスリンの代謝制御ネットワーク再構築

研究代表者

黒田 真也

東京大学・大学院理学系研究科・教授

川田 健太郎

東京大学・大学院理学系研究科

生物は環境変動に対して、RNA・タンパク質・代謝物

ンスオミクス解析によるネットワーク再構築を、インスリンなど複数のオミクス階層が密接に連携することでダイナ

刺激時の肝培養細胞の代謝制御ネットワークを例に概説

ミックに代謝を調整しホメオスタシスを維持している。各する。

階層のオミクスデータの取得に関しては、次世代シーケン
サーや質量分析計を用いた分析技術の発展により、計測の高感度化・高精度化・ハイスループット化が著しい。一方で、得られた多階層オミクスデータから階層間の連携をどのように理解すればよいのかはほぼ手付かずとなっており、各階層のオミクスデータを独立に解析した結果を、研究者が経験的に解釈することにとどまりやすい。
当研究室では、特定の刺激に対するシグナルを伝える
多階層ネットワークを網羅的かつアンバイアスに再構築する「トランスオミクス解析」手法を開発した。本手法の最大の特徴は、同条件で測定した多階層オミクスデータと、複数のデータベース情報を組み合わせることで、制御を受ける分子と制御を行なう分子をつなぐシグナルの通り道を明らかにし、多階層ネットワークを再構築する点にある。
単にデータベースの情報を寄せ集めただけでなく、複数階層のオミクスデータを用いることで、刺激依存的な応答のTransomic Analysis of Metabolic Adaptation

04

ネットワークの全貌が把握可能となる。本稿ではこのトラ

1. リン酸化プロテオーム・メタボロームを用いたトラ
ンスオミクス解析｜インスリン作用の代謝酵素リン
酸化を介した短期的代謝制御ネットワーク

インスリン刺激後短時間における代謝制御は、代謝酵
素のリン酸化や代謝物の可逆的結合（アロステリック制御）を介して酵素活性が変化することで引き起こされる。
そこで、以下に示す5段階により、リン酸化プロテオーム・
メタボロームを用いてインスリン作用の短期的代謝制御
ネットワークを再構築した1)（図1）。
(1-i) インスリン刺激時のメタボロームデータから、量的に変動した代謝物を網羅的に同定する。(1-ii) 代謝物
量の変動は、該当代謝物の生成・分解のバランス変化に起因する。そのため、変動代謝物を基質または産物とする代謝酵素（責任代謝酵素）をKEGGデータベースから網羅的に同定する。(1-iii) キナーゼによる代謝酵素のリン酸化は酵素活性の変化を引き起こす。従って、インスリン刺参考文献
1. Yugi, K. et al. Reconstruction of Insulin Signal Flow from
Phosphoproteome and Metabolome Data. Cell Rep. 8,
1171–1183 (2014).
2. Kawata, K. et al., submitted.

激時のリン酸化プロテオームデータを用いて、有意な変動出する。(2-iii) リン酸化プロテオームデータを用いてリンを示すリン酸化部位を持つ責任代謝酵素を同定する。

酸化変動タンパク質が有意にエンリッチされるシグナル伝(1-iv) 同定した変動リン酸化部位の責任キナーゼを、キ達経路を同定し、統合することでシグナル伝達階層を構

ナーゼ推定ツールNetPhorestを用いて推定する。(1-v)

築する。また、KEGGデータベースを用いて推定された転代謝物による代謝酵素のアロステリック制御は酵素活性

写因子の活性制御に関与する因子を同定する。(2-iv) 遺の変化を引き起こす。従ってBRENDAデータベースを用伝子発現の変化は代謝酵素量を変化させることにより、いて、責任代謝酵素に対しアロステリック制御を示す変動

長期的な代謝制御に影響を与える。従って発現変動遺伝

代謝物を同定する。

子から代謝酵素をコードする遺伝子を網羅的に同定す

これにより13個のキナーゼ、198個の責任代謝酵素、る。(2-v) メタボロームデータを用いて、遺伝子発現変動

および44個の代謝物を含む、リン酸化を介したインスリが認められる代謝酵素に近接する変動代謝物を同定す

ン作用の短期的代謝制御ネットワークを再構築した。

る。また、1-vと同様にBRENDAデータベースを用いて、代謝酵素に対しアロステリック制御を示す変動代謝物を

2. リン酸化プロテオーム・トランスクリプトーム・メ
タボロームを用いたトランスオミクス解析｜インス

リン作用の遺伝子発現を介した長期的代謝制御
ネットワークインスリン刺激後長時間における代謝制御には、遺伝子発現による代謝酵素量の変化が影響を与える。そこで、以下に示す5段階により、リン酸化プロテオーム・トラン
スクリプトーム・メタボロームを用いてインスリン作用の長期的代謝制御ネットワークを再構築した2)（図2）。
(2-i) トランスクリプトームデータを用いて発現変動を示す遺 伝 子（発 現 変 動 遺 伝 子）を網 羅 的に同定する。
(2-ii) 転写因子推定データベースTRANSFACを用いて発現変動遺伝子の転写に関与する転写因子を推定する。
また遺伝子発現は転写因子の活性変化により時間的な挙同定する。
これにより56個のシグナル伝達層上の制御因子、33個の転写因子、258遺伝子、23個の代謝酵素、および93個の代謝物を含む、遺伝子発現を介するインスリン作
用の長期的代謝制御ネットワークを再構築した。
本稿で概説したトランスオミクス解析は、インスリンのみならず様々な刺激に対し適用可能である。従って、がんや免疫・炎症性疾患など代謝に影響を及ぼす疾患における代謝制御ネットワークの俯瞰的な理解が可能となる。また、疾患特異的なネットワークを健常細胞・個体と比較することにより、標的因子や多因子バイオマーカーの合理的な探索を可能とする。

動を示すため、遺伝子発現の時系列データにより遺伝子をクラス分けし、各遺伝子クラスに共通する転写因子を抽

図1：リン酸 化プロテオーム・メタボ

図2：リン酸化プロテオーム・トランス

ロームを用いたインスリン作用

クリプトーム・メタボロームを用の短期的代謝制御ネットワーク

いたインスリン作用の長期的代の再構築

謝制御ネットワークの再構築

NEWS LETTER Vol.1

A01 代謝アダプテーション「2 型糖尿病の代謝アダプテーション」

05

A01 代謝アダプテーション「炎症疾患の代謝アダプテーション」

スーパーエンハンサーに焦点を当てた
トランスオミクス解析手法〜造血細胞分化系譜を例にした解析事例〜
研究代表者

参考文献
1. Buenrostro, J. D., Giresi, P. G., Zaba, L. C., Chang, H. Y. &Greenleaf, W. J. Transposition of native chromatin for fast andsensitive epigenomic profiling of open chromatin, DNA-binding
proteins and nucleosome position. Nat. Methods 10, 1213–1218(2013).

3. Iwamoto et al. Submitted.
4. Lara-Astiaso, D. et al. Chromatin state dynamics during bloodformation. Science 345, 943–949 (2014).
5. Lovén, J. et al. Selective inhibition of tumor oncogenes by
disruption of super-enhancers. Cell 153, 320–334 (2013).

2. Hnisz, D., Shrinivas, K., Young, R. A., Chakraborty, A. K. & Sharp, P.
A. A Phase Separation Model for Transcriptional Control. Cell 169,
13–23 (2017).

6. Whyte, W. A. et al. Master transcription factors and mediator
establish super-enhancers at key cell identity genes. Cell 153,
307–319 (2013).

次に、H3K27AcのマッピングデータをROSE (Rank

チン状態により、10種類の造血細胞を特徴付けることがOrdering of Super Enhancers)ソフトウェア(http://

できた。この結果からは、ATACシグナルを用いた際の細岡田 眞里子

岩本 一成

younglab.wi.mit.edu/super̲enhancer̲cod-e.html)

胞分類精度は非常に高く(cluster purity=0.96)、SE領

大阪大学蛋白質研究所・を用いて解析し、SE領域を同定する。この結果、今回の域におけるクロマチン状 態はH3K27Ac修 飾(cluster

細胞システム研究室・教授

細胞システム研究室・助教

サンプルでは、細胞種ごとに40から400程度のゲノム領

purity=0.91)よりも細胞種の違いをよく反映していると域がSEとしてそれぞれ同定することができ(図2左(各細推察された。このような解析データからは、さらに、細胞胞上の数字は各細胞で同定されたSE数))、細胞種間で間で異なるSE領域、そのSEが標的とする遺伝子、SE領

重複したSE領域を除去したそれぞれの細胞にユニークな域における結合転写因子を予測することも可能である

SE領域を計1283個見出すことができた(造血細胞特異(Iwamoto et al. Submitted)。以 上 のように、SE領 域

的SE)。さらに次に、造血細胞特異的SE 領域におけるに絞り込んだ解析は、それぞれの細胞特性のみならず、疾大阪大学蛋白質研究所・

近年、細胞のアイデンティティや特異性に関与する遺伝の解析結果とともに紹介する(図1右)。

子の発現制御に関わるゲノム領域として、“スーパーエンハ

本解析では、10種類のマウス造血細胞を用いて取得さン サ ー” (Super enhancer: SE)が 提 唱 さ れ て い る

れ た 以 下 の2種 類 の シ ー ケンス デ ー タを 使 用 した

(Whyte et al., Cell, 2013; Loven et al., Cell, 2013;(Lara-Astiaso et al., Science, 2015, 図 2 左 )。(１)エHnisz et al., Cell, 2013)。SEは、従 来 知られているエンハンサー活性マークの一つであるヒストンH3の27番目

ンハンサーよりも広大なゲノム領域、もしくはエンハンサー

リ ジ ン の ア セ チ ル 化 修 飾(H3K27Ac)のChIP-seq

がクラスタ化したゲノム領域を示しており、細胞種ごとに(Chromatin immunoprecipitation with

およそ数百程度存在すると考えられている（図１左）。ゲノ

high-throughput sequencing)データおよび(２)ゲノム

ム上でのSE領域は細胞種ごとに大きく異なり、またその上 で の ク ロ マ チン オ ープ ン な 領 域 を 同 定 可 能 な

数も通常のエンハンサーやプロモーターよりも少ないた

ATAC-seq(Assay for transposase-accessible

め、SE領域に焦点を当てた解析は細胞種の違いや疾患

chromatin using high-throughput sequencing）

制御を理解する上で重要なアプローチであると考えられ

H3K27AcおよびATACシグナルをHOMERソフトウェア

患とその制御機構を理解する上でも有用であると考えら(http://homer.ucsd.edu/homer)により定量し、クラス

れ、本領域におけるさまざまな代謝に関わるシーケンス

タリング解析を行うと(図2右)、両シグナルを用いて精度データを複数統合(トランスオミクス)することで、より独

良く細胞種を分類することができる。最終的に、わずか創性の高い解析が可能になると期待できる。

1000箇所程度のSE領域におけるヒストン修飾・クロマ

細胞種

ChIP-seq

ATAC-seq

細胞種

ChIP-seq

ATAC-seq

1 多分化前駆細胞 (MPP)

SRX667510

SRX658387

6

単球 (Mono)

SRX667509

SRX658386

データ(Buenrostro et al., Nat. Methods, 2013)であ

2 骨髄前駆細胞 (CMP)

SRX667505ている。本稿では、当研究室で行っている情報学的解析る。まず、これらのデータを公共データベース(表1)より取3 巨核-赤芽球前駆細胞 (MEP)

SRX667508

SRX658379

7

B細胞 (B cell)

SRX667502

SRX658376

SRX658385

8

ヘルパー T細胞 (Th)

SRX667503

SRX658377

手法を用いたSEの推定方法、他のエピゲノムデータ(オー得 し、Bowtie2(http://bowtie-bio.sourceforge.net/

4 顆粒球-単球前駆細胞 (GMP)

SRX667506

SRX658382

9細胞傷害性T細胞 (CTL)

SRX667504

SRX658378

プンクロマチンデータ)との統合方法、そしてこれらの２つ

bowtie2/index.shtml)を使用してゲノムへのマッピング

5 顆粒球 (Gn)SRX667507

SRX658383

10 ナチュラルキラー細胞 (NK)SRX667511

SRX658388のデータを用いた細胞種の分類方法について、造血細胞を行う。

GEO Accession Number: GSE60103 (Lara-Astiaso et al., Science, 2014)

Transomic Analysis of Metabolic Adaptation

06

図1：スーパーエンハンサーとそれに基づく解析フローチャート

図2：造血細胞分化系譜とSEに基づいた細胞分類結果 ※カッコ内の青字はSE数を表す。

NEWS LETTER Vol.1

表1 本解析に使用したデータ一覧

07

A02 トランスオミクス解析技術開発

次世代ヒト全ゲノム・オミクスの解析方法論の開発と応用

参考文献
1. Nature Genetics, 48, 500-509 (2016).

2. Nature Genetics, 49, 1120-1125 (2017).

を統計的解析や数理モデル解析により、疾患の多因子バ
イオマーカーや多因子標的分子の候補を推定します。例
えば、トランスオミクスネットワークの差分から、疾患特

重水 大智

角田 達彦

東京医科歯科大学・難治疾患研究所・医科学数理分野・教授を構成する因子群から疾患の多因子バイオマーカーを選

医科学数理分野・非常勤講師

宮択します。そして、代謝パスウェイにマッピングし統合する

冬樹

ことによって、疾患や生体における代謝状態の変化を体系

東京医科歯科大学・難治疾患研究所・的網羅的に明らかにします。

医科学数理分野・講師(3) がん転 移、炎 症 疾 患、糖 代 謝、薬 剤 選 択のアダプ

研究の方法(1) 知識型、因果・階層型、統合型の3種類のトランスオ

研究計画の概要
生命は環境に応じて動的に代謝を調整することによりリングを行いました。すると、ゲノムのみの場合よりも、再恒常性を維持しています。代謝疾患、がん、炎症性疾患や発、全生存期間ともに、クラスタ分類との有意な相関が認

薬剤耐性などで見られる特有の代謝状態は、それぞれのめられました。おそらくは、がん細胞の状態をより色濃く環境変化に対して、生体が代謝を調整して適応した結果反映しているものと推察しましたが、オミクス層間の関係（代謝アダプテーション）です。代謝アダプテーションは、を精緻に解くことにより、その生物学的意味がより明確に状況に応じてトランスオミクスネットワークを動的に切りなるに違いないと考えました。

替えることでなされます。しかし、生体の基底状態から疾患へ至る全体像と挙動はとらえられていませんでした。その理由は、従来の各種オミクス計測・解析は、それぞれの階層単独で開発されており、階層を繋ぐことが考えられていなかったからです。そこで、マルチオミクスデータを、階
ンスオミクス統計解析手法を提案・開発し、各オミクス計
測と応用の研究者と連携しオミクスデータを解析すること
で、トランスオミクスを読み解き、疾患や生体における代謝状態の変化を体系的網羅的に明らかにします。

研究の背景
Transomic Analysis of Metabolic Adaptation

08

本研究の背景として、国際がんゲノムプロジェクトの一相互作用を加えて情報量を増し、クラスタリングを行ったの連携により、臨床サンプルにおける代謝アダプテーショ

層型、統合型の3種類の方法を検討します（下図）。知識

ンモデルの構築、がん転移などの環境適応の解析、炎症型として、エピゲノムやトランスクリプトーム、染色体構造疾患、糖代謝、薬剤応答による動的薬剤選択等のアダプなどのゲノムアノテーションデータにより、ゲノムから代謝

テーション解明とプレシジョン医療へ応用するための基盤にいたる発現制御などに関わる制約を見出すことでフィルを構築します。

タリングを行います。このとき、細胞・組織ごとのエピゲノ
ムの違いも考慮します。因果・階層型とし、ゲノム、トラン研究の目的予想される結果と意義

スクリプトームから始まる階層間の分子の依存関係を、代本領域の研究計画は、人のさまざまな臓器や組織につ謝パスウェイへマッピングすることで、代謝に関わるゲノム

いて統合オミクス解析を行い、個別臓器・組織の多階層

多様性を同定します。これには、例えばeQTLなどの発現

生化学ネットワークをつなぐ個体レベルのネットワーク再に関わるゲノム多型による遺伝子発現予測などを用います

構築を目指しており、糖代謝疾患などの多因子疾患の全。疾患のヘテロ性と原因の相補性を解く統合型とし、多体像の解明につながることが期待されます。肝がん・肝疾

階層データを同時に扱う枠組みと高次元空間からの次元

患、糖尿病、心疾患を解析することで、がん転移などの環

圧縮、特徴抽出、特徴選択を行う数学的手法を開発しま

境適応への対応や、動的な薬剤の選択などのプレシジョン

す。また領域内の測定データや公共外部データを入れ込

医療の基盤となることが期待されます。また、従来、創薬みます。

標的分子同定はケースバイケースの経験に依存して行われこれらの手法の実証を、本領域で得られるメタボローム、ていましたが、本手法により複数のターゲット分子をアン

ゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム計

バイアスドにネットワークごと同定することができ、新規治測のデータを用い、また公募研究と連携して行います。

療法開発への多大なる貢献につながると予想されます。

(2) 統計的解析による疾患の多因子バイオマーカーや多環とし、日本の大きな貢献として、肝がん300症例の全ゲの解明とその応用展開を目指します。すなわち、本領域でトランスオミクス解析の方法論とし、知識型、因果・階2層をまたいで統合する技術が必要です。本研究では、トラノム解析を行いました1。特に、ゲノム変異にタンパク質間ミクス統計解析方法の開発と実証

全オミクスにまたがるデータとして同時に扱い、クラスタ

テーション解明と医学応用基盤の構築
実データを解析し、代謝アダプテーションのメカニズム

因子標的分子の候補の推定

また本領域での共同研究、特に若手研究者との連携に期待しております。どうぞよろしくお願いします。

上記の手法を用い、疾患トランスオミクスネットワーク

本研究は、統計的アプローチを用いたトランスオミクス

ところ、MACROD2遺伝子に変異のあるがんゲノムを持つ

統計解析手法の提案と開発、人のデータを中心としたオクラスタを新規に発見しました（右図）。このクラスタは再ミクスデータを解析することで、トランスオミクスを解読、発が非常に起こりにくいという特徴があります。その背景

そしてマウス等の知見をマッピング・変換し、疾患や生体とし、肝臓の線維化が進んでいないことがわかりました。

における代謝状態の変化を体系的網羅的に解明、疾患特同じ肝がん300症例で、さらにメチル化とトランスクリプ

異的なバイオマーカーやネットワークを探り、疾患の機序

トームのデータも取得し、融合遺伝子の同定結果を加え、を解明することを目指します（右上図）。

NEWS LETTER Vol.1

研究代表者

異的に変化しているネットワークを同定し、ネットワーク

東京医科歯科大学・難治疾患研究所・09

A02 トランスオミクス解析技術開発

次世代定量
メタボロミクス技術の開発

研究代表者

馬場 健史

九州大学生体防御医学研究所・教授

九州大学生体防御医学研究所・准教授

相馬 悠希

九州大学生体防御医学研究所・助教

1998年Oliver S.G.らにより提唱された代謝物総体をの算出が不可欠である。以上の背景を踏まえ、本稿では、捉える学問であるメタボロミクスは、ゲノム情報から転写、

トランスオミクス解析に資する次世代のメタボローム分析

翻訳過程を経て生成した酵素に基づく低分子化合物の化法について概説する。

学変化を包括的に捉えたものであり、ゲノム情報に最も隣接した高解像度表現型解析手段である。また、がん組織

Transomic Analysis of Metabolic Adaptation

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1. ワイドターゲットメタボローム分析法の開発

ではワールブルク効果に代表される特別のエネルギー代

メタボロミクスの観測対象となる代謝物は、物理化学

謝機構が存在することからも、疾患と代謝には深い関連的性質 (分子量・極性・電荷特性など) が多様であり、生性があることが伺える。よって、近年医学研究分野におい

体内には数多くの構造・幾何異性体が存在している。そても、メタボローム解析の重要性が認識され始め、世界のため、現状技術では1回の分析で全ての代謝物を測定

中でバイオマーカー探索や疾患代謝研究に応用されるよすることは実質不可能である。そこで、我々は豊富な分析

うになってきた。

科学の知識、経験をもとに、最新の分析技術を取り入れ一方で、メタボロームとは、物理化学的性質の大きく異た代謝物の包括的かつ高感度の測定技術の開発に取りなる多種多様な低分子化合物の集合であり、個々の化合組んでいる。具体的には、代謝物の特性に応じて考案し物は酵素反応によってその存在量と性質が複合的かつ連た4種のユニークなクロマトグラフィー質量分析システム

続的に変化するため、これらの同時一斉分析を実現する(イオンクロマトグラフィー質量分析、IC/MS；超臨界流

ことは決して容易ではない。また、これまでのメタボローム

体クロマトグラフィー質量分析、SFC/MS；ガスクロマト

解析は、主に抽出時に添加する数種類の内部標準物質をグラフィー質量分析、GC/MS；逆相液体クロマトグラ指標とした「相対定量」によって実施されてきた。相対定

フィー質量分析；RP-LC/MS) を用いることでワイドター

量値によるメタボローム解析によって、サンプル間の代謝

ゲットメタボローム分析を実施している。本分析システム

プロファイルの違いが明らかとなり、重要な代謝物や代謝を用いて動物組織や細胞、体液のメタボローム解析を実経路の特定に繋がった。しかし、代謝物濃度の定量値が施 した 結 果、500‒800種 の 代 謝 物 (親 水 性 代 謝 物

取得できない現状では、メタボローム解析結果を多階層

200‒300種、疎 水 性 代 謝 物300‒500種) の同定に成オミクスデータと対応させながら生理学的・生化学的考功した (当該同定数は世界トップ)。同定された代謝物数察を深めることは困難である。また、異なる施設間での異が多い理由として、1) マルチプラットフォームによって網なる分析装置や異なる分析手法で取得したデータを直接羅性が向上した点、2) 既存の手法と比べて開発した分析

比較、検証できないことが複数機関で取得したデータをシステムのクロマト分離性能および検出感度が高い点、3)統合解析する多階層オミクス研究の大きな障壁となって

in-house代謝物ライブラリー (1,000種以上の化学合成いる。多階層オミクスデータを駆使した代謝アダプテー標準品) の網羅性が高い点、が挙げられる。

ション解析のためには、メタボローム解析における定量値

2. 次世代定量メタボロミクスに向けた技術開発

ベル化標準品の調製に取り組んでいる。また、高品質の

現在、メタボローム解析に一般的に用いられるクロマト

代 謝 物MS、MS/MSスペクトルライブラリーの構 築とグラフィー質量分析では、測定時にイオン化抑制に代表

データ処理技術を高度化させることで誤同定の低減とされるマトリックス効果が起こるため、外部検量線からのデータ処理のスループットの向上を図る。さらに、サンプ

定量値の算出がきわめて難しい。そのため、化合物濃度

ル前処理操作の最適化・自動化を検討することで、系統の定量に際して安定同位体ラベル化標準品が必要になる誤差を低減させる。以上の要素技術を開発し統合させる

が、対象化物を網羅する標準品の整備・管理にかかるコことで「次世代定量メタボロミクス」を構築し、代謝アダストの問題から、メタボローム解析における定量測定の実

プテーションのトランスオミクス解析に当該技術を適応す

施は困難な状況にある。

る (図1)。

代謝アダプテーションを理解するためには、外乱に対する代謝ネットワークの再構成過程を表現型や多階層オミ

本稿では、網羅性と定量性を兼ね備えた「次世代定量

クスデータと対応させながら解析する必要があり、このた

メタボロミクス」のための開発戦略を中心に概説した。定めには代謝ネットワークを構成する変数である化合物濃量メタボローム解析のための基盤技術を世界に先駆けて度と酵素濃度・速度定数などを精密に測定する必要があ

構築し、トランスオミクス研究の推進および代謝アダプる。そこで、我々は、比較的安価な安定同位体ラベル化基

テーションの理解に貢献したい。

質（13CO2・13C6-グルコース等）を元に、様々なモデル生物（藍藻・大腸菌・酵母・線虫・動物培養細胞）の代謝系を利用したin vitro・in vivoでの網羅的な安定同位体ラ

図1：次世代定量メタボロミクス技術の開発
NEWS LETTER Vol.1

和泉 自泰

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EVENT REPORT イベントレポート
EVENT
REPORT

01

Event Schedule 今後の予定

第1回領域会議

01 第2回領域会議

日 時

2017年9月27日（水）場 所

東京大学理学部3号館310号室

日 時

2018年6月11〜12日

第1回領域会議が開催されました。計画研究班および場 所

東京大学・小柴ホール

学術調査官の伊藤晃成先生（千葉大）が参加し、本領域

02 The 2nd International Symposium for Trans-Omicsの運営方針の議論および計画研究班の研究紹介を行いま
した。

日 時

2018年11月14日

場 所

プラサヴェルデ（静岡県沼津市）

03 若手合宿
上段左から：馬場、松田、角田、伊藤、鈴木、梅山
下段左から：柚木、岡田、黒田、伊藤晃成(学術調査官・千葉大)、中山、平井EVENT
REPORT02

日 時

2018年11月15〜16日

場 所

プラサヴェルデ（静岡県沼津市）

The 1st International Symposium for Trans-Omics

日 時2017年11月21日（火）・22日（水）場 所

東京大学・小柴ホール

URL

http://kurodalab.bs.s.u-tokyo.ac.jp/symposium2017.html

本新学術領域が共催するシンポジウムが開催されました。
本学術領域のメンバー及び国内・海外演者にご講演をしていただきました。参加者は120名
以上、企業からの参加者も20名以上となり盛況に終わりました。
参加してくださった皆様、ありがとうございました。

Editor's Note

編集後記

ニュースレター第１号！
Transomic Analysis of Metabolic Adaptation

12「代謝統合オミクス」の第１号ニュースレターをご拝読頂き、ありがとうございます。
感想はいかがでしたでしょうか？ニュースレターは本当に必要なのか、本当に読まれるのか？というさまざまな議論の中、本領域が活発に動いていることのひとつの証明として、ニュースレターを刊行することとなりました。少しでも領域内外の皆さんのお役に立てるよう、トピックスは、実験や解析のノウハウ的なことを中心に掲載し、少しの間、手元に置いておきたいと思えるような魅力的な紙面作りを心がけていきたいと思います。
カバーデザインもお気に召して頂けるとありがたいです。引き続き、ニュースレターを刊
行していきますので、ご要望などがありましたら、是非ともご意見を頂けますと幸いです。
大阪大学・蛋白質研究所・教授

岡田眞里子