招待講演・発表

またこれらのデータをフル活用した、転写因子結合のエンリッチメント解析も可能であるため、各種組織で特異的に発現する遺伝子のマスター制御因子の特定や、疾患と関連するnoncoding SNP に対する転写因子結合プロファイリングが可能である^［2］。ChIP-Atlas で解析されたタンパク質-ゲノム結合データは全てテキスト形式で公開されているため、その他のオミクスデータベースやウェブツールとの連携が容易におこなえる。

本発表会ではChIP-Atlas について説明した上で、その「つなぎかた」について活用事例を交えながら紹介したい。

核酸医薬はオリゴ核酸で構成され、遺伝子発現を介さず直接生体に作用する医薬品の総称であるが、特にRNA を標的とするアンチセンス医薬やsiRNA 医薬の開発が進んでいる。核酸医薬はこれまで生体内における安定性や有効性に課題があったが、修飾核酸技術や薬物送達技術が進展したことで状況は一変しており、局所投与のみならず、全身投与でも高い効果を発揮する候補品が次々と開発されている。核酸医薬は抗体医薬と同様に高い特異性と有効性が期待される一方で、低分子医薬と同じく化学合成により製造することができる。また、核酸モノマーが連結した共通の構造を有すること、有効性の高いシーズ（核酸配列）を短期間で取得できることなどから、一度開発スキームが完成すれば、創薬標的が変わって、迅速に開発を進めることが可能である。実際に、これらの利点が実用化という形で顕在化してきており、2019年8 月現在、9 つの核酸医薬が上市されているほか、200近い開発品目で臨床試験が行われている。

ゲノム編集治療は遺伝子治療の一種であり、DNA の二本鎖切断とその後のDNA 修復機構を利用することにより、遺伝子の「破壊」あるいは「置換」を行うことが可能である（通常の遺伝子治療は遺伝子の「補充」である）。代表的なゲノム編集ツールはオリゴ核酸により特定のDNA 配列を認識するCRISPR/Cas9システムであり、その簡便さからCRISPR/Cas9を用いたゲノム編集治療の開発が爆発的に進んでいる。ゲノム編集治療は、造血幹細胞やT 細胞等に対して体外でゲノム編集を施し、患者の体内へ投与する ex vivo ゲノム編集治療と、患者の体内へ直接ゲノム編集ツールを導入する in vivo ゲノム編集治療に分類され、2019年3 月時点でそれぞれ31件および6 件の臨床試験が行われている。現状では承認例がないが、今後、臨床開発がさらに加速していくと考えられる。

以上に述べた核酸医薬ならびにゲノム編集治療では、オリゴ核酸がRNA あるいはDNA と相補的に結合することで標的配列を認識するが、標的配列と似た配列を有するRNA/DNA 領域と結合することで想定外の作用を引き起こす可能性がある。この現象は「オフターゲット効果」と呼ばれており、その安全性評価法の整備ならびに安全性の判断基準の確立が求められている。本発表では核酸医薬やゲノム編集治療の開発動向を紹介すると共に、そのオフターゲット効果の安全性評価におけるDNA/RNA データベースおよび配列検索アルゴリズムの重要性に触れたい。

福岡県農林業総合試験場では平成14年にイチゴの新品種「福岡S6号」（商標名：あまおう）を育成した。本品種は、大玉、果実色の赤さ、濃厚な食味を特徴として高い評価を得ており、首都圏を中心に販売がされているが、その特徴に寄与するゲノム領域は明らかでない。イチゴの品種開発にあたっては、①優良な親系統の選定　②親系統の交配後の集団からの優良個体の選抜　が極めて重要であるが、果実形質の選抜に利用可能なDNA マーカーはほとんどないことから、イチゴ育種家は新品種開発に多くの労力を要している。

本研究チームでは、イチゴの果実形質に寄与するゲノム領域を同定するにあたって、多様な遺伝的背景を基に解析することを目的として、栽培イチゴのMAGIC 集団（Multi-parent Advanced Generation Inter-Cross Population）を育成した（Wada et al. 2017）。同集団の遺伝子型の取得にあたっては、PGDBj およびPlant GARDEN に登録されている、豊富なSSR マーカー情報を用いた。果実形質の評価は5 か年（2013～2017）にわたって実施した。果実形質値の相関分析を行ったところ、果実色が最も遺伝的寄与が高く、環境変動の影響を受けにくいことが示唆された（Wada et al. 2017）。そこで、果実色に関して、GWA 解析（Genome Wide Association Study）を行ったところ、野生イチゴFragaria vesca の第1 、2 、7 染色体に相当する領域に有意なQTL が検出された（Wada et al. 投稿中）。特に形質値への寄与が大きいと考えられた第2 染色体のQTL について、PGDBj に登録されているゲノムシーケンス情報をもとにプライマーを設計し、QTL 近傍マーカーのアンプリコンシーケンスをMiSeq にて実施した。アンプリコンの塩基配列を比較して再度プライマーを設計し、育種選抜で使用可能なDNA マーカーを開発した。現在、開発マーカーの有効性の確認を実施している。

そこで様々な植物種でアセンブルされた全ゲノム配列を基軸として、これまで収集したマーカーやQTL 情報に加え、遺伝子情報やリシーケンスデータ、SNPs 情報などを格納した新たなデータベース「Plant GARDEN」を構築した（https://plantgarden.jp/）。

現在、β版として日本語および英語版を公開している。Plant GARDEN では各植物で公開されているゲノムワイド多型情報をゲノムブラウザ上に集約させ、さらに、複数植物間での遺伝子配列の類似性に基づいたデータリンク基盤を構築することで、ゲノムを横断的に比較する。また、ユーザーがNGS データを投入しSNP 解析を実施できるカスタム型多型検出システムも開発中である。さらに、ゲノム配列等を対象とする専門家だけでなく、より幅広いユーザーにゲノム情報に触れてもらうため、できるだけ平易で直観的にデータ検索ができるインターフェースの開発に努めた。現在、2020年3 月に完全版を公開することを目標に、インターフェースの改良や検索機能の拡張を行っている。

様々な条件で選抜された冠水抵抗性を示すダイズ素材を用いて、質量分析基盤無標識比較プロテオミクス解析、RNA シーケンシングを用いたトランスクリプトミクス解析、質量分析を基盤としたメタボロミクス解析を行い、オミクスデータを統合し鍵となる冠水抵抗性機構を解析した。得られた質量分析生データ等はjPOST データベースへ格納すると同時に、構築したSoybean Proteome Database （http://proteome.dc.affrc.go.jp/Soybean/）^［1］において公開している。

まず初めに、ダイズ遺伝子発現の包括的な研究の促進に資するため、機能解明研究に広く利用可能なダイズプロテオームデータベースを構築・公開した。本データベースは、2008年に公開し、その後改良を重ね、電気泳動を基盤にしたプロテオミクスと質量分析計を基盤にしたプロテオミクス解析技術を用いて得られたダイズタンパク質データを統合した^［1］。ダイズのさまざまな生育時期の各種器官と細胞内小器官から得られたタンパク質データ、さらに、湿害下のダイズで変動するタンパク質データを提供している。

さらに、冠水抵抗性を示すダイズ素材を用いて、プロテオミクス解析、トランスクリプトミクス解析、メタボロミクス解析を行い、データを統合し鍵となる冠水抵抗性機構を解析した。その結果、hexokinaseとphosphofructokinase の制御下で糖代謝系が関与していることを示唆した。さらに、統合オミクス解析で重要因子とされたfructose の添加により、冠水下でダイズの生長を制御できることを明らかにした^［2-3］。以上、未同定のタンパク質の多い作物において、本アプローチは、機能性タンパク質の同定において、有用な手段のひとつとなると考えられる。

さらに、他のオミクスとのデータ連携により、シグナル伝達ネットワークや代謝ネットワーク等へのマッピングを通じ、生体分子による細胞機能、生命機能の解明に直接結びつくような解析ツールの提供を目指している。ゲノム変異情報を積極的に利用したプロテオゲノム解析や、腸内細菌叢等の多生物がおりなすメタプロテオーム解析から算出するデータも扱うとともに、メタボロミクス、グライコミクス等についてもその情報を取り込みながら解析可能なツールを開発し、幅広く生命科学研究者に利活用されるデータベースを現在鋭意構築中である。本発表では、他の公共データベースとの更なる連携の可能性やそこから生まれるシナジー効果、現状の問題点やユーザー側からのニーズなどについて、特に農作物分野における連携を例に議論したい。

例えばヒト細胞や微生物において、通常の一次代謝物がメチル化あるいは糖付加された物質。高等動物では薬物代謝として知られてきた反応ではあるが、構造がデータベース中に存在しないものがエピメタボライト等の名称で報告されている。従来の概念における代謝物の一部かもしれないが、今後重要な生理活性が見つかる可能性を秘めている。他にも、植物二次代謝物として多くのアシル化や糖付加体が報告されている。更にはペプチドの代謝物も多く見いだされている。従来は細菌や真菌における非リボソームペプチドがよく研究されていたが、最近は真菌や植物までがリボソームペプチドからRiPP と呼ばれる生理活性物質を生成することがわかってきた。これらの新規構造を予測するには、メタボローム解析における化合物ライブラリ充実が必須である。可能な構造変化を反映した理論スペクトルライブラリを用意することで、ノンターゲット解析結果から新規構造を見いだせるようになった。つまり既存のメタボローム情報から新たな発見ができる基盤、質量分析インフォマティクスが整ったのである。

統合化推進プログラム「物質循環を考慮したメタボロミクス情報基盤」では、質量分析インフォマティクスを実現するためのメタボローム・リポジトリ（MetaboBank）や解析ツールを開発している。初期データはかずさDNA 研究所および理化学研究所環境資源科学研究センターが保有する植物メタボロームであり、メタデータは既にhttp://metabobank.riken.jpから公開している。今後はヒトなど植物以外のデータにも拡張し、欧米のMetaboLights, Metabolomics Workbench に比肩する恒久リポジトリとしてサービスを開始する予定である。またMetaboBank のデータ解釈を容易にするメタ代謝マップの作成も進めている。生物種を超えて合成されるアルカロイドから作成を開始し、現在はKNApSAcK のCob-Web データベースとして公開している。