講演情報
[S1-1]シングルセル解析と疾患ゲノム情報の統合
○岡田 随象1,2,3 (1.大阪大学 大学院医学系研究科 遺伝統計学, 2.東京大学 大学院医学系研究科 遺伝情報学, 3.理化学研究所 生命医科学研究センター システム遺伝学チーム)
対象サンプルの複数遺伝子の発現量を同時に定量化する解析技術は、生命現象に伴う遺伝子動態の知見を得る上で、重要な手段である。近年、個別の一細胞における遺伝子発現動態を定量化するシングルセル解析技術（scRNA-seq）が発達し、従来のバルク解析（bulk RNA-seq）では困難であった生命現象の解明に貢献を果たしている。遺伝子発現だけでなく、エピゲノム修飾やタンパク質、T/B細胞受容体配列などオミクス情報を、一細胞解像度で並行して観測することも可能となり、一細胞解像度で得られた多層的なオミクス情報を統合する情報解析技術の研究開発が進められている。さらに、一細胞解像度のオミクス情報と疾患ゲノム情報をどのように統合していくか、注目が集まっている。ゲノムワイド関連解析を通じて同定された疾患感受性遺伝子変異の多くはnon-coding領域に位置することから、オミクス情報の修飾を経て疾患感受性を有していると考えられている。シングルセル解析の活用が、感受性遺伝子変異が細胞組織特異的に有する遺伝子発現制御機構（cell type-specific sc-eQTL効果）寄与する例が多数報告されている。近傍遺伝子の発現量に影響するcis-eQTL効果に加え、疾患罹患状態でのみ観測されるcontext-specific eQTL効果、細胞分化動態に対するdynamic eQTL効果、サンプル内層別化情報に応じたinteraction eQTL効果など、多彩なeQTL効果が報告されている。ヒトゲノム領域全体に分布する疾患感受性リスク（polygenic risk）を一細胞解像度で投影し、疾患病態の鍵となる細胞組織を同定する解析手法も開発が進んでいる。本講演では、シングルセル解析を巡る最新の状況に加え、新型コロナウイルス感染症の大規模ゲノム解析・シングルセル解析を例とした解析実践例を紹介したい。