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(招待講演)
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻
木口 悠也 特任助教、水谷 壮利 特任准教授、鈴木 穣 教授
塩基配列の多様性が高いシークエンス技術を用いた肺腫瘍組織におけるメタゲノム解析
(講演内容)
腫瘍組織内マイクロバイオーム解析はヒトマイクロバイオーム研究の新たな潮流として膵がんや乳がん、大腸がんなど様々ながんを対象に研究が開始されており、がん種によってマイクロバイオームの構成が異なることが示唆されている。しかし、これまでの腫瘍組織内マイクロバイオーム解析ではがん組織のゲノム配列データを細菌ゲノムデータベースにマッピングすることでその構成を明らかにしているため、参照ゲノムに存在しない細菌は検出できていないという課題が存在する。ショットガンメタゲノム解析ではde novoアセンブリ解析とビニング解析によってMetagenome Assembled Genome (MAG)と呼ばれる細菌ゲノムの構築が可能である。しかし、細菌ゲノムは種ごとに大きく異なるGC含量を有することが知られており、GC含量の偏りはシークエンスバイアスを発生させ、一部の細菌はシークエンスされにくいという技術的制約が存在する。そこでこの課題の克服のため、本研究ではGC含量に偏りがある配列もシークエンス可能な新技術(Twist 96-Plex Library Prep Kit)を適用し、肺腫瘍組織の細菌ゲノム解析を試みた。本発表では当手法をメタゲノム解析に用いるインパクトを紹介するとともに肺腫瘍内マイクロバイオーム解析に適用することによって明らかになった肺腫瘍内細菌叢の特徴と病態との関連を議論する。
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