肺癌脳転移における多オミクス統合解析により代謝の脆弱性が新たな治療標的であることを解明 学術的背景 肺癌は世界的に発症率および死亡率が最も高い癌の一つであり、特に肺癌脳転移（Lung Cancer Brain Metastases、LC-BMs）は肺癌患者によく見られる合併症で予後が極めて悪いです。近年、肺癌の治療技術は進歩しているものの、脳転移をターゲットとした標準治療法は依然として限られており、その効果も十分ではありません。そのため、肺癌脳転移の分子メカニズムおよび腫瘍微小環境を深く理解することは、新規治療戦略の開発にとって極めて重要です。 肺癌脳転移の発生メカニズムは複雑であり、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームおよびメタボロームなど複数のレベルでの変化が関与します。近年、多オ...

ゲノム医学におけるCRISPRガイド配列再注釈：EXORCISEアルゴリズムの応用と検証 学術的背景 CRISPR-Cas9技術は、その登場以来、特に遺伝子の必須性や化学-遺伝相互作用の研究において、遺伝子スクリーニング分野を劇的に変化させました。特定の遺伝子を標的とするガイドRNA（guide RNA, gRNA）の設計を通じて、CRISPR-Cas9システムは細胞内で正確な遺伝子ノックアウトを導入でき、遺伝子機能や疾患におけるその役割の理解を進める助けとなります。しかし、CRISPRライブラリーの設計は通常、参照ゲノムに基づいて行われますが、実際に研究対象となる細胞系（特にがん細胞系）はしばしばゲノム変異を持ちます。これにより、CRISPRガイド配列のミスマッチや偏りが生じ、実験結果の正...

eIF4A1 と eIF4A2 のB細胞発達および機能における重要な役割とその違い 学術的背景 哺乳類細胞において、翻訳開始（translation initiation）はタンパク質合成の重要なステップであり、それにおいて真核翻訳開始因子4A（eukaryotic initiation factor 4A, eIF4A）が重大な役割を果たします。eIF4Aは、ATP依存性のRNAヘリカーゼであり、mRNAの5’非翻訳領域（5’ untranslated region, 5’ UTR）の二次構造を解消することで43S前開始複合体（preinitiation complex, PIC）が5’ UTRをスキャンして開始コドンを見つけるのを助けます。eIF4Aには2つの高度に類似したアイソフォーム...

学術背景と問題提起 腫瘍抑制遺伝子（Tumour Suppressor Genes, TSGs）の機能喪失（Loss-of-Function, LOF）変異は癌において非常に一般的ですが、これらの変異が原因でタンパク質の機能が低下または消失するため、従来の薬物標的戦略ではこれらの変異を直接対象とすることは困難です。そのため、研究者はこれらの変異による細胞の脆弱性を解明し、新たな治療標的を発見する方法を開発する必要があります。KMT2Dは多くの癌で頻繁に変異する腫瘍抑制遺伝子であり、その機能喪失変異は様々な癌の発生や進展に密接に関係しています。しかしながら、KMT2Dの機能ネットワークやその癌細胞における脆弱性については、まだ包括的な研究が行われていません。 本研究では、計算モデルを用いてKM...

統合単細胞解析により、タモキシフェン耐性乳がんにおけるエピジェネティックに制御されるがん細胞状態と異質性に基づくコアシグネチャーを明らかにする 学術的背景 乳がんは女性において最も一般的ながんの一つであり、内分泌療法（タモキシフェンなど）はエストロゲン受容体α（ER）陽性乳がん患者の標準治療法です。内分泌療法は再発リスクを大幅に減少させますが、約3分の1の患者は最終的に内分泌耐性を獲得し、再発します。腫瘍間および腫瘍内の異質性は、内分泌耐性の発症に重要な要因であると考えられています。近年、単細胞RNAシーケンシング（scRNA-seq）および単細胞ATACシーケンシング（scATAC-seq）技術の進歩により、単細胞解像度で腫瘍異質性を探ることが可能になりました。しかし、このような統合単細胞...

拡散モデルに基づく特徴拡張：全視野病理画像における多数例学習の新手法 学術的背景と研究の動機 計算病理学（computational pathology）の分野では、全視野スライド画像（Whole Slide Images, WSIs）の効果的な分析方法が現在の研究課題として注目されています。WSIsは超高解像度の画像であり、広範囲な視野を持ち、がん診断に広く利用されています。しかし、ラベル付きデータの不足や巨大な画像データがもつ計算負荷の問題から、WSIの自動解析における深層学習手法、特に多数例学習（Multiple Instance Learning, MIL）には多くの課題があります。 MILは典型的な弱教師あり学習手法であり、WSI全体を「バッグ」に見立て、その中の小領域（パッチ）を...