ゲノム解析漫画まとめ

前回読んだゲノム解析漫画を自分用にまとめる

• ゲノム解析の流れ
• その後の統計の話は出てこない
• とはいえ最低限は説明できるようにしたい
• 漫画の主張に自分の感想が混ざっている
• 院試がだめだったら週末はひきこもる

jp.illumina.com

ゲノム解析の目的

• 疾患の解明、個別化医療

ヒト1人あたりのゲノム解析コスト

• 15年で300万分の1（300億円→10万、直近の数年は横ばいか）

ゲノム解析方法の推移

1. DNAマイクロアレイ（既知のDNA断片を用い大まかに全体像を把握する）
2. サンガー法（解析したい部分だけを詳細に調べる）
3. 次世代シーケンサー（大量の塩基情報を短時間で詳細に）

がん細胞

• 正常細胞の遺伝子にダメージが蓄積して生じる
• 遺伝子にどのような変化が起こっているか、何が変化を起こしているかを調べたい

• 従来は限られた遺伝子の変化しか分からなかった
• 次世代シーケンサーの登場で幅広いゲノム解析が可能になった
• より多くの遺伝子情報を得ることで個別化医療につなげる

個別化医療（ゲノム解析に期待される役割）

• 治療
• 分子標的薬、免疫療法の各個人への効果を予測する（治療選択の効率化）
• ドラッグ・リポジショニング：既存の薬から新たな薬効をみつける

• 診断・検査
• リキッドバイオプシー（採血で済む）← 従来の腫瘍生検より楽
• 腸内細菌のバランス（環境DNA）と細胞遺伝子への影響を調べる
• 癌以外の稀な疾患にアプローチする際にもコストが下がる

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大規模ゲノムシーケンス（網羅的なゲノム解析）

• 全エクソーム解析
• ゲノムの中の遺伝暗号を読む（遺伝子のみを全部調べる）
• ゲノムに占める遺伝子の割合は3%程度

• 全ゲノム解析
• 遺伝子以外のゲノムも調べる
• 遺伝子の発現を抑制するなど、遺伝子以外のゲノムにも役割がある

次世代シーケンサー解析（SBS法）

1. ライブラリー調製

• DNAを断片化、両端にアダプターをつける（＝ライブラリー）

2. クラスター形成

• フローセル上でライブラリーをブリッジ増幅

3. シーケンス（塩基配列の決定）

• 蛍光標識した可逆的ターミネーターとDNAポリメラーゼを各クラスターに添加し、1塩基分の伸長反応を得て写真を撮る
• このサイクルを繰り返して塩基配列を読み取る（SBS法）

4. データ解析

• BCLファイル（生データ、バイナリベース）
• FASTQファイル（変換後、テキストベース）

ファイル解析

• 違いを見つける：ベースの塩基配列との比較、クオリティスコア大事
• 量を調べる：どの遺伝子がどのくらい発現しているか。発現プロファイリング
• 配列情報を繋げる：長い配列情報を得る、解析対象を広げる