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ヒト腸内細菌と疾病の関係に挑む
生命理工学院 准教授 山田 拓司

ヒトには1000種100兆個体を超える細菌が我々と共生しています。このような「ヒト常在細菌」は群集構造を形成し、どのような細菌がどの程度存在するかという構成が個人よって異なっています。近年の研究でそのヒト常在細菌の構成が健康状態に影響を与えていることが明らかになってきました。山田研究室ではこのようなヒト常在菌の群集構造解析を通して、ヒトとその常在菌がどのように影響を与えあっているかを明らかにすることを目指した研究を行っています。我々はヒト常在菌を研究していると同時に、情報科学と生命科学の融合領域であるバイオインフォマティクスの研究グループでもあります。生命科学分野の膨大なデータ解析手法の開発やその可視化も大きなテーマの一つです。以下、ヒト常在菌とデータ可視化について、それぞれその概要です。


ヒト常在菌の解析:
ヒトの皮膚上や腸内に共生する常在菌の研究は、メタゲノミクスという情報解析を基盤とした方法により飛躍的に進歩しました。メタゲノミクスとは、特定の環境中に含まれるDNA配列を網羅的に解読し、そこで得られたDNA配列から、そこにどのような細菌がどの程度含まれているかを明らかにする手法です。そのような細菌群集のデータと、その常在菌を保持するヒト自身の生活習慣、疾病情報などを組み合わせた超多次元な腸内環境ビッグデータを基盤として、疾患に関わる因子の特定を目指しています。

特に注力しているのが大腸がんの発症にどのような細菌が関わっているか、その原因になっているかを明らかにすることです。大腸がんの超初期段階から腸内環境に現れるシグナルを検知すること、さらにはその発症のメカニズムの解明にむけて研究を進めています。

ヒト腸内環境ビッグデータは腸内細菌や生活習慣など、質的にも量的にも異なる情報を複合的に扱う必要があり、それを可能にするためにもデータベースも構築しています。このデータベースを利用することで個々人に対する雑多なデータを一括して扱うことが可能です。このデータは非常に価値のある情報であり、学内外に広く活用するための仕組みを構築中です。

大規模データ可視化手法の開発:
近年のサイエンスは大量のデータを生み出します。これまでのサイエンスではデータを出すまでが最も大事でしたが、現在ではその大量データを解析し、解釈するところも重要な側面です。その中でも、データを可視化し、これまで解釈が難しかった点をよりわかりやすくする試みが重要です。我々はこれでは、ヒト腸内環境の代謝経路を可視化した代謝マップの構築、代謝経路をより見やすく表現する可視化手法の開発など、大量のデータを一度に表現する方法の開発を続けています。


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