広報活動

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2017年5月30日

理化学研究所
東京大学医学部附属病院

免疫機能の個人差に関わる遺伝子カタログを作成

-免疫疾患の遺伝的メカニズムの新しい解析手法を開発-

要旨

理化学研究所(理研)統合生命医科学研究センター統計解析研究チームの石垣和慶特別研究員、自己免疫疾患研究チームの高地雄太副チームリーダー、山本一彦チームリーダー、東京大学医学部附属病院アレルギー・リウマチ内科の藤尾圭志講師らの共同研究チームは、免疫機能の個人差に関わる遺伝子カタログを作成し、免疫疾患の遺伝的メカニズムの新しい解析手法を開発しました。

私たちの健康状態や免疫機能の一部は、DNA配列の個人差(DNA多型[1])によって決まります。近年、ゲノムワイド関連解析(GWAS)[2]によって免疫疾患の発症に関与するDNA多型(リスク多型)が多く同定されています。しかし、その遺伝的メカニズムの解明は十分に行われていません。リスク多型がどの免疫細胞において、どの遺伝子の発現量に影響しているのかを明らかにすることが、免疫疾患の遺伝的メカニズムの解明には重要です。

今回、共同研究チームは、105人の健常人から5種類の主要な免疫細胞を回収し、遺伝子発現量の個人差を次世代シーケンサー[3]を用いて網羅的に解析することで、免疫機能の個人差に関わる遺伝子カタログ(eQTL[4]カタログ)を作成しました。複数の免疫細胞を対象とした研究はアジア初の試みです。また、この遺伝子カタログを応用し免疫疾患の遺伝的メカニズムの全体像を評価する新規手法を開発しました。具体的な例として、関節リウマチ[5]患者と健常人の遺伝子情報を用いて、CD4陽性T細胞において176個の遺伝子がTNF[6]パスウェイ[7]に与える影響を予測し、それらを総合評価し一つの活性情報に集約しました。これを解析した結果、CD4陽性T細胞におけるTNFパスウェイの活性化は関節リウマチの病態で重要な役割を持つことが確認できました。

本研究で得られたeQTLカタログや解析手法は、関節リウマチなどの自己免疫疾患[5]に加えて、花粉症・喘息・がんなどの免疫が関わる多くの疾患に適応することができます。それらは今後、遺伝的メカニズムに基づいた創薬標的の探索と治療法の開発に貢献すると期待できます。

本研究は、米国の科学雑誌『Nature Genetics』オンライン版(5月29日付け:日本時間5月30日)に掲載されます。

本研究の一部は、武田薬品工業株式会社の支援を受けて行われました。

※共同研究チーム

理化学研究所 統合生命医科学研究センター
自己免疫疾患研究チーム
チームリーダー 山本 一彦 (やまもと かずひこ)
副チームリーダー 高地 雄太 (こうち ゆうた)
副チームリーダー 鈴木 亜香里 (すずき あかり)

統計解析研究チーム
特別研究員 石垣 和慶 (いしがき かずよし)

東京大学医学部附属病院アレルギー・リウマチ内科
講師 藤尾 圭志 (ふじお けいし)

東京女子医科大学付属膠原病リウマチ痛風センター
教授 山中 寿 (やまなか ひさし)

背景

私たちの健康状態や免疫機能の一部は、DNA配列の個人差(DNA多型)によって決まります。近年、ゲノムワイド関連解析(GWAS)によって免疫疾患の発症に関与するDNA多型(リスク多型)が多く同定されています。しかし、その遺伝的メカニズムの解明は十分に行われていません。大半のリスク多型は、遺伝子発現量の調整異常を介して発症リスクを上げていると考えられています注1)。また、その調整異常は特定の免疫細胞に特異的に認められると推定されています注2)。そのため、リスク多型がどの免疫細胞において、どの遺伝子の発現量に影響しているのかを明らかにすることが免疫疾患の遺伝的メカニズムの解明に重要です。

今回、共同研究チームは免疫機能の個人差に関わる遺伝子カタログ(eQTLカタログ)の作成を目指しました。複数の免疫細胞を対象とした研究はアジア初の試みです。eQTLカタログは欧米でも作成されています注3)が、このようなデータをどのように活用すれば免疫疾患の病態の理解が深まるのか、という議論は不十分でした。多くの免疫疾患において、個々のリスク多型が疾患発症に与える影響はわずかですが、全てのリスク多型の影響を総合的に評価すると、その影響は大きいと考えられています注4)。このような背景から、複数のリスク多型が複数の遺伝子に与える発現調整異常を総合的に評価する手法が、免疫疾患の遺伝的メカニズムの全体像の理解に重要であると考え、独自の解析手法の開発を目指しました。

注1)Kundaje, A. et al. Integrative analysis of 111 reference human epigenomes. Nature 518, 317-30 (2015)
注2)Trynka, G. et al. Chromatin marks identify critical cell types for fine mapping complex trait variants. Nat Genet 45, 124-30 (2013).
注3)GTEx Consortium. The Genotype-Tissue Expression (GTEx) pilot analysis: multitissue gene regulation in humans. Science 348, 648-60 (2015)
注4)Stahl, E. A. et al. Bayesian inference analyses of the polygenic architecture of rheumatoid arthritis. Nat. Genet. 44, 483–-89 (2012)

研究手法と成果

共同研究チームはまず、105人の健常人から末梢血を回収し、特定の細胞を回収することのできるFACS[8]という機器を用いて、5種類の主要な免疫細胞(CD4陽性T細胞[9]CD8陽性T細胞[9]B細胞[10]NK細胞[11]単球[12])に分けました(図1)。

各細胞種の遺伝子発現量を、次世代シーケンサーを用いたRNAシーケンス[13]で定量し、DNA多型との関連を網羅的に解析し、eQTLカタログを作成しました。これまでの先行研究の多くは血液の白血球をまとめて解析するものでしたが、本研究はそれぞれの免疫細胞を分けて解析したことが特徴です。今回得られたカタログでは、どのDNA多型が、どの免疫細胞において、どの遺伝子の発現量に、どのように影響しているかが要約されています。解析結果はNational Bioscience Database Center (NBDC)において公開しています。

発現量の調整メカニズムは細胞種ごとに異なるため、細胞種を分けることでリスク多型がどの細胞で発現量の個人差に影響しているかが分かります(図2)。

このような細胞種特異的な情報は、疾患の遺伝的メカニズムの一部を説明するものです。表1に示した解析の具体例は、関節リウマチのリスク多型の機能をeQTLカタログで評価したものです。どの免疫細胞における、どの遺伝子の、どのような発現調整異常(発現量の亢進・低下)が疾患のリスクになるかが理解できます。例えば、PADI4遺伝子のCD4陽性T細胞における発現亢進は、関節リウマチ発症のリスクだと考えられます。このような知見は、細胞種を分けて解析しなければ得られないものです。

次に、eQTLカタログを応用することで、免疫疾患の病態を解析する新しい手法を開発しました(図3)。この手法は、リスク多型によって生じる遺伝子の発現調整異常の向き(発現量の亢進・低下)に注目したものです。通常、ほとんどのリスク多型は単独では疾患発症に微々たる影響力しか持ちません。そのため、個々のリスク多型を独立に評価しても、免疫疾患の遺伝的メカニズムの全体像は理解できません。しかし新しい手法では、複数のリスク多型の影響を総合的に評価し、一つのパスウェイの活性情報に集約して解釈することが可能です。

本解析手法の具体例を示します(図4の青枠)。関節リウマチ患者と健常人の遺伝子情報を用いて、CD4陽性T細胞において176個の遺伝子がTNFパスウェイに与える影響を予測し、それらを総合評価し一つの活性情報に集約しています。解析結果として、CD4陽性T細胞におけるTNFパスウェイの活性化は関節リウマチの病態で重要な役割を持つことが確認されました。

重要なのは、本結果が遺伝子情報のみから計算されていることです。これは、治療などの環境因子の影響をまったく受けない知見であり、疾患の遺伝的メカニズムだけを評価していることを意味します。TNF阻害剤は関節リウマチの有効な治療法の一つであり、TNFが関節リウマチの病態で重要であることは明らかでしたが、関節リウマチの遺伝的メカニズムがCD4陽性T細胞特異的にTNFパスウェイの活性化を引き起こしていることを示したのは本研究が初めてです。

今後の期待

近年、免疫システムはがん、肥満など多くの疾患で重要な機能を担っていることが示されています。そのため、本研究で得られた免疫機能の個人差に関わる遺伝子カタログや、カタログを生かした解析手法は、関節リウマチなどの自己免疫疾患に加えて、花粉症・喘息・がんといった幅広い疾患に適応可能です。今後、遺伝的メカニズムに基づいた創薬標的の探索と治療法の開発への貢献が期待できます。

原論文情報

  • Kazuyoshi Ishigaki, Yuta Kochi, Akari Suzuki, Yumi Tsuchida, Haruka Tsuchiya, Shuji Sumitomo, Kensuke Yamaguchi, Yasuo Nagafuchi, Shinichiro Nakachi, Rika Kato, Keiichi Sakurai, Hirofumi Shoda, Katsunori Ikari, Atsuo Taniguchi, Hisashi Yamanaka, Fuyuki Miya, Tatsuhiko Tsunoda, Yukinori Okada, Yukihide Momozawa, Yoichiro Kamatani, Ryo Yamada, Michiaki Kubo, Keishi Fujio and Kazuhiko Yamamoto, "Polygenic burdens on cell-specific pathways underlie the risk of rheumatoid arthritis", Nature Genetics, doi: 10.1038/ng.3885

発表者

理化学研究所
統合生命医科学研究センター 統計解析研究チーム
特別研究員 石垣 和慶 (いしがき かずよし)

統合生命医科学研究センター 自己免疫疾患研究チーム
副チームリーダー 高地 雄太 (こうち ゆうた)
チームリーダー 山本 一彦 (やまもと かずひこ)

東京大学医学部附属病院アレルギー・リウマチ内科
講師 藤尾 圭志 (ふじお けいし)

報道担当

理化学研究所 広報室 報道担当
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東京大学医学部附属病院 パブリック・リレーションセンター
(担当:渡部、小岩井)
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pr [at] adm.h.u-tokyo.ac.jp(※[at]は@に置き換えてください。)

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補足説明

  1. DNA多型
    標準的な配列と異なった配列を持つゲノム領域。DNA配列の個人差を形成する。
  2. ゲノムワイド関連解析(GWAS)
    疾患の有無や、身長・体重などの形質と関連するDNA多型を網羅的に解析する研究手法。GWAS はgenome-wide association studyの略。
  3. 次世代シーケンサー
    サンガー法を利用した蛍光キャピラリーシーケンサーである「第一世代シーケンサー」と対比させて使われている用語。多数のDNA断片を同時並行で解析し、大量の配列を読み取ることができるDNA配列解析装置。
  4. eQTL
    遺伝子の発現量の個人差に関与するゲノム領域。eQTLはexpression Quantitative Trait Locusの略。
  5. 関節リウマチ、自己免疫疾患
    自己免疫疾患は、何らかの免疫異常によって自分の体や組織を異物のように認識し、自己抗体や自己に反応するリンパ球を作り、自分の体を攻撃する疾患のこと。関節リウマチはその代表であり、免疫システムが自己の組織(主に手足の関節)を侵し、関節痛、関節の変形が生じる。
  6. TNF
    サイトカインの一種。サイトカインは、細胞同士の情報伝達に関わるさまざまな生理活性を持つ可溶性タンパク質の総称。さまざまな細胞から分泌、標的細胞の増殖・分化・細胞死を誘導する。TNFはTumor Necrosis Factorの略。
  7. パスウェイ
    シグナル伝達系、遺伝子の制御関係、代謝経路、タンパク質間相互作用などの情報をもとにグループ化された遺伝子やタンパク質の集合。
  8. FACS
    蛍光抗体で染色した細胞を液流に乗せて流し、個々の細胞が発する蛍光を測定することで目的の細胞を同定し、回収することができる機器。FACSはfluorescence activated cell sortingの略。
  9. CD4陽性T細胞、CD8陽性T細胞
    胸腺で分化・成熟するリンパ球。CD4陽性T細胞は、B細胞の分化成熟、抗体産生を誘導するなど、免疫システムの司令塔としての役割を持つ。CD8陽性T細胞はウイルス感染細胞などを破壊する。
  10. B細胞
    骨髄で分化・成熟するリンパ球。抗体産生を担う。
  11. NK細胞
    ナチュラルキラー細胞。腫瘍細胞やウイルス感染細胞の排除などの役割を持つリンパ球。
  12. 単球
    マクロファージや、樹状細胞に分化する白血球。
  13. RNAシーケンス
    RNAから逆転写したcDNA(RNAと相補的なDNA)を、次世代シーケンサーで解析する実験手法。RNAの定量のみならず、新規転写産物の検出や、スプライシングイベントの定量などを行うことができる。

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末梢血検体回収の流れの図

図1 末梢血検体回収の流れ

本研究では、105人の健常人から末梢血を回収し、FACSという機器によって免疫細胞の種類別に分けた。図では細胞種は2種類のみで示しているが、実際は五つの細胞種(CD4陽性T細胞、CD8陽性T細胞、B細胞、NK細胞、単球)に分けている。

細胞種を分けて解析することの重要性の図

図2 細胞種を分けて解析することの重要性

A:細胞種を分けずに解析した場合。Gアレルが疾患発症のリスクを上げるアレルだとする。Gアレルは近傍の遺伝子の発現量を増加させることが分かるが、どの細胞種が関与しているかは分からない。

B:細胞種を分けて解析した場合。Gアレルは細胞種Aでは近傍の遺伝子の発現量を強く増加させ、細胞種Bでは逆に低下させることが分かる。このような細胞種特異的な情報は、疾患の遺伝的メカニズムの一部を説明するものであり、病態の理解に重要である。

アレルとは、対立遺伝子のこと。ヒトを含む多くの真核生物は両親からそれぞれ 1 セットのゲノムを受け取ることによって、計2セットのゲノムを持つ。そのため、各個体はそれぞれのゲノム領域において、2個の遺伝子を持つ。このとき、同じゲノム領域を占める個々の遺伝子をアレルと呼ぶ。

関節リウマチのリスク多型の機能解析の表

表1 関節リウマチのリスク多型の機能解析

関節リウマチのリスク多型の機能(どの細胞種でどの遺伝子の発現を亢進・低下させるか)を本研究で作成したeQTLカタログを用いて評価した。五つの細胞種ごとに、どの遺伝子が亢進もしくは低下すれば関節リウマチの発症リスクであるかを示している。例えば、CD4陽性T細胞におけるPADI4遺伝子の亢進やBLK遺伝子の低下は間接リウマチの発症リスクだと考えられる。

免疫疾患の遺伝的メカニズムの全体像を評価する新しい手法の図

図3 免疫疾患の遺伝的メカニズムの全体像を評価する新しい手法

工程①:本研究で作成したeQTLカタログと個人の遺伝子情報から遺伝子発現量を予測する。

工程②:患者・健常人で予測発現量を比較し、各遺伝子が疾患においてどのような発現調整異常を起こしているかを予測する。

工程③:各遺伝子の予測された発現調整異常の向き(亢進・低下)と、各遺伝子のパスウェイにおける機能(↑・↓)を比較し、各遺伝子がパスウェイの活性化に与える影響を評価(活性化・不活化)する。最後に、全ての遺伝子の活性化・不活化の情報を要約し全体としてのパスウェイの活性を予測する。

関節リウマチ発症に関わるサイトカイン活性の図

図4 関節リウマチ発症に関わるサイトカイン活性

独自の解析手法を用いて関節リウマチ発症に関わるサイトカイン活性を評価し、結果をヒートマップ(個々のデータの値を色として表現した図)で示した。サイトカイン活性化の指標としてZcytokineが示されている(>2で有意な活性化)。カッコ内にはサイトカイン活性予測に用いられた遺伝子の個数を記載した。本図ではCD4陽性T細胞におけるTNFの活性化が示されている。解析手法の解説は図2参照。IFNGはIFNγの、CSF2はGMCSF(Granulocyte Macrophage-Colony Stimulating Factor)の遺伝子名である。

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