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e-cancer:研究者たちは、がんの原因となる細菌を発見する新たな方法を切り拓く

31 Oct 2019

University of East Angliaの研究者たちは、がんに関連する細菌とウイルスを発見する新たな方法を開拓している。
一部の感染症は、すでに胃がんや子宮頸がんなどのがんと関連づけられている。

Genome Biology誌で本日発表された新たな研究は、腫瘍から収集されたゲノムデータをシーケンシングにより、他の関連する細菌やウイルスを明らかにする方法を示している。
本研究ががんの原因となる細菌の検出に役立ち、いつかHPVワクチンなどのがんワクチンが増えることも期待されている。

UEAのNorwich Medical Schoolの主任研究員であり、Earlham Institute(EI)の客員研究員でもあるDan Brewer博士は、次のように述べている。「感染症とがんとの強い関連性はすでに判明している。 例えば消化管のHelicobacter pyloriの存在は胃潰瘍をもたらし、さらに胃がんに関連している」

「一方、HPVウイルスのいくつかのタイプは子宮頸がんを引き起こす可能性がある。ヒトの組織は、ゲノム医学の時代に移行するにつれて、ますます全ゲノムがシーケンシングされている。

「腫瘍サンプルの全ゲノム配列が決定されると、存在する病原体のDNAも配列決定され、病原体の検出と定量化が可能になる」

「これはバクテリアとウイルス、およびさまざまな種類のがんとの新しい関連性を見出すのに役立つデータを収集する素晴らしい機会を与えてくれる」
研究チームは、コンピューターシミュレーションを作成して、興味深い病原体の配列が検出された実際のがん配列データに対して試験を実行する前に、複数のアプローチを試みた。

UEAのNorwich Medical Schoolの大学院研究員であるAbraham Gihawi氏は次のように述べている。「ゲノム配列データから、生物を分類するための豊富な科学ツールはすでにある。この新たな研究では、ヒトの組織シーケンシングデータで実行する際に必要なそれぞれの主要なコンピューターによるステップに注目している。

「我々は、シーケンススクリプトの大規模な収集に適用する最高のパフォーマンスのツールをつなぎ合わせるコンピュータースクリプトを収集した」
「コンピューターシミュレーションを使用してから、いくつかの実際のがん配列データに対するアプローチを試した」

シミュレーションのために、大部分ヒトの配列を含む「模擬」ゲノムを作成し、それらに非常に少数の病原性配列を打ち込んだ。

シミュレートされた各ゲノムに含まれる病原体とその量を正確に知っていたため、各アプローチのパフォーマンスを試すことができた。

「その後、実際のがんシーケンスデータでメソッドを試し、予想される結果を把握した」

「がんに関連することが知られている病原体を発見するだけでなく、さらに多くを検出した。我々は、これらの他の病原体ががんの発生に果たす可能性のある役割について、ほんの少し学び始めたに過ぎない」

Dr Brewerは、「子宮頸がんの約70%を予防すると考えられるHPVワクチンがすでにある。他のがんに関連する細菌やウイルスを特定することで、将来新たなワクチンが開発されることを願っている」

(2019年10月22日公開)
https://ecancer.org/en/news/16794-scientists-pioneer-new-way-of-finding-cancer-causing-germs

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