研究助成
2023年度 医学系研究助成（感染領域）
シングルセルネットワーク解析によるBKポリオーマウイルス感染症の分子機序解明
| 研究題目 | シングルセルネットワーク解析によるBKポリオーマウイルス感染症の分子機序解明 |
|---|---|
| 年度/助成プログラム | 2023年度 医学系研究助成（感染領域） |
| 所属 | 東京大学 医科学研究所 ヒトゲノム解析センター 健康医療インテリジェンス分野 |
| 氏名 | 佐藤 憲明 |
| キーワード | BKポリオーマウイルス / 有向非巡回グラフ / 遺伝子調節ネットワーク / サイトメガロウイルス / 腎移植 |
| 研究結果概要 | BKポリオーマウイルス（BKPyV）腎症の病態解明と治療戦略構築を目的として、トランスクリプトームデータを用いた遺伝子調節ネットワーク（GRN）推定と基礎実験を並行して進めた。GRN解析により、BKPyV感染に伴う宿主細胞応答や免疫関連経路の変化をネットワークとして捉え、病態形成に関与する分子機序の理解を深めた。また、ヒト免疫グロブリン製剤によるBKPyV複製および感染拡大抑制効果を検証し、BKPyV腎症の治療に資する基礎的知見を得た。さらに、本研究で得た知見と解析基盤を発展させ、シングルセルレベルでGRNを推定する新規解析手法の開発にも取り組み、オミクスデータから分子機序を解明するための方法論を整備した。加えて、関連するウイルス感染症研究として、薬剤耐性サイトメガロウイルスに対する抗ウイルス薬の作用機序解析へも展開した。これらにより、BKPyV腎症の病態理解と治療戦略の構築に資する研究基盤を形成した。 |
| 公表論文 |
Mechanistic insights into the inhibition of drug-resistant cytomegalovirus by letermovir and ganciclovir, British Journal of Pharmacology, 2026;183(5):1171–1185. DOI: 10.1111/bph.70239. DAG Learning from Zero-Inflated Count Data Using Continuous Optimization. Proceedings of Machine Learning Research (5th Conference on Causal Learning and Reasoning). |