1
第２回 １章 未来はとっくにはじ
まっている
フランシス・ S ・コリンズ「遺伝子医療革命」
を読むために
日紫喜 光良
基礎分子生物学講義 ２０１１．１０．４
2
この章の概要（１）
• DNA は生物に共通する生命の言語となって
いる。
• 一つの生物種（例えばヒト）のすべての DNA
をゲノムという。
• ヒトゲノム配列がほぼ解明されたのは大きな
一歩だが、まだ解明しなければいけないこと
も多い。
• しかし、すでに解明されたゲノム配列情報は、
医学研究を加速している。
3
この章の概要（２）
• 家族歴はゲノム情報を知る前に知っておかな
ければいけない情報である。
• 人はみな、ゲノムに何らかの病気のリスク因
子を抱えている。
• パーソナルゲノムが利用できるようになると、
病気の治療よりむしろリスクに基づく健康管
理が重要になる。
4
第１章の構成
• イントロ
– 著者はワトソンの目の前でヒ トゲノムプロジェクトの完了を 報告した。
• ポストゲノムの時代へ
– ゲノム配列解明からゲノム機 能の解明とゲノム個人差と疾 患との関係の解明へ
• DNAは生命の言語である
– 生命はDNAという共通語に よって生命の構造と機能を記 述した設計図(blueprint)に基 づいている。
– すべての細胞は同じゲノムを もつ
• ヒトはみな一つの家族であ る
– 共通の祖先集団から出発した ので人種間の差異は非常に小 さい。
• ヒトゲノムとパーソナルゲノム – ゲノムの比較によって生命に共
通のしくみを知り、パーソナルゲ ノムによって病気とゲノムとの関 係を知る
• 出発点は家族歴を知ること
– 家族歴（家族の健康史）は「よく ある病気」の予測因子として最 強だがあまり活用されていない。
• 人はみなミュータントである
– すべてのヒトは何らかの病気の リスクとなるDNA配列をもってい る。それをよく調べてリスクを知 り、予防的に行動することが新し い医学のやりかたになる。
• 新しいパラダイムを医療に
– QT延長症候群の遺伝子変異を 知り遺伝子機能に作用する薬を 服用することで突然死を予防。
5
Cold Spring Harbor Laboratory
ニューヨーク
6
東京から油壺までくらいの遠さ
7
James Watson
http://www.chemheritage.org/ http://www.nature.com James Watson & Francis
Crick (1953) Eric Lander, Robert Waterson, James Watson, and Francis Collins
(2000 June) DNAの２重らせん構造の解明
8
ポストゲノム
ヒトゲノムプロジェクト
ヒトゲノム配列の解明
ポストゲノム
ゲノム機能の解明
個人間の差異と病気
との関係
パーソナル
ゲノム
トランスク
リプトーム
プロテオーム
mRNA DNA
proteins
調節配列の研究（ENCODE計画など）
モデル生物を用いた大規模ノックアウト実験
→ゲノム配列と機能との関係 ポストゲノムの時代へ
9
乳がん組織で再発の可能性を予測
MammaPrint (Agendia)
マンマプリント （DNAチップ研究所）
オンコタイプDX （ジェノミック・ヘルス） Oncotype DX (Genomic Health)
遺伝子発現解析： 組織に含まれる mRNA の構成（どの遺
伝子由来のものがどれだけの量存在するか）を調べる。
乳がん組織でどの遺伝子がどの程度活発に 活動している（タンパク質 を作っている）かの手がかりとなる。
未知のメカニズムはあれど、遺伝子の活動パターン と乳がんの再発との関係が わかってきた。
（タンパク質の網羅的研究は困難なので、代替物としてmRNAを大量に測定）
10
ゲノム配列の解明による遺伝子発現解析の進展
mRNAの採取
ゲノム配列解明以前 ゲノム配列解明以後
DNAに置き換えた
cDNAライブラリの作成 全部は読み切れないの でランダムにサンプリン グして配列を読む
mRNA配列の種類と 割合のータベース化、 配列の利用
左のプロセスに加えて（なぜなら、予想していなかっ たスプライシングパターンの結果、予想していなかっ た遺伝子からの転写の結果、予想していなかった mRNAの編集の結果、新規なmRNAが見つかること はある。がんや植物の研究では今も重要。）、
ゲノム配列
遺伝子領域、エクソン・イントロンの特定 既知のmRNA配列＋予測される配列
個々のmRNAを検出する短いDNA鎖の設計 DNAマイクロアレイやPCRによる発現解析
11
DNA が「生命の言語」だということ
• あらゆる生物の遺伝情報が DNA に保持されている
（例外として、 RNA を用いているウイルスがある）。
• 遺伝情報は DNA 構造の一部分である４種類の塩基
の並び方（配列）に存在する。
• タンパク質のアミノ酸の順序はタンパク質をコードす
る遺伝子から転写される mRNA の塩基配列を３文
字ずつ読取ってアミノ酸に翻訳することで決まる。
– 塩基３文字とアミノ酸の対応をコドンという。
• 転写・翻訳機構は生物間でほぼ共通
– 原核生物と真核生物との間では担当するタンパク質の種 類が多少異なる
12
DNA の構造
• 右手巻きの二重らせん
• 塩基には、アデニン（ A ）、シトシン（ C ）、チミン（ T ）、
グアニン（ G ）の４種類がある。
– プリン：AとG、ピリミジン：CとT
• 二重らせんをつくるとき水素結合によって A と T, C と
G が対になる（相補的結合）
– 従って、２本鎖DNAをゲノムとするほとんどすべての生物
（一部のウイルスを除く）ではDNA中のAとT、CとGの割 合は同じ（シャルガフChargaffの法則）
• 二重らせんの一方は他方と向きが逆で配列は相補
的。
– 一方にACGTCAという配列があれば、相手の配列は TGACGT
13
ゲノム
• １つの生物種のすべての DNA のことをゲノム
という。
– ヒトのゲノムは、核内にある 23 対の染色体と、細
胞内ミトコンドリアにある小さな DNA からなる。
– これらの DNA を合わせた中に、およそ 31 億対の
DNA 塩基配列が含まれている
– ザリガニや植物のゲノムはヒトよりもはるかに大
きい（塩基数が多い）
14
遺伝子
• ゲノム上で機能を有する一区分
– タンパク質コーディング遺伝子
– ノンコーディング遺伝子
• tRNA, rRNAの遺伝子
• マイクロRNA（miRNA）の遺伝子
• その他のRNAの遺伝子
15
セントラルドグマ
DNA mRNA タンパク質
転写 翻訳
•真核生物では、核内で。 •真核生物では、細胞質で。
•リボソーム上で行われる
•mRNAのコドンに対応 するアミノ酸をtRNAが運 んできてつなげていく
情報は、DNA→mRNA→タンパク質の一方通行で流れる（例外： 一部のウイルスによる逆転写（mRNA→DNA））
•遺伝子のDNAの一方の鎖
（アンチセンス鎖あるいは鋳 型鎖）に相補的なRNAがで きる。
•真核生物では必要に応じて スプライシングがおこなわれ る。
16
遺伝暗号表
mRNAのコドンに対応するアミノ酸
17
スプライシング
• 遺伝子から転写されたばかりの RNA （ hnRNA ）から
イントロンを切り取り、エクソンどうしを結合する。
• 通常、イントロンのほうがはるかに長い
• エクソンとイントロンの境界には決まった塩基配列
がある
• タンパク質と RNA の複合体（ snRNP ）がスプライソ
ソームという装置を作り、スプライシングをおこなう。
• オルタナティブ（選択的）スプライシングによって結
合するエクソンのセットを変え、同じ遺伝子から異
なったアミノ酸配列のタンパク質ができる。
18
ゲノムの構成
ゲノム ノンコーディング遺伝子
タンパク質コーディング遺伝子
遺伝子以外のスペーサー配列
調節配列
その他の配列 エクソン
イントロン
19
調節配列
• タンパク質や RNA と結合
– 「～結合配列」「～因子（ element ）」と呼ばれるこ
とがある
• 遺伝子の ON, OFF に関係する
• ENCODE 計画の主な研究対象
20
創始者効果
• ある集団（population）が大きな 集団のごく一部である小集団を祖 先として発生した場合、遺伝子の 多様性が失われる。（右図）
• ヒトの遺伝子の多様性が少ないこ とは、ヒトが少数の集団を祖先と していることを示唆している。
– あるいは、一時はほとんど絶滅しか けて、その生き残りの子孫であること を意味している。
ヒトはみな一つの家族である
図は"founder effect" (Wikipedia)より
21
ヒト以外のゲノムを研究する理由
• それぞれの生物種の特色の解明
– イネゲノムの研究→イネの収量や病虫害への耐
性の研究
• 生命活動に重要な機能の解明
– ゲノム間で共通した部分に注目
• 重要な遺伝子は生物種間で「保存」されている
ヒトゲノムとパーソナルゲノム
22
家族歴の重要性
• よくある病気（ Common Disease ）の最も強
力な予測因子
– 心臓病
– 大腸がん
– 前立腺がん
– 乳がん
– 糖尿病
– ぜんそく
– 骨粗鬆症
– その他
出発点は家族歴を知ること
23
My Family Health Portrait
http://familyhistory.hhs.gov/
24
パーソナルゲノムからの疾患研究
• パーソナルゲノム：個人のゲノム
– 個人間で違うのはゲノムの 0.4% ほど
– 創始者効果が特に強い集団では、疾患のありなし
は、さらに少ない個人ゲノム間の差異によると考え
られ、すでに研究が進んでいる。
– 家族・親族間の疾患のありなしは、さらに少ない個
人ゲノム間の差異によると考えられる。
• →パーソナルゲノム解析は、技術的に可能になればすぐ に普及すると予想される。
• 簡単に使える情報解析基盤が必要。ゲノムのGoogle。
ヒトはみなミュータントである
25
個人間のゲノムの多様性を生む生殖
のしくみと HapMap プロジェクト
• 配偶子（精子・卵子）形成時の染色体の組み合わせ
• 減数分裂時には相同染色体間の乗換えによって遺伝的組換え が起きて、新たな染色体（１倍体（Haploid））が形成される。
– 距離が近いDNA配列どうしはひとかたまりに移動する。
– ゲノムの多様性は、連続する区間のものがひとかたまりに受け継がれる。
• ひとかたまりに移動するゲノムの区分が解明できれば、個人間 のゲノム多様性の解析が容易になる。
– ハプロタイプブロック
• HapMapプロジェクトの成果から、ゲノムの多様性のマーカーを 効率的に選べるようになった。
– タグSNP
参考： 工藤光子、中村桂子「DVD&図解 見てわかるDNAの しくみ」 講談社ブルーバックス ２００７年
26
パーソナルゲノムからのリスク判断の例
• Ashley EA, Bute AJ, et al. Clinical assessment incorporating a personal genome. Lancet.
2010;375(9725):1525-1535
• 血管病と突然死の家族歴がある患者1名の全ゲノム配列を 解析
• SNPとコピー数多型の解析
– SNP, コピー数多型については巻末の用語集を参照。
• 心臓突然死に関連する と考えられるまれな（＝家族特有の） 遺伝子変異を同定。
• 多数の遺伝子多様性（多型）から総合的に疾患リスクを判定
– ハプロタイプブロックごとに、疾患のなりやすさ（尤度比, Likelihood Ratio)をすべての主要なSNPについて計算：遺伝的リスク
– 論文情報から、事前確率を収集： 一般人口の背景リスク
– 背景リスクと遺伝的リスクの 両者から、実際に予測される 疾患リス クを計算
27
QT 延長症候群（家族性突然死症候群）
• 突然、脈が乱れて立ち眩みや意識 を失う発作が起こる遺伝性の病気
• 意識を失う発作が止まらない場合 は死亡することがある。
• しかし、発作がないときは自覚症状 は全くない。
• また、検査をしても心電図のQTと いわれる波形の部分が正常に比 べて長い以外は異常が見つか らな い。
• 日本には数百家系存在すると言わ れているが実態は不明
• 米国では毎年3000〜4000人の子 供と青年がこれにより突然死して いる（メルクマニュアル家庭版） 新しいパラダイムを医療に
難病情報センター http://www.nanbyou.or.jp/entry/66
28
新しい医療のパラダイム
パラダイム：例・模範
家族歴（例：突然死
をした人がいる）
パーソナルゲノム解析
既知の疾患遺伝子
（変異が疾患をひきお こす遺伝子）
薬剤等によ る予防
既知の疾患リスク因子 健康管理 既知の薬剤応答性因子 テーラー
メード医療 意義付けがわからない
個人差
私と似た人たち
家族＋ "Like Me"
新たなリスク因子の発見
