病気のなりやすさ、薬の効きやすさ、副作用の起こりやすさなどの表現型は人それぞれで異なり、昔は体質とひとくくりにされてきた。現在は、表現型の多くは遺伝子が関与していることがわかっている。人には30億のDNA配列があり、大部分は共通だが、一部は人によって異なる。その違いにより病気のなりやすさなどの表現型が異なる。DNAアレイや次世代シーケンサーをはじめとする技術革新により、30億の DNA 配列の解読が可能になった。ヒトの疾患研究は加速され、単一遺伝子疾患や生活習慣病などの多くの原因遺伝子が同定された。現在では、DNA配列のみではなく、全遺伝子発現などのオミックス情報なども得ることができる。
　病態ゲノム医学部では、情報系研究室としてゲノムを中心としたオミックス解析の研究を行っている。遺伝統計学、統計学、計算機科学の観点から、循環器病をはじめとするヒトの疾患メカニズムや薬剤応答などの表現型の解明を目指す。オミックス情報のデータ量は膨大であり、情報解析が非常に重要であり、我々は膨大なデータを解析することによりヒトの表現型の違いの原因を探索している。表現型のメカニズムは複雑だが、その本質はシンプルであると考え、膨大なデータからシンプルな本質を見つけ出すことを目指している。

　次世代シーケンサーによる全エクソーム解析の変異検出のパイプラインを構築した。そのパイプラインを用いて、800 名以上の全エクソーム解析の変異を算出した。このデータを基にした Inhouse データベースの整備を開始するとともに、このデータを用いて、特発性心室細動、家族性高コレステロール血症に関連する候補遺伝子を算出した。
　創薬オミックス解析センターと共同でリバースリモデリングの解析を実施した。ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオーム・メチロームの多層解析を実施し、リバースリモデリングの予測に利用可能なマーカー候補を算出した。
　不整脈、家族性高コレステロール血症の次世代シーケンサーの疾患パネル解析において、既存の解析方法では疾患と関連する遺伝子変異が検出されない問題があることを明らかにした。この問題を解決する方法を提案し、遺伝子変異の検出がより高精度に可能になった。さらに、次世代シーケンサーを用いた疾患パネル遺伝子解析システムの構築に着手するとともに、既存のサンガー法による解析システムの高精度化も取り組んだ。

1. Aiba T, Takahashi A. QT Interval Determinant: Mutations, Rare Variants, or Single-Nucleotide Polymorphisms? Circulation: Cardiovascular Genetics. 10, e001945, 2017.
2. Akiyama M, Okada Y, Kanai M, Takahashi A, Momozawa Y, Ikeda M, Iwata N, Ikegawa S, Hirata M, Matsuda K, Iwasaki M, Yamaji T, Sawada N, Hachiya T, Tanno K, Shimizu A, Hozawa A, Minegishi N, Tsugane S, Yamamoto M, Kubo M, Kamatani Y. Genome-wide association study identifies 112 new loci for body mass index in the Japanese population. Nature Genetics. 49, 1458-1467, 2017.
3. Low SK, Takahashi A, Ebana Y, Ozaki K, Christophersen IE, Ellinor PT; AFGen Consortium, Ogishima S, Yamamoto M, Satoh M, Sasaki M, Yamaji T, Iwasaki M, Tsugane S, Tanaka K, Naito M, Wakai K, Tanaka H, Furukawa T, Kubo M, Ito K, Kamatani Y, Tanaka T. Identification of six new genetic loci associated with atrial fibrillation in the Japanese population. Nature Genetics. 49, 953-958, 2017.
4. Hachiya T, Kamatani Y, Takahashi A, Hata J, Furukawa R, Shiwa Y, Yamaji T, Hara M, Tanno K, Ohmomo H, Ono K, Takashima N, Matsuda K, Wakai K, Sawada N, Iwasaki M, Yamagishi K, Ago T, Ninomiya T, Fukushima A, Hozawa A, Minegishi N, Satoh M, Endo R, Sasaki M, Sakata K, Kobayashi S, Ogasawara K, Nakamura M, Hitomi J, Kita Y, Tanaka K, Iso H, Kitazono T, Kubo M, Tanaka H, Tsugane S, Kiyohara Y, Yamamoto M, Sobue K, Shimizu A. Genetic Predisposition to Ischemic Stroke: A Polygenic Risk Score. Stroke. 48, 253-258, 2017.
5. Kim JJ, Yun SW, Yu JJ, Yoon KL, Lee KY, Kil HR, Kim GB, Han MK, Song MS, Lee HD, Ha KS, Sohn S, Johnson TA, Takahashi A, Kubo M, Tsunoda T, Ito K, Onouchi Y, Hong YM, Jang GY, Lee JK, Korean Kawasaki Dis Genetics C. A genome-wide association analysis identifies NMNAT2 and HCP5 as susceptibility loci for Kawasaki disease susceptibility loci for Kawasaki disease. Journal of Human Genetics. 62, 1023-1029, 2017.
6. Nakayama A, Nakaoka H, Yamamoto K, Sakiyama M, Shaukat A, Toyoda Y, Okada Y, Kamatani Y, Nakamura T, Takada T, Inoue K, Yasujima T, Yuasa H, Shirahama Y, Nakashima H, Shimizu S, Higashino T, Kawamura Y, Ogata H, Kawaguchi M, Ohkawa Y, Danjoh I, Tokumasu A, Ooyama K, Ito T, Kondo T, Wakai K, Stiburkova B, Pavelka K, Stamp LK, Dalbeth N, Consortium E, Sakurai Y, Suzuki H, Hosoyamada M, Fujimori S, Yokoo T, Hosoya T, Inoue I, Takahashi A, Kubo M, Ooyama H, Shimizu T, Ichida K, Shinomiya N, Merriman TR, Matsuo H. GWAS of clinically defined gout and subtypes identifies multiple susceptibility loci that include urate transporter genes. Annals of the Rheumatic Diseases. 76, 869-877, 2017.
7. Xiao X, Wang L, Wang C, Yuan TF, Zhou D, Zheng F, Li L, Grigoroiu-Serbanescu M, Ikeda M, Iwata N, Takahashi A, Kamatani Y, Kubo M, Preisig M, Kutalik Z, Castelao E, Pistis G, Amin N, van Duijn CM, Forstner AJ, Strohmaier J, Hecker J, Schulze TG, Muller-Myhsok B, Reif A, Mitchell PB, Martin NG, Schofield PR, Cichon S, Nothen MM, Chang H, Luo XJ, Fang Y, Yao YG, Zhang C, Rietschel M, Li M; Advanced Collaborative Study of Mood Disorder (COSMO) Team, MooDS Bipolar Consortium. Common variants at 2q11.2, 8q21.3, and 11q13.2 are associated with major mood disorders. Translational Psychiatry. 7, 1273, 2017.
8. 高橋 篤. 全ゲノム解析による疾患関連遺伝子の探索. 循環器病研究の進歩. XXXVIII, 68, 2017.