ゲノム疫学解析が伸ばす触手

• GWASでほとんど成果の上がっていない病的過程について考える
• その病的過程はエンティティとしての疾患の一部という意味で「サブ・最終フェノタイプ」
• その「サブ・最終フェノタイプ」は最終フェノタイプとしての疾患ｘ複数に共有されている
• このようなサブ・最終フェノタイプに関して遺伝子の立場から知見を得るために、どんな方向への動きがあるだろうか？
• そんなことを考えてみる
• ゲノム→サブ・最終フェノタイプ　の途中を解析する
  • トランスクリプトーム・プロテオーム…
    • これらの「オーム」層が得意なパスウェイ・ネットワーク・モジュール解析を行って、ゲノム-フェノタイプ関連と付き合わせる
  • ゲノムと他オームとの組合せ(eQTLとか)や、オミックスくし刺し解析をする
• ゲノム側を拡張する
  • 単純に深掘り：レアバリアント
  • 個体にとって時空間的に唯一であるゲノム、という考えを基本に、
  • そこからの時空間の逸脱
    • 発生・体細胞変異・体細胞モザイク・de novo変異・臓器/組織別ゲノム解析・１細胞ゲノム解析
• 表現型側を拡張する
  • 複数フェノタイプの組合せ・たくさんのフェノタイプの組合せ(PAGE(Population Architecture using Genomics and Epidemiology )/PheWAS)によるPleiotropy
  • それを実現するためのEHR-driven研究
• 表現型の精緻化
  • 状態変数、その積分とその微分。それを意識した上での表現型の再定義とバイオマーカーの意義づけ
• この話は日本リウマチ学会(2013@京都)で