数据科学与运动学

研究概况

日本和其他发达国家正在进入一个超高龄社会,65 岁及以上的人口比例非常高。由于需要周围社区的支持,出现了各种问题,例如需要护理。如果人们能够健康长寿,即实现健康长寿,那将是一件好事,但阻碍人们健康长寿的许多原因是关节疾病和肌肉骨骼疾病,如骨折和跌倒。骨质疏松症和骨关节炎就是最好的例子。骨质疏松症会导致骨头变脆,容易断裂,而骨关节炎则会导致膝关节等关节疼痛,使人行动不便。虽然这些疾病都有治疗方法,但有时效果不佳,因此需要开发新的治疗方法。然而,我们对运动系统本身(骨骼、肌肉、关节等)维持健康的机制仍有许多不了解之处,因此首先了解运动系统非常重要。

研究特色

我们面临的挑战是,如何应用近年来迅速扩展和增长的大数据,在数据科学的基础上理解运动系统。除了我们自己获取的数据外,我们还在独立分析公共数据库中登记的各种大数据,以提取维持运动系统所必需的基因,从而发现新的分子机制,并通过控制这些基因的功能来开发治疗方法。该公司还致力于发现新的分子机制,并通过控制这些基因的功能来开发治疗方法。

举个实际例子,我们通过各种方法从关节炎模型小鼠中提取基因,并使用新一代测序技术对所有基因进行全面分析。我们挑选出关节炎组织中表达量明显升高的基因,并对数据进行分析,以了解关节炎组织中发生了什么。我们关注的基因之一是 Uhrf1。当我们分析公共数据库中的大数据时,我们发现类风湿性关节炎患者的组织中 Uhrf1 的表达也很高。因此,当我们创造出缺乏 Uhrf1 基因并导致关节炎的小鼠时,我们发现关节炎比正常小鼠更严重。这意味着 Uhrf1 对关节炎有抑制作用。我们发现,当使用阻止 Uhrf1 蛋白分解的药物治疗时,关节炎的疾病状态会得到改善(图 1)。对基因缺陷小鼠的分析还发现,Uhrf1 对肌肉再生和骨骼生长也很重要。

图 1.

研究的吸引力

在这种应用数据科学的研究中,我们不需要从一开始就拘泥于一种基因,而是可以先用无偏见的方法对许多基因进行综合分析,从而发现对维持肌肉骨骼健康和控制疾病病理有重要作用的基因。最大的吸引力在于,我们可以发现以前完全无法想象的新发现。另一个巨大的吸引力是,这些新发现不仅让我们发现了前所未有的事实,还可能促使我们开发出实现健康长寿的新疗法。

前景

我们不仅将以数据科学为基础的研究方法应用于关节炎(如本文所述),还应用于其他各种器官的疾病和癌症。我们的目标是从了解生物体开始,并将这种了解应用于开发各种疾病的治疗方法。

给想从事这项研究的人的信息

研究是关于 “为什么?以及 “我想知道!”的求知欲!和 “我想知道!”的求知欲。对于高中生来说,他们是智能手机的原住民,熟悉信息科学,因此对数据科学的研究应用会相对熟悉。我们鼓励大家充分利用自己的问题和好奇心,努力对生命及其发展有一个新的认识。