古代狩猟採集民が現代日本人へ残した遺伝的遺産

<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7feda1e73580 oid 0x65ef51 in <Connection at 7fee02c68ee0>>

2024-11-25

life_sciences_medicine

{'items': [{'key': '6mg7v', 'term': '三重構造', 'description': {'blocks': [{'key': '8nn5c', 'text': '2021年に覚張准教授・中込助教らが報告した日本人の遺伝的な祖先構造モデル。日本人の祖先である縄文人ゲノム、弥生人ゲノム、古墳人ゲノムとユーラシア大陸の古代人・現代人ゲノムを解析することで、日本人の遺伝的な祖先構造が縄文人祖先-北東アジア人祖先-東アジア人祖先からなる（＝日本人の祖先集団は、縄文祖先、北東アジア祖先、東アジア祖先に由来しており、この3集団は日本列島内で徐々に混血した）ことが明らかとなった。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '9c5t1', 'term': '縄文祖先', 'description': {'blocks': [{'key': 'b8o1u', 'text': '約16500年前から約3000年前まで日本列島に居住していた狩猟採集民であり、縄文土器に代表される特徴的な文化を持つ。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'aot5f', 'term': 'UKバイオバンク', 'description': {'blocks': [{'key': '528va', 'text': '英国全域の40～69歳のボランティア約50万人の人々から遺伝情報と表現型の情報が集められた世界最大規模の国家的な生体試料バイオバンク。世界中の研究者にリソースを提供しており、中高年で有病率の高い疾患（がん、心血管疾患、糖尿病、認知症など）を中心に様々な疾患の遺伝的・環境的要因の解明に貢献している。（https://www.ukbiobank.ac.uk/）', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [{'offset': 150, 'length': 28, 'key': 0}], 'data': {}}], 'entityMap': {'0': {'type': 'LINK', 'mutability': 'MUTABLE', 'data': {'url': 'https://www.ukbiobank.ac.uk/'}}}}}, {'key': 'a4kuh', 'term': 'バイオバンク・ジャパン', 'description': {'blocks': [{'key': '4talf', 'text': '51疾患の患者約27万人を対象とした疾患バイオバンク。DNAや血清を臨床情報と共に収集し、研究者へ生体試料やデータの提供を行っている（実施機関：東京大学医科学研究所）。2003年からの10年間で集められた第1コホートと2013年からの5年間で集められた第2コホートで構成される（https://biobankjp.org/index.html）。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [{'offset': 139, 'length': 32, 'key': 0}], 'data': {}}], 'entityMap': {'0': {'type': 'LINK', 'mutability': 'MUTABLE', 'data': {'url': 'https://biobankjp.org/index.html'}}}}}, {'key': 'af3vb', 'term': '形質', 'description': {'blocks': [{'key': 'amb16', 'text': '個体の持つ性質や特徴のこと。身長などの身体的な特徴や能力、疾患のなりやすさなど。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '6egjf', 'term': 'ネアンデルタール人', 'description': {'blocks': [{'key': '8u49v', 'text': '約4万年前までユーラシア大陸に存在していた旧人類の一種。ネアンデルタール人の骨を用いたゲノム解析でスヴァンテ・ペーボ博士が2022年にノーベル生理学・医学賞を受賞した。現代人とネアンデルタール人の交雑があったと考えられており、現代人のゲノムにネアンデルタール人由来のゲノム領域が存在し、現代人の形質に影響を与えていることがわかってきている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'deag1', 'term': '遺伝子多型', 'description': {'blocks': [{'key': '8doaf', 'text': 'DNAの塩基配列における個体差のことであり、ゲノム上のある一つの領域に二つ以上のアレルが存在する状態を言う。ヒトの複雑な形質との関わり、集団遺伝学や法医学等において研究されている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '4o3jn', 'term': '主成分分析', 'description': {'blocks': [{'key': '5v5ro', 'text': '関連がある多数のデータをより関連が少なく、かつ全体のばらつきを最もよく表す指標へ変換する機械学習手法の一つ。データの次元を削減するために行われる。集団遺伝学においては遺伝子多型に適応することで、集団構造化を数値として、視覚的に捉えることができる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '6d8f9', 'term': '集団構造化', 'description': {'blocks': [{'key': '26de5', 'text': '対象集団内に遺伝的背景の異なる個体が混在し、完全に均一ではない状態のこと。人種、民族、地域などにより遺伝子頻度に差が生じることが原因となる。人種による遺伝子頻度の差が疾患と関連があるように見えてしまい偽陽性の原因となることがある。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '8s44s', 'term': 'ゲノムワイド関連解析', 'description': {'blocks': [{'key': 'tpme', 'text': 'ヒトゲノムの全領域にわたる遺伝子多型の情報を用い、疾患や形質と関連する遺伝的要因を探索する手法。これまでに数千以上の形質とゲノムワイド関連解析が実施され、多数の遺伝領域が報告され、結果が広く公開されている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '3bc7l', 'term': 'ハプロタイプ', 'description': {'blocks': [{'key': 'ctmfq', 'text': '各遺伝子座位にある対立遺伝子のいずれか一方の組み合わせのことで、本研究においては、同一染色体上において、遺伝的に連鎖している遺伝子多型の組み合わせをさす。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['med']

['山本賢一', '岡田随象']

古代人ゲノムと現代人ゲノムを合わせて解析することで、現代人のみでは捉えることができなかったその遺伝的・表現型の多様性の根源を捉えることができました。温故知新とあるように過去を知ることで現在に繋がり、さらには今回の結果から予防医療などの健康増進という未来につなげていけることができれば幸いです。 今回は解析対象とできなかった縄文人以前、古墳人以降から現代に至る日本人の変化が、今後より明らかになっていくことを期待します。 最後になりますが、貴重なリソースを提供してくださったバイオバンク・ジャパンの参加者の皆様、関係各位に感謝申し上げます。（山本賢一准教授）

岡田随象

教授

医学系研究科

https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/baea0abff789d40f.html