メタゲノム・メタボローム解析により大腸がん発症関連細菌を特定

研究成果のポイント

• 大腸がんの発がんに関連する細菌を発見
• 健常者、多発ポリープ（腺腫）、粘膜内がん^[用語1]、早期がん、進行がんを対象（616例）に、便を用いてメタゲノム解析^[用語2]とメタボローム解析^[用語3]を行うことにより、健常者と比較してがんの進行段階で増減している細菌や代謝物質を同定
• 大腸がんの早期診断や予防、大腸がんになる前に治療を行う（先制医療^[用語4]）への応用に期待

概要

東京工業大学 生命理工学院 生命理工学系の山田拓司准教授（生命理工学コース主担当）と大阪大学 大学院医学系研究科の谷内田真一教授（がんゲノム情報学、前国立がん研究センター研究所 ユニット長）、東京大学 医科学研究所 ヒトゲノム解析センター ゲノム医科学分野（国立がん研究センター研究所 兼任）の柴田龍弘教授、慶應義塾大学先端生命科学研究所の福田真嗣特任教授らの研究グループは、多発ポリープ（腺腫）や大腸がんの患者さんを対象に、凍結便を収集しメタゲノム解析やメタボローム解析を行いました。その結果、多発ポリープ（腺腫）や非常に早期の大腸がん（粘膜内がん）患者さんの便中に特徴的な細菌や代謝物質を同定しました。

これまで進行大腸がんの患者さんの便を用いたメタゲノム解析により、これらの進行大腸がんに特徴的な細菌は特定されていましたが、前がん病変である腺腫や粘膜内がん、すなわち大腸がんの発症のごく初期に関連する細菌については解明されていませんでした。

今回、谷内田教授らの研究グループは、メタゲノム解析により健常者と比較して、前がん病変や粘膜内がんを有する患者さんの便に特徴的な細菌を特定したことに加えて、メタボローム解析を行うことにより病期（病気の進行具合）に伴う腸内代謝物質の変動も検討し、大腸がん発症に関連する腸内環境を明らかにしました。これにより、大腸がんを発症しやすい腸内環境が明らかとなり、大腸がんの予防につながる食事等の生活習慣や腸内環境を改善することにより大腸がんを予防する先制医療が期待されます。

本研究成果は、米国科学誌「Nature Medicine」に、 6月7日（金）0時（日本時間）に公開されました。

研究の背景

大腸がんは胃がんを抜き、日本では一番多いがんとなりました。食事など生活習慣の欧米化がその原因と考えられていますが、そのメカニズムは明らかではありません。

ヒト一人の細胞数は約37兆個で、ヒト一人あたりの腸内細菌数はおよそ40兆個と言われ、重さにして約1～1.5 kgとされています。これらの腸内細菌叢の乱れが炎症性腸疾患など様々な疾患と関係することが、最近になって分かってきました。2012年に、口腔内で歯周病の原因菌として知られるFusobacterium nucleatum（フソバクテリウム・ヌクレアタム）が、大腸がんの患者さんの便中に特徴的に多数存在することが報告され、これまでに検証されています。

大腸がんは、大腸ポリープ（腺腫）、粘膜内がんを経て進行がんへと進展します（多段階発がん）（図1）。これまで、進行した大腸がんにおいて関連する細菌はいくつか特定されてきましたが、進行がんになる前のステージで、大腸ポリープ（腺腫）や粘膜内がんと関連する細菌や代謝物質は知られていませんでした。

本研究の成果

研究グループでは、国立がん研究センター中央病院 内視鏡科（斎藤豊科長）を受診し、大腸内視鏡検査（大腸カメラ）を受けた616名の受検者を研究対象としました。食事等の「生活習慣などに関するアンケート」調査、凍結便、大腸内視鏡検査所見などの臨床情報を収集しました。東京工業大学（山田拓司准教授ら）や慶應義塾大学先端生命科学研究所（福田真嗣特任教授ら）と共同で、凍結便からメタゲノム解析とメタボローム解析を行い、がんのステージごとに腸内環境の特徴を調べました。

その結果、がんのステージによって便中に増減している腸内細菌が大きく異なることが分かりました（図1）。特に大腸がんの多段階発がん過程において、大腸がんと関連する細菌について大きく二つのパターンに分けることができました。

第一は、粘膜内がんの病期から増加し、病気の進行とともに上昇する細菌です。多くはFusobacterium nucleatumやPeptostreptococcus stomatis（ペプトストレプトコッカス・ストマティス）など、既に進行大腸がんで上昇していることが報告されている細菌です。

第二は、多発ポリープ（腺腫）や粘膜内がんの病期でのみ上昇している細菌として、Atopobium parvulum（アトポビウム・パルブルム）やActinomyces odontolyticus（アクチノマイセス・オドントリティカス）が特定され（図2）、これらの細菌が大腸がんの発症初期に関連することが強く示唆されました。

Bifidobacterium属（ビフィズス菌）の細菌群は、粘膜内がんの病期で減少していました。また酪酸^[用語5]産生菌として知られるLachnospira multipara（ラクノスピラ・マルチパラ）やEubacterium eligens（ユウバクテリウム・エリゲンス）は、粘膜内がんの病期から進行大腸がんに至るまで減少していました。

さらにメタボローム解析により、腸内細菌などによる代謝物質を大腸がんのステージごとに解析しました。その結果、多発ポリープ（腺腫）を有する患者さんには、デオキシコール酸という胆汁酸が腸管内に多いことが明らかとなりました。また粘膜内がんを有する患者さんは、健常者と比較して、アミノ酸であるイソロイシン、ロイシン、バリン、フェニルアラニン、チロシン、グリシンが便中に増加していました。一方、分枝鎖脂肪酸であるイソ吉草酸^[用語6]は進行大腸がんで増加していました（図3）。

これらの大量のメタゲノム解析とメタボローム解析のデータを組み合わせ、腸内細菌、腸内細菌由来遺伝子と腸内代謝物質から、粘膜内がんの患者さんを便で診断するための機械学習モデルを作成しました。このモデルでは、フェニルアラニンの合成に関与する遺伝子やDesulfovibrio longreachensis（デスルホビブリオ・ロングリーチェンシス）、Solobacterium moorei（サロバクテリウム・ムーレイ）などの細菌、ロイシン、バリン、フェニルアラニンなどのアミノ酸が寄与していました（特許出願中）。

また、進行大腸がんの患者さんを便で診断するための機械学習モデルも作成しました。こちらのモデルでは、主に細菌（Parvimonas micra（パルビモナス・ミクラ）、Peptostreptococcus stomatis、Fusobacterium nucleatumやPeptostreptococcus anaerobius（ペプトストレプトコッカス・アナエロビウス））が寄与していることが分かりました。

このように同じ大腸がんにおいても、病気の進行度に伴い、腸内細菌や腸内代謝物質は大きく異なることが明らかになりました。加えて、メタゲノム解析とメタボローム解析を用いて「日本人健常者の腸内環境」も解明されました。

本研究成果が社会に与える影響（本研究成果の意義）

本研究成果により、個々人の腸内細菌叢の違いにまで踏み込んでがん予防や治療選択を行う「Microbiome-Based Precision Medicine」時代の幕開けになると考えています。また、食事などの生活習慣との関係を詳細に検討することにより、科学的根拠を踏まえた新たながん予防・治療、それに付随する産業（食品等）など、新たな需要の掘り起こしと成長分野を生み出す潜在性があります。

研究者のコメント

山田拓司准教授

本研究プロジェクトが目指す所は大腸がんの予防、治療、早期発見、作用機序の理解、など実際に実現させるにはまだまだ多くの壁があります。しかしながら、本研究報告は大腸がんと腸内細菌の関わりの一部を明らかにすることができました。ヒト腸内環境は複雑であり、その理解には多くの研究グループが協力して行うチーム型研究を進めることが必須です。本研究は臨床現場の医師、情報解析を行うデータ解析班、そして実際の実験を行う実験チームのそれぞれがうまく協力体制をとることができました。今後も多くの分野と融合していくことで大きな研究へと発展させていきたいと考えています。

谷内田真一教授（大阪大学）

メタゲノム研究は米国にはHMP（Human Microbiome Project）、欧州にはMetaHIT（Metagenomics of Human Intestinal Tract）という国を挙げた巨大プロジェクトがあり、本邦は後塵を拝してきました。がんは「ヒトゲノム（遺伝子）」の病気であるとともに「微生物」の病気であることが解明されつつあります。「がんゲノム医療」が注目されていますが、ヒトゲノムだけでなく、ヒトに住む微生物のゲノムを調べることにより、新たながん予防や治療法の開発が期待されます。

加えて、本研究グループはイタリアのNicola Segataらの研究グループならびにドイツのGeorg Zellerらの研究グループと共同研究を行い、多国間で共通する進行大腸がんに特徴的な細菌群を同定しました。その成果により、便から大腸がんを予測する診断法を開発し、米国科学誌「Nature Medicine」の2019年4月号に発表しました。

なお、上記の研究は、日本医療研究開発機構（AMED）「医と食をつなげる新規メカニズムの解明と病態制御法の開発」、「地球規模保健課題開発推進のための研究事業 日米医学協力計画」、国立がん研究センター 研究開発費（25-A-4、28-A-4、29-A-6）、AMED-CREST「疾患における代謝産物の解析および代謝制御に基づく革新的医療基盤技術の創出」、JST戦略的創造研究推進事業「さきがけ」、日本学術振興会科研費、文部科学省科学研究費助成事業「新学術領域研究『学術研究支援基盤形成』」先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム（先進ゲノム支援：PAGS）、東京大学医科学研究所共同研究拠点事業、大阪大学先導的学際研究機構生命医科学融合フロンティア研究部門、公益財団法人武田科学振興財団特定研究助成、公益財団法人鈴木謙三記念医科学応用研究財団調査研究の一環として行われ、ライフサイエンス統合データベースセンター 五斗進教授の協力を得て行われました。

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• 研究者詳細情報（STAR Search） - 山田拓司 Takuji Yamada
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