株式会社Rhelixa（代表取締役社長：仲木 竜、以下「Rhelixa」）は、この度、学校法人 自治医科大学（研究代表者：川原 勇太 講師、研究分担者：嶋田 明 教授）と、日本人小児がん経験者（Childhood Cancer Survivor, CCS）に関する業務委託契約書を締結しました。本研究は、小児がん治療後に現れる生活習慣病などの「晩期合併症」の早期発症、および「加齢加速」の有無について、日本人コホートでの実態解明と予防対策の確立を目的としています。

【研究の背景】

小児がん経験者（Childhood Cancer Survivor, CCS）は、治療成績の向上により長期生存が可能となった一方で、治療後の人生において、二次がんや肥満、糖尿病、メタボリック症候群、認知機能低下など、さまざまな「晩期合併症」を抱えるリスクが高いことが知られています。これらの合併症は、生活の質の低下だけでなく、健康寿命の短縮にもつながる重要な課題です。

近年、海外を中心とした研究からは、小児がん経験者においてメタボリック症候群などの生活習慣病が一般集団よりも早期に発症する可能性や、生物学的な年齢が加速している可能性が報告されています。しかし、こうした知見が日本人小児がん経験者にも当てはまるのかについては、十分な科学的検証が行われていません。治療内容や生活環境、遺伝的背景が異なる日本人集団において、独自のデータに基づいた実態把握が求められています。

また、小児がん経験者本人が比較的若年のうちから自身の健康状態を正しく理解し、将来のリスクを意識することは、その後の生活習慣の改善や予防行動の促進につながると考えられます。そのためには、従来の臨床指標に加え、加齢や疾患リスクをより早期かつ客観的に捉える新たな指標の導入が重要です。

DNAメチル化をはじめとするエピゲノムの状態は、環境要因や治療歴、加齢の影響を反映することが知られており、近年では生物学的年齢（エピジェネティック年齢）や疾患リスクの評価指標として注目されています。エピゲノム解析を通じて、日本人小児がん経験者における晩期合併症の早期兆候や加齢加速の有無を明らかにすることは、将来的な予防対策の確立に向けた重要な基盤になると期待されます。

【受託業務の概要】

本研究においてRhelixaは受託機関として、小児がん経験者の血液サンプル等を対象に、DNAメチル化*状態の網羅的解析を実施します。解析には、illumina社のマイクロアレイである Infinium Methylation Screening Array（MSA）を用い、高精度なエピゲノムデータを取得します。

得られたDNAメチル化データに対して、Rhelixaがこれまでに培ってきたエピゲノム解析およびアルゴリズム開発の技術を適用し、生活習慣病などの晩期合併症の早期発症や、生物学的年齢の加速と関連するエピジェネティック・バイオマーカー**の探索を行います。

本解析を通じて、日本人小児がん経験者に特有のエピゲノム変化やリスク特性を明らかにし、将来的な早期診断や予防的介入につながる新たな知見の獲得を目指します。これにより、治療後の長期的な健康管理や、個々人に応じた予防戦略の構築に資する科学的基盤の創出に貢献します。

*：DNAメチル化
DNA分子のシトシン塩基にメチル基が付加される化学的な修飾を指す。この修飾は、特にCpGサイトと呼ばれる特定の配列で頻繁に見られる。これまでの研究から、DNAメチル化は環境/加齢などで変化することが知られており、近年がんをはじめとしたさまざまな疾患の発症に大きく関与することが明らかになっている。

**：エピジェネティック・バイオマーカー
DNAの塩基配列自体は変化させずに遺伝子の働きを調節する仕組み（エピジェネティクス）に関連する指標。特にDNAメチル化の状態は、細胞や個体の生物学的な年齢（エピジェネティック年齢）を推定する指標として注目されており、加齢や疾患リスクの評価に用いられる。

特記事項

本研究は国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）の循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策実用化研究事業「小児がん経験者の生活習慣病の実態調査と病態解析、予防対策」の研究助成を受けて実施しています。

【本リリースに関するお問い合わせ先】

株式会社Rhelixa（レリクサ）広報
メール: press@rhelixa.com

【株式会社Rhelixa（レリクサ）について】

当社は最先端のゲノム・エピゲノム解析で培ってきた技術を活用して、生物学・医学・薬学領域における基礎研究や製品・ソリューションの開発、またはそれらの受託業務を行っています。次世代シーケンサーにより得られるエピゲノムデータの他、ゲノムやトランスクリプトーム、メタゲノムデータを組み合わせた統合的なデータ解析により、細胞制御の詳細なメカニズムの予測や精度の高いマーカーの探索を行います。また、研究開発のあらゆる場面で必要となるデータの統計解析や図版作成を基礎知識を必要とせず誰もが手元で実現できる環境を提供しています。