Qingbo S. Wang 研究室
主宰者：Qingbo S. Wang
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、ゲノム情報と複数階層の生物学的データを統合解析することで、疾患の遺伝的背景と個人差を明らかにする研究を展開しています。特に血液中のRNA、タンパク質、ウイルス、免疫細胞などを対象に、遺伝子多型がこれらの分子発現や機能にどのように影響するかを大規模集団で調査しています。DNA配列の違いが遺伝子発現やタンパク質レベルにどう作用するかを統計的に特定する手法を開発し、それが特定の疾患リスクとどう関連するかを解析することが主な取り組みです。
特に新興感染症であるCOVID-19の重症化メカニズムの解明に力を入れており、患者由来の血液サンプルから得られた遺伝情報、遺伝子発現、タンパク質プロファイルを統合して分析しています。加齢に伴う血液幹細胞の遺伝的変化と重症化リスクの関連、特定の遺伝子変異と免疫応答の低下の因果関係なども明らかにしてきました。さらに、アレルギー疾患や自己免疫疾患、妊娠喪失などの多様な疾患についても、全身的な分子変化を追跡しながら個人差の原因を特定する研究を進めています。
こうした研究は、日本を含む非ヨーロッパ系集団の遺伝データを活用することで、集団間の遺伝的多様性を考慮した医学知見を構築することも特徴です。単一遺伝子レベルではなく、複数の遺伝子やタンパク質の相互作用ネットワークを可視化・解析するデータベース基盤も開発し、研究成果を公開共有しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-02022-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100625
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-01896-3
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- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2023-181354
- [2023] Estimating gene-level false discovery probability improves eQTL statistical fine-mapping precisionDOI: https://doi.org/10.1093/nargab/lqad090
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-022-02142-1
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-3016-7_4
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-3016-7_5
- [2022] Detailed Analysis of the Impact of Clonal Hematopoiesis on the Risk of Severe COVID-19 InfectionDOI: https://doi.org/10.1182/blood-2022-160436
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-32276-2
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05163-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.104097
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-23134-8
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