RESEARCH 研究概要
尿DNAメチル化診断 Epigenetic urinalysis
尿DNAメチル化解析を用いた糖尿病性腎症の診断法の開発
わが国の糖尿病人口は1000万人に達し、糖尿病による心血管病と慢性腎臓病は増加しつづけています。透析療法を開始する原因疾患の第一位は糖尿病性腎症が占めており、糖尿病の早期に間に、将来腎臓機能が悪くなる可能性を診断することは非常に大切です。糖尿病性腎症の早期診断にはアルブミン尿が用いられていますが、最近アルブミン尿を認めないまま腎機能が低下していく症例が増えており、新たな病態としてクローズアップされています（Lancet Diabetes Endocrinol. 3, 382, 2015）。また、アルブミン尿を一度認めても、正常レベルに戻る症例もみられ、新たな腎症進展の評価方法が必要です。
わたしたちの体のDNA配列は、基本的にはどの臓器を調べても同一です。一方、各臓器は固有の遺伝子を発現しています。エピジェネティク機構が各々の臓器特異的にスイッチとして働いて臓器特異的に遺伝子を発現させていると考えられています。したがってエピジェネティク機構の基本構成要素であるDNAメチル化は、臓器に特異的なメチル化パターンをとっています。最近、臓器特異的なDNAメチル化パターンを、臓器や細胞種のマーカーとして診断に利用できることが報告されました。
DNAは１つの細胞に１組のみ含まれるため、DNAメチル化値は細胞数を１対１に正確に反映します。DNAは安定なため保存液などを必要としないうえ、断片化していても対象領域が保たれていれば解析することができるという診断的な長所があります。細胞種特異的なDNAメチル化を利用して混成細胞群中の各細胞腫の構成比率を算出する手法が開発され（BMC Bioinformatics 13, 86, 2012）、現在はEpigenome wide association studyの白血球分画数の補正のスタンダードとして用いられています。また、各臓器特異的なDNAのメチル化パターンの参照アトラスも発表され（Nat Commun 9, 5068, 2018）血中DNAメチル化解析による臓器障害の診断に用いられています（PNAS 113, E1826, 2016, Nat Commun 9, 1443, 2018）。
わたしたちは、この原理を尿中に脱落する腎臓細胞に応用し、糖尿病で腎機能が悪化している患者さんを見分ける手法を検討しています。尿中に含まれる細胞の中から、腎臓の近位尿細管細胞を見分けることのできるマーカーDNAメチル化をまず見出しました。この尿細管マーカーDNAメチル化を患者さんの尿中で解析すると、尿に含まれる尿細管細胞の指標となり、腎機能が低下している糖尿病症例を層別化するのに有用であることがわかりました（BMJ Open Diabetes Res Care 8 (1), e001501,2020）。続いて、様々な腎臓疾患の中で、DNAメチル化を用いたエピジェネティク尿検査がどのような場合に力を発揮するか検討を進めています。
Diagnosis of diabetic kidney disease using DNA methylation analysis in the urine
The number of patients with diabetes and its complications is increasing worldwide. Since diabetic kidney disease is the leading cause of chronic kidney disease, diagnosis of kidney dysfunction in the early phase of diabetes is important. Urinary albumin levels have been used for early diagnosis, but an increasing number of patients have been exhibiting decreased renal function without albuminuria (Lancet Diabetes Endocrinol. 3, 382, 2015).
Epigenetic mechanisms control tissue-specific gene expression by acting as a switch. As a result, each organ has a specific pattern of DNA methylation, a major determinant of epigenetic state. Tissue-specific DNA methylation patterns have been used for detection of organ injury by analyzing DNA methylation levels. Every organ’s injury leads to spillover of DNA from the affected organ and gives rise to an increase in its signature DNA methylation levels in the blood that are used for diagnosis (PNAS 113, E1826, 2016, Nat Commun 9, 1443, 2018). Reference atlases of DNA methylation patterns of organs have been published (Nat Commun 9, 5068, 2018). DNA methylation status strictly reflects the cell number in a linear fashion since each cell has only a pair of DNA strands.
Using this concept, we developed a method to detect renal tubular injury in diabetic patients by detecting exfoliated tubular cells shed into the urine based on tubular cell-specific DNA methylation patterns. We first identified a DNA methylation marker specific for human renal proximal tubular cells through compartment-specific methylome analysis. We next determined the methylation levels of the proximal tubule-specific marker in urine sediment of diabetic patients and found that this marker, as an estimate of renal tubular injury, may be useful to discriminate diabetic patients with faster estimated glomerular filtration rate decline (BMJ Open Diabetes Res Care 8 (1), e001501,2020).
We are now trying to find which kidney disease can be the target for analyzing a specific DNA methylation signature of kidney cells in the urine, namely epigenetic urinalysis, as a novel non-invasive diagnosis.