(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
グラフ構築手段と親子決定手段とを備え、
異なるゲノムをもつ複数のクローンが混在する複数のサンプルにおいて、各サンプルでの頻度が近い変異をグループ化し、各グループの変異の頻度を列挙したデータを変異グループ頻度データと呼ぶとき、
前記変異グループ頻度データを入力とし、
前記グラフ構築手段において、前記変異グループ頻度データに基づき、前記クローンを頂点、親子関係の候補を枝とするグラフ構造を親子グラフと呼ぶとき、該親子グラフを構築し、
前記グラフ構築手段は、２つの前記クローンの前記親子関係の候補として、対応する変異グループ頻度の大小関係が複数の前記サンプルの全てで一致する変異グループに対応する前記クローンのペアを選択し、
前記親子決定手段において、複数の前記サンプルにおける前記変異グループ頻度の相関を表す相関係数を用いて親候補スコアを計算し、特定のクローンに対して前記親候補スコアが最大値を与えるクローンを選択することで、前記各クローンの中で親となるクローンを選択し、前記複数のクローンの系統樹を作成する
ことを特徴とする系統樹作成装置。
【請求項２】
請求項１において、
短絡除去手段を備え、
該短絡除去手段は、前記グラフ構築手段において前記親子グラフを構築した後、前記親子決定手段の処理を実行する前に、前記親子グラフにおいて前記変異グループ頻度データと矛盾する前記親子関係を消去する
ことを特徴とする系統樹作成装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記サンプル中の変異のペアに対し、該変異のペアが同一の細胞に現れるか否かを、その根拠や信頼度と共に記録したデータを変異共起データと呼ぶとき、
該変異共起データを入力とし、該変異共起データにおける前記変位のペアについての１つまたは複数の情報を全て考慮した信頼度を計算する
ことを特徴とする系統樹作成装置。
【請求項４】
請求項３において、
前記親子決定手段において、
前記親子関係の候補である２つの前記クローン（クローンｕおよびｖ）を選択するために、次式（１）で定義される親候補スコアs(u,v)を計算し、
s(u,v)=e(u,v)+c(u,v)+r(u,v)          （１）
但し、
e(u,v)は、蛍光染色の実験手法による、クローンｕの変異がクローンｖの変異を持つ細胞に必ず含まれている裏付けがあれば非零となる値、
c(u,v)は、同一配列上で共起を確認できる変異があれば非零となる値、
r(u,v)は、前記複数のサンプルにおける前記変異グループ頻度の相関係数である
該親候補スコアの最大値を与えるクローンｕをクローンｖの親として選択する
ことを特徴とする系統樹作成装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記系統樹作成装置は、癌のサンプルに基づきクローンの系統樹を構築する系統樹作成装置であり、
前記式(1)のe(u,v)に関し、前記共起の有無を確認するために、前記癌の細胞を含む組織の複数のサンプルから蛍光染色から得られた変異共起データを入力とし、c(u,v)に関し、ＮＧＳで解析して得られた配列データから得られた変異共起データを入力とする
ことを特徴とする系統樹作成装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記系統樹作成装置は、
異なるゲノムをもつ複数のクローンが混在する癌細胞のサンプルに関する、前記変異グループ頻度データ、前記変異共起データ、及び、前記系統樹のデータを記録する記憶手段を備えており、
前記変異共起データには、前記サンプル中の変異のペアに対し、該変異のペアが同一の細胞に現れるか否かを、その根拠や信頼度と共に記録した、前記共起の有無を確認するためデータが格納されている
ことを特徴とする系統樹作成装置。
【請求項７】
請求項６において、
前記式(1)のe(u,v)の前記非零の値は、事前に与えられ前記記憶手段に記録されたパラメータEに前記信頼度を乗じた値であり、
前記クローンu,vに関する複数の変異ペアの情報がある場合には、該複数の変異ペアの情報の各信頼度をすべて考慮した全体的な信頼度を前記信頼度として用いる
ことを特徴とする系統樹作成装置。
【請求項８】
請求項６において、
前記記憶手段は、前記癌のサンプルから得られたＮＧＳ配列の情報を保持しており、
前記式(1)のc(u,v)は、同一の前記ＮＧＳ配列上に、前記u,vのそれぞれに属す変異があり、それらの配列を参照することによって前記クローンuの変異がクローンvの変異を持つ細胞に必ず含まれていると推測できる場合に前記非零の値、そのようでない場合に0とする
ことを特徴とする系統樹作成装置。
【請求項９】
ＣＰＵ、記憶装置、およびインタフェース部を備える情報処理装置で実行されるクローンの系統樹作成方法であって、
異なるゲノムをもつ複数の前記クローンが混在する複数のサンプルにおいて、各サンプルでの頻度が近い変異をグループ化し、各グループの変異の頻度を列挙したデータを変異グループ頻度データと呼ぶとき、
前記変異グループ頻度データを入力として読み込む工程と、
前記変異グループ頻度データに基づき、前記クローンを頂点、親子関係の候補を枝とするグラフ構造を親子グラフと呼ぶとき、該親子グラフを構築する工程と、
前記複数のサンプルにおける前記変異グループ頻度の相関を表す相関係数を考慮して、前記各クローンの親となるクローンを選択し、前記複数のクローンの系統樹を作成する工程とを有し、
前記親子グラフを構築する際に、２つの前記クローンの前記親子関係の候補として、対応する変異グループ頻度の大小関係が複数の前記サンプルの全てで一致する変異グループに対応する前記クローンのペアを選択し、
前記複数のクローンの系統樹を作成する際に、前記相関係数を用いて親候補スコアを計算し、特定のクローンに対して前記親候補スコアが最大値を与えるクローンを選択することで、前記各クローンの中で親となるクローンを選択する、
ことを特徴とするクローンの系統樹作成方法。
【請求項１０】
グラフ構築手段、短絡除去手段、親子関係決定手段、及び、記憶手段を備え、
異なるゲノムをもつ複数のクローンが混在する複数のサンプルにおいて、各サンプルでの頻度が近い変異をグループ化し、各グループの変異の頻度を列挙したデータを変異グループ頻度データと呼ぶとき、
前記変異グループ頻度データに基づき、前記クローンを頂点、親子関係の候補を枝とするグラフ構造を親子グラフと呼ぶとき、該親子グラフを構築するグラフ構築手段と、
前記複数のサンプルにおける前記変異グループ頻度の相関を表す相関係数を考慮して、前記各クローンの親となるクローンを選択し、前記複数のクローンの系統樹を作成する親子決定手段とを備え、
前記グラフ構築手段は、２つの前記クローンの前記親子関係の候補として、対応する変異グループ頻度の大小関係が複数の前記サンプルの全てで一致する変異グループに対応する前記クローンのペアを選択し、
前記親子決定手段は、前記相関係数を用いて親候補スコアを計算し、特定のクローンに対して前記親候補スコアが最大値を与えるクローンを選択することで、前記各クローンの中で親となるクローンを選択する、
ことを特徴とするクローンの系統樹作成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、系統樹作成装置、作成方法、およびシステムに係り、特に、癌クローンの系統樹を構築するのに適した装置、方法およびシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
次世代シーケンサによるＤＮＡ配列決定(Next Generation Sequencing, NGS)は、従来のサンガー法に比べて、劇的に低いコストでゲノム配列を決定することを可能とした。2001年に約1億米ドルであったゲノム配列決定のコストは、次世代シーケンサにより2014年には4,905米ドルにまで下がっている。コストが安くなっただけでなく、短期間で膨大な量の配列データを得ることが可能となり、一度に１兆塩基を超える膨大な配列データを生成することが可能な装置も製品化されている。こうした技術により、癌の患者から得られたサンプルに基づきゲノム配列を決定することが可能となった。
【０００３】
ある患者の癌組織から得られたサンプルのゲノム配列解析を行なう場合に問題となるのが、癌のサンプルが、ゲノムの異なる位置に変異をもつ複数種類の癌細胞や、通常の細胞の混合集団となっていることである。このようなサンプルの不均一性は、heterogeneityと呼ばれる。以下、ゲノムがほぼ同一である細胞の集団をクローンと呼ぶ。癌のサンプルは、通常細胞に加え、ゲノムの変異により生じた複数のクローンが混合したものとなる。
【０００４】
混合集団の場合、ゲノム上で非常に近い位置にある変異を除き、異なる位置で検出された変異が同一の細胞に由来するか否かは直接的にはわからない。このため、変異が細胞の機能に及ぼす影響を調べるのは困難である。しかし近年、変異をもつＮＧＳ配列の数に基づいて癌のサンプルで検出された変異のうち、サンプル内の細胞に含まれる割合が近いものをグループ化し、グループの変異の頻度(以下、変異グループ頻度)とともに同定する技術が提案されている(Zare et al., PLoS Comput Biol 2014, 10(7):e1003703、図２)。
【０００５】
変異グループおよび変異グループ頻度の予測が正確であり、かつ、変異グループ頻度が全サンプルを通じて完全に同一となる他の変異グループが存在しないとの仮定を置くと、変異グループとクローンとは１対１に対応する。すなわち、各変異グループはそのグループに属する変異が初めて発生したクローンに対応し、変異グループ頻度は、前記クローンおよびそのクローンから進化して発生した他のクローンの混在比の総和となる。変異グループやその頻度だけでなく、クローン間の進化的関係、すなわち、どのクローンに変異が発生してどのクローンに変化したかを推測できれば、癌が進行する過程で重要となった変異を同定する上で、重要な手掛かりが得られると期待される。
【０００６】
非特許文献１には、癌のサンプルに基づき系統樹を構築する技術が開示されている。非特許文献１の手法は、癌のサンプルから得られたＮＧＳ配列において、ゲノム上の変異の座位で変異をもつ配列の数と変異をもたない配列の数を入力とする。入力に基づき、クローンの混在比と系統樹を推測・評価し、与えられた入力にもっとも整合するクローンの混在比と系統樹を同時に計算する。
【０００７】
また、相関係数を用いて木構造を構築する従来技術として、特許文献１の技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０００−２９８４９５号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Jiao et al. 2014, BMC Bioinformatics 15:35.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
複数生物種の進化的な近縁関係や、複数の地域の人々のような同一種内の進化的な近縁関係は、しばしば図１４の例のような樹状の図で表現される。これを、系統樹と呼ぶ。一般に、系統樹を作成する対象の生物種等は、ＯＴＵ(Operational Taxonomy Unit)と呼ばれる。系統樹の末端には、ＯＴＵが配置され、系統樹の枝（エッジ）の長さが進化的距離を表す。そして、与えられたＤＮＡ配列３０１との整合性が高い系統樹の形状および枝の長さが計算される(Friedman et al. 2009, J Comput Biol. 9(2):331-53)。系統樹を明らかにすることで、互いに近縁の種が明確になる。
【００１１】
ＤＮＡ配列に基づく系統樹は、図１４の例のように、各ＯＴＵのＤＮＡ配列３０１が個別に決定されており、各ＯＴＵが持つ変異が入力として与えられるとの前提に基づき作成されている。
【００１２】
ところが、ある患者の癌のサンプルに基づき系統樹を構築する場合には、通常、その患者のサンプルが、ゲノムの異なる位置に変異をもつ複数種類の癌細胞や、通常の細胞の混合集団となっており、各クローンが単離されず混在したままで配列決定が行なわれる。しかも、１本１本のＮＧＳ配列は、数百塩基程度の長さしかない。このため、変異を含む局所的なＤＮＡ配列が得られても、ゲノム全体のＤＮＡ配列は不明であり、その変異がどのクローンに由来するかも不明である。このため、図１４の例のようなＯＴＵのＤＮＡ配列３０１が既知であることを前提とする従来手法が使えない。
【００１３】
非特許文献１の手法は、サンプル中で各々の変異を持つ配列を大量に取得し利用できることを前提としている。そのため、各変異を持つ細胞の比率を、非常に正確に計算可能であることが想定されている。しかし、多数の変異についてこうしたデータを取得することは困難であり、対象とする変異の種類を事前に絞り込んだ上でデータを取得する必要がある。また、非特許文献１の手法で、クローンの混在比と系統樹の評価値を計算する際に用いる計算手法は、多数の変異を精度よく反映することが困難である。これに対し、網羅的に配列解析を行なって取得したデータでは、多数の変異についての情報が得られるものの、個々の変異について、非特許文献１の手法が想定するほどの正確なデータが得るにはコストがかかる。このため、網羅的に配列解析を行なって取得したデータに対しては非特許文献１の手法を適用することは困難である。
【００１４】
一方、特許文献１には、相関係数のみを用いて木構造を構築する技術が開示されている。しかし、ＤＮＡ配列が未知の、複数種類の癌細胞や通常の細胞の混合集団となっている患者の癌のサンプルから得られる頻度に基づき、相関係数のみを用いて系統樹を構築する場合、現実には存在できない系統樹が構築されるなど、精度の低い系統樹しか構築できないと予想される。
【００１５】
本発明の目的は、癌のサンプルにおいて同定された複数のクローンについての、精度の高い系統樹を低コストで構築できる装置、方法若しくはシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明に係る代表的な系統樹作成装置は、グラフ構築手段と親子決定手段とを備え、異なるゲノムをもつ複数のクローンが混在する複数のサンプルにおいて、各サンプルでの頻度が近い変異をグループ化し、各グループの変異の頻度を列挙したデータを変異グループ頻度データと呼ぶとき、前記変異グループ頻度データを入力とし、前記グラフ構築手段において、前記変異グループ頻度データに基づき、前記クローンを頂点、親子関係の候補を枝とするグラフ構造を親子グラフと呼ぶとき、該親子グラフを構築し、前記親子決定手段において、複数の前記サンプルにおける前記変異グループ頻度の相関を表す相関係数を考慮して、前記各クローンの中で親となるクローンを選択し、前記複数のクローンの系統樹を作成する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、癌のサンプルで検出された多数の変異についての頻度データに基づき、クローンの系統樹を高精度かつ低コストで構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施例１に係るクローンの系統樹作成装置の構成例を示す図である。
【図２】実施例１において、ＮＧＳ配列から、変異グループ頻度を計算する処理の概要を示す図である。
【図３】図１の変異共起データの例を示す図である。
【図４】実施例１の処理の概要を示すフローチャートの例を示す図である。
【図５】実施例１の処理シーケンスの例を示す図である。
【図６】実施例１において、変異グループ頻度から、クローンの系統樹を計算する処理の流れの概要を示す図である。
【図７】実施例１において、あるクローンが進化し別のクローンになる順序に、複数の候補がある場合の例を示す図である。
【図８Ａ】あるクローンが進化し別のクローンになる順序に、複数の候補がある場合の他の例を示す図である。
【図８Ｂ】短絡除去手段及び親子関係決定手段で矛盾する枝を消去して生成された、系統樹のデータの一例を示す図である。
【図９】図１の短絡除去手段１１０の処理フローチャートの例を示す図である。
【図１０】図１の親子関係決定手段１１１の処理フローチャートの例を示す図である。
【図１１】クローンの親子らしさのスコア(親候補スコア)の計算方法を示す図である。
【図１２】実施例１で生成されたクローンの系統樹の例を示す図である。
【図１３】実施例１で生成された系統樹の応用例を示す図である。
【図１４】決定済みのＤＮＡ配列から構築される従来技術による系統樹の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施例を詳細に説明する。以下では、クローンの混在比等に基づき、クローンの進化的関係を表す系統樹を構築するために好ましい実施の形態を説明する。
【実施例１】
【００２０】
図１は、本発明の実施例１に係る系統樹作成装置１００の構成例を示す図である。系統樹作成装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、記憶手段（主記憶装置（メモリ）１０２、補助記憶装置１０３、リムーバブルメディア１０４）、ユーザインタフェース部１０６、通信制御部（図示略）等を備える。この系統樹作成装置１００は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク１０５を介して外部のネットワークに接続されている。主記憶装置１０２には、ＣＰＵ１０１によって実行される各種のプログラムおよびこれらのプログラムをＣＰＵ１０１で実行するのに必要な各種のデータが保持されている。主記憶装置１０２は少なくとも、ＣＰＵ１０１で実行させることによりグラフ構築手段１０９、短絡除去手段１１０、親子関係決定手段１１１として機能させるプログラムが格納されたＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリである。主記憶装置１０２はさらに、癌細胞のサンプルに関する、変異グループ頻度データ１０８−１、変異共起データ１１２−１、及び、系統樹データ１１３−１を記録可能である。なお、系統樹作成装置１００は、そのプログラムにより実現されるグラフ構築手段１０９、短絡除去手段１１０、親子関係決定手段１１１の一部または全部を、ネットワーク上に配置する、いわゆるクラウドコンピューティングを含んだ構成としても良い。
【００２１】
補助記憶装置１０３は、変異グループ頻度データ１０８−２等を記録可能なＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置である。リムーバブルメディア１０４は、系統樹作成装置１００に着脱可能な記憶装置であって、変異グループ頻度データ１０８−３等を記録可能なＣＤ、ＤＶＤ等の記録媒体である。ネットワーク１０５を介して変異グループ頻度データ１０８−４、変異共起データ１１２−４、系統樹データ１１３−４を格納したネットワーク接続のストレージ装置へアクセス可能としてもよい。ユーザインタフェース部１０６は、ユーザインタフェースを提供する入出力装置であり、例えばキーボード、マウス、ディスプレイ等である。変異グループ頻度データ１０８および親子グラフ(後述)の情報は、各々、ユーザインタフェース部１０６に出力として表示することが好ましい。
【００２２】
主記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、リムーバブルメディア１０４、ネットワーク接続のストレージ装置のそれぞれが記憶するデータ、例えば変異グループ頻度データ（１０８−１〜４）は同じ内容のデータであってもよい。これらのデータは例えばＣＰＵ１０１で読み書きする場合に必要に応じて主記憶装置１０２へ変異グループ頻度データ（１）１０８−１として格納してもよいし、系統樹作成装置１００の電源を切る場合あるいは主記憶装置１０２の空き容量が無くなった場合に主記憶装置１０２から変異グループ頻度データ（１）１０８−１を他へコピーしてもよい。また、処理開始前に図示を省略した他の装置からリムーバブルメディア１０４の変異グループ頻度データ（３）１０８−３あるいは外部の変異グループ頻度データ（４）１０８−４へデータを格納し、系統樹作成装置１００の起動時や処理開始時に系統樹作成装置１００内の主記憶装置１０２あるいは補助記憶装置１０３へコピーしてもよい。
【００２３】
なお、これらのデータがどこに格納されているかが関係ない説明では代表して変異グループ頻度データ１０８、変異共起データ１１２、系統樹データ１１３とする。
【００２４】
図２は、ある患者の癌細胞を含む組織、例えば患者の胃の組織、の複数のサンプルに基づき、ＮＧＳで得られたＤＮＡ配列のデータから、変異グループ頻度を計算する処理の概要を示す図である。複数のサンプルには、異なるゲノムをもつ複数のクローンが混在する。すなわち、癌細胞を含む複数のサンプルは、通常細胞に加え、ゲノムの変異により生じた複数のクローンが混合したものであり、ゲノム全体のＤＮＡ配列は不明なサンプルである。
【００２５】
このような癌細胞を含む組織のサンプルについて、サンプル中での頻度が近い変異のグループおよび、各グループの変異をもつ細胞の割合(変異グループ頻度)を推測し、変異グループ頻度データ１０８とする。一方、癌細胞を含む組織の複数のサンプルの一部から蛍光染色などの実験手法により、変異共起データ１１２を取得する。変異共起データ１１２は、サンプルをＮＧＳで解析して得られた配列データからも取得することができる。
【００２６】
図３に、変異共起データ１１２の例を示す。変異共起データ１１２は、癌細胞のサンプル中の変異のペア、例えば変異２１７、９１２に対し、その変異のペアが同一の細胞に現れるか否かを、その根拠（例えば蛍光染色）や、信頼度（例えば０−１の数値）と共に記録したデータである。
【００２７】
図４は、系統樹作成装置１００において、変異グループ頻度データ１０８及び変異共起データ１１２に基づき系統樹１１３を構築する処理の概要を示す図であり、図５は系統樹作成装置１００の各処理手段が協調動作する処理シーケンスの例を示す図である。また、図６は、図４の処理全体の流れのイメージを示す図である。これらの図面を参照しつつ、個々の処理を説明する。
【００２８】
（１）グラフ構築手段１０９を用いた親子グラフの構築
癌細胞のサンプル中の変異グループ頻度データ１０８を読み込み、グラフ構築手段１０９を用いて、親子の関係にある可能性があるクローンのペアを同定する。任意の２つのクローンについて、それらをクローンuとクローンvと呼ぶとき、クローンuがクローンvの親の候補と判定する条件は、全てのサンプルにおいて、クローンuに対応する変異グループ頻度がクローンvに対応する変異グループ頻度以上であることである。この判定結果を用いて、グラフ構造を構築する。
【００２９】
例えば、図６の変異グループ頻度データ１０８において、全てのサンプル１−３で、変異グループ１は、変異グループ２、３の変異グループ頻度以上であるので、変異グループ１と変異グループ２、３は、親子の関係にある可能性がある。換言すると、変異グループ１は変異が最初に発生したクローンと推定される。また、変異グループ２は、全てのサンプル１−３で変異グループ４の変異グループ頻度以上であるので、変異グループ２と４は、親子の関係にある可能性がある。一方、変異グループ２と３は、サンプル１−３において、「一方の変異グループ頻度が他方の変異グループ頻度以上」という関係に無いので、親子の関係に無いと判断する。
【００３０】
グラフ構造とは、一般に、複数の要素(頂点と呼ばれる)を、枝と呼ばれる線で結んだものである。グラフ構築手段１０９は、クローンを頂点とし、親子関係の候補と判定されたクローンのペアの間に親→子の向きの枝を張ることで、グラフ構造を構築する。このグラフを、以下では親子グラフ６０１と呼ぶ。
【００３１】
（２）短絡除去手段１１０
親子グラフ６０１に存在する任意の枝のうち、変異グループ頻度データ１０８と矛盾するものを消去する。図６の親子グラフ６０１では、クローン１→クローン４、クローン１→クローン５、クローン１→クローン７及び、クローン６→クローン５の枝が短絡除去手段１１０で消去されている。たとえば、図７において、クローンu→クローンvが直接の親子であることを表す枝は、クローンwを経由する進化の経路と矛盾する。すなわち、変異グループ頻度データ１０８を参照した時、変異グループ１の頻度は、変異グループ２、４の頻度の和よりも小さいので、クローン１→クローン４の経路は消去される。また、図８Ａにおいて、クローンu→クローンvが直接の親子であることを表す枝は、クローンw1〜w4を経由する進化の経路と矛盾する。これらのクローンのいずれかを経由しなければならないと判定された場合、クローンu→クローンvが直接の親子であることを表す枝を消去する。短絡除去処理の詳細は、図９を用いて後述する。なお、短絡除去手段１１０の処理を備えることは好ましいが、親子関係決定手段１１１の機能で補うことで、省略してもよい。
【００３２】
（３）親子関係決定手段１１１
短絡除去手段１１０を適用後もなお、親の候補が複数あるクローンが残っていれば、それらの候補から親である見込みが最も高いものを選択する。親子決定手段１１１は、複数のサンプルにおける変異グループ頻度の相関係数を考慮して、各クローンの親となるクローンを選択する。これにより、親子グラフ６０１は系統樹１１３に変換される。図６の親子グラフ６０１では、クローン４→クローン５、及びクローン７→クローン５の枝が親子関係決定手段１１１で消去されている。詳細は、図１０を用いて後述する。
【００３３】
図８Ｂは、短絡除去手段１１０及び親子関係決定手段１１１で矛盾する枝を消去して生成された、系統樹のデータ１１３の一例を示している。
【００３４】
図９は、短絡除去手段１１０の処理フローチャートの例を示す図である。図９、及び図７、図８Ａ、図８Ｂを参照しつつ、短絡除去手段の詳細を説明する。
Ｓ９０１：短絡除去手段１１０は、親子グラフ６０１の全ての枝に対して適用される。全ての枝の処理が完了していれば、全体の処理を終了する。
Ｓ９０２：処理対象とする枝を１つ選択する。以下、この枝がクローンuからクローンvへ伸びているものとする。
Ｓ９０３：クローンuからクローンvへ至る経路が、Ｓ９０２の枝以外に存在するかを判定する。存在しなければ、クローンuからクローンvへの枝は消去されないため、Ｓ９０１へ戻り他の枝の処理に移る。
Ｓ９０４：Ｓ９０４〜Ｓ９０８の処理は、クローンvの親の候補であり、かつクローンuを親の候補とする全てのクローンw（w≠u、v）に対して適用される。このような全てのクローンwの処理が完了していれば、クローンuからクローンvへの枝の処理を終了してＳ９０１へ戻り、ほかの枝の処理に移る。
Ｓ９０５：クローンvの親の候補でクローンuを親の候補とし、かつ未処理のクローンwを１つ選択する。
Ｓ９０６：Ｓ９０７の判定で用いるために、クローンu,v,wそれぞれに対応する変異グループ頻度を、変異グループ頻度データ１０８から取得する。
Ｓ９０７：sum rule（非特許文献１の図１（Ｂ）に記載）を用いて、クローンv,wが親子または先祖・祖先の関係でない可能性があるかを判定する。いずれかのサンプルにおいて、クローンu,v,wに対応する変異グループ頻度をそれぞれf(u)、f(v)、f(w)とするとき、f(u)＜f(w)+f(v)の場合、w、vが親子であるか、wがvの祖先でなければ変異グループ頻度のデータと矛盾する。
Ｓ９０８：Ｓ９０７で、f(u)＜f(w)+f(v)と判定されるサンプルがない場合は、Ｓ９０４へ戻る。
Ｓ９０９：Ｓ９０７で、いずれかのサンプルでf(u)＜f(w)+f(v)と判定された場合は、クローンuからクローンvへの枝を削除し、Ｓ９０１へ戻る。
【００３５】
図１０は、親子関係決定手段１１１の処理フローチャートの例を示す図である。図８Ａ、図８Ｂを参照しつつ、親子関係決定手段の処理を説明する。この処理により、各クローンの親の候補から、変異グループ頻度の相関係数を考慮して、系統樹１１３において親となるクローンが決定される。
Ｓ１００１：親子関係決定手段１１０は、親子グラフ６０１の全てのクローンに対して適用される。全てのクローンの処理が完了していれば、全体の処理を終了する。
Ｓ１００２：処理対象とするクローンを１つ選択する。以下、このクローンをvとする。
Ｓ１００３：クローンvの親の候補が、複数あるかを判定する。複数無ければ、親を選択する必要がないため、Ｓ１００１へ戻り他のクローンの処理に移る。
Ｓ１００４：Ｓ１００５〜Ｓ１０１０で使用する変数を初期化する。Sは、クローンvの親らしさを表すスコアの最大値、Uは最大値に対応する親の候補を記録する変数である。
Ｓ１００５：Ｓ１００５〜Ｓ１００９の処理は、クローンvの、全ての親の候補uに対して適用される。このような全てのクローンuの処理が完了していれば、Ｓ１０１０へ遷移する。
Ｓ１００６：クローンvの親の候補であって、未処理のクローンを１つ選択し、クローンuとする。
Ｓ１００７：クローンuが、クローンvの親である確からしさを反映する親候補スコアs(u,v)を計算する。親候補スコアs(u,v)は、例えば次の式(1)で表される。  
s(u,v)=e(u,v)+c(u,v)+r(u,v)     (1)
e(u,v)は蛍光染色で裏付けがあれば非零となる値、c(u,v)は同一配列上で共起を確認できる変異があれば非零となる値、r(u,v)は前記複数のサンプルにおける前記変異グループ頻度の相関係数とする。この親候補スコアs(u,v)の最大値を与えるクローンｕをクローンｖの親として選択する。
【００３６】
親候補スコアs(u,v)の計算方法は、図１１を用いて後述する。
Ｓ１００８：クローンuが、クローンvについて処理している初めての親の候補である(U=無効値)か、これまでに処理したどの親候補のスコアも上回っている(s(u,v)>S)かを判定する。
Ｓ１００９：Ｓ１００８の条件が成立していると判断された場合、SおよびUを更新する。
Ｓ１０１０：Ｓ１００５〜Ｓ１００９までの処理で、Uには、クローンvの親らしさのスコアの最大値を与えるクローンがセットされている。このクローン以外の親の候補uについて、枝u→vを削除することにより、クローンvの親の候補がUのみとなる。
【００３７】
親子関係決定手段１１１により、全てのクローンの親の候補がただひとつとなる。この時点で、親子グラフは木構造となっている。この木構造を、図８Ｂに示したような系統樹１１３として出力する。
【００３８】
上述のように親子関係決定手段１１１は、２つのクローンu,vについて、クローンuがクローンvの親である確からしさを反映する親候補スコアs(u,v)を計算する。以下、親候補スコアs(u,v)の定義および計算方法を説明する。
【００３９】
親である確からしさを反映するスコアには、異なる変異が同一の細胞に出現するか否かを表す情報である変異共起データ１１２を用いることが好ましい。変異共起データ１１２は、図３に例を示したように、変異のペアに対し、その変異のペア（以下、変異ペア）が同一の細胞に現れるか否かをその根拠とともに記録したデータである。例えば、変異217が常に変異912とともに出現するならば、変異217を持つクローンは変異912が発生したクローンの子または子孫であると推測できる。同一の細胞に出現するか否かの根拠としては、蛍光染色および同一のＮＧＳ配列にあるか否かといった情報が想定されるが、それらに限定するものではない。変異のペアと根拠以外に、変異ペアが同一の細胞にあるとした推測の信頼度も、変異共起データ１１２に含めることが好ましい。信頼度は、蛍光染色であればプローブにハイブリダイズする可能性のあるゲノムの位置の数、同一ＮＧＳ配列に基づく場合は、その配列がマッピングされうるゲノムの位置の数やそれらの変異を含むＮＧＳ配列の数に基づき、任意に定義してよい。  
親候補スコアs(u,v)は、上記式(1)で表される。  
式(1)のe(u,v)は、蛍光染色などの実験手法により、クローンuの変異がクローンvの変異を持つ細胞に必ず含まれていると推測できる場合に非零の値、そうでない場合に0とする。非零の値として例えば、事前に与え記憶手段に記録したパラメータEに、変異共起データ１１２に格納されている信頼度を乗じた値を用いることができる。クローンu,vに関する複数の変異ペアの情報がある場合には、それらの信頼度をすべて考慮した全体的な信頼度(例えば、算術平均)を用いる。
【００４０】
式(1)のc(u,v)は同一のＮＧＳ配列上に、u,vのそれぞれに属す変異があり、それらの配列を参照することによってクローンuの変異がクローンvの変異を持つ細胞に必ず含まれていると推測できる場合に非零の値、そのようでない場合に0とする。非零の値として例えば、事前に与え記憶手段に記録したパラメータCに、変異共起データ１１２に格納されている信頼度を乗じた値を用いることができる。クローンu,vに関する複数の変異ペアの情報がある場合には、それらの信頼度をすべて考慮した全体的な信頼度(例えば、算術平均)を、非零の値として用いる。
【００４１】
式(1)のr(u,v)は、各サンプルにおける、クローンu,vに対応する変異グループ頻度の相関を表す相関係数とする。もし、クローンvがクローンuの子であれば、クローンvの混在比が増加することにより、クローンvとクローンuが持つ変異の頻度がともに増加する傾向があると考えられる。r(u,v)により、この相関を考慮する。
【００４２】
なお、親候補スコアs(u,v)は、式(1)に新しい項を追加することにより、蛍光染色や同一ＮＧＳ配列以外の根拠により同一細胞にあると判定される変異のペアがある場合にも、容易に拡張することができる。
【００４３】
図１１に、親候補スコアs(u,v)を計算する処理のフローチャートを示す。以下、図１１を用いて、親候補スコアs(u,v)の計算する処理の詳細を説明する。  
Ｓ１２０１：変数ｓを０に初期化する。  
Ｓ１２０２：変異共起データ１１２から、変異ペアu,vの、蛍光染色を根拠とするデータを取得することを試みる。  
Ｓ１２０２−２：そのようなデータがあればＳ１２０３に進み、なければＳ１２０４へ進む。  
Ｓ１２０３：ｓに、パラメータＥの値に信頼度を乗じた値を加算する。  
Ｓ１２０４：変異共起データ１１２から、変異ペアu,vの、蛍光染色を根拠とするデータを取得することを試みる。  
Ｓ１２０４−２：そのようなデータがあればＳ１２０５に進み、なければＳ１２０６へ進む。  
Ｓ１２０５：ｓに、パラメータＣの値に信頼度を乗じた値を加算する。  
Ｓ１２０６：ｓに、変異グループ頻度データにおける、u,vの各変異グループでの頻度の相関係数を加える。  
Ｓ１２０７：sの値を、親候補スコアs(u,v)として出力する。
【００４４】
以上で説明したように、本発明によれば、親候補スコアs(u,v)を求めることで、同一の細胞に由来する変異がどれであるかが不明な場合にも、変異頻度のデータから系統樹のデータ１１３を構築することができる。
【００４５】
このように、本実施例によれば、癌の複数のサンプルにおける混在比の相関を用いて、ＤＮＡ配列が不明の複数のクローンについての系統樹を高精度かつ低コストで構築することができる。すなわち、クローンおよびそのクローンから進化して発生した他のクローンの混在比から、系統樹の枝を切るかを判定することで、正しい進化関係を切ってしまわないようにすることが出来る。
【００４６】
また、このような精度の高い系統樹データを利用することにより、クローン間の進化的関係を高精度に同定することが出来る。
【００４７】
例えば、図１３に示す癌クローンのサンプルから構築された系統樹をユーザインタフェース部１０６に出力として表示することにより、ユーザーは、クローン１からクローン２への変異において、癌が転移能力を獲得するといった重大な変化が発生したことを推測し、癌が進行する過程で重要となった細胞の変異が、クローン１からクローン２への変異であると同定することが出来る。このように、ゲノムの異なる位置に変異をもつ不均一な癌細胞を含むサンプルから、クローン間の進化的関係、すなわち、どのクローンに変異が発生してどのクローンに変化したかを知り、例えば癌の治療薬の開発を行う上で、重要な手掛かりを得ることが出来る。
【００４８】
以上述べたとおり、本発明によれば、癌のサンプルで検出された多数の変異についての頻度データの相関を用いて、クローンの系統樹を高精度かつ低コストで構築することができる。  
なお、以上の実施例は、癌クローンの系統樹の作成に関するものであるが、これは本発明を上記具体的構成に限定する趣旨ではない。本発明は、癌細胞以外の、ＤＮＡ配列が不明の複数のクローンについての系統樹を構築するのにも適用できる。すなわち、本発明は以上の説明の要旨を逸脱しない範囲において、種々変更可能である。
【符号の説明】
【００４９】
１００  系統樹作成装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  主記憶装置
１０３  補助記憶装置
１０４  リムーバブルメディア
１０５  ネットワーク
１０６  インタフェース部
１０８  変異グループ頻度データ
１０９  グラフ構築手段
１１０  短絡除去手段
１１１  親子関係決定手段
１１２  変異共起データ
１１３  生成される系統樹
３０１  ＯＴＵに対応するＤＮＡ配列
６０１  親子グラフ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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