第17回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014)	  セッション：ビッグデータ利用の社会的側面	

2014.11.19	

ゲノムプライバシの保護と	  個別化医療への展開	
筑波CS/JST	  CREST	  佐久間 淳	

個人ゲノム	個人ゲノムでわかること	あたる	• 耳あかのタイプ、乳糖不耐性	  • ２型糖尿病の罹患リスク	  • 祖先はどの大陸から来たか？	  
• アルコールを飲むと赤くなるか	  • 生活習慣病の罹患リスク	  • 性格、IQ、能力、	微妙(後天的要因が大きい)	

個人ゲノムに基づく解析	
• 類似性に基づく鑑定	  – 本人鑑定、父子鑑定、親戚鑑定	  • ゲノム疫学	  – 疾患関連遺伝子探索	  – 疾患リスクモデル予測	  • 個別化医療/出生前診断	  – 疾患リスク予測に基づく予防医療	  – 薬剤感受性評価	疾患関連遺伝子探索	
• 分割表	  (e.g,	  心筋梗塞)	  • 検定	  – EX.	  帰無仮説「対象疾患と、このSNPは独立」についてカイ二乗検定	  • ゲノムワイド相関解析	  – 全SNPについて対象疾患との関連の強さを網羅的に検定	疾患リスク予測	
遺伝的容易由来のリスク	

臨床的要因由来のリスク	

Presence	  of	  SNP1	
eﬀect	  of	  SNP1	  on	  the	  risk	  	  of	  developing	  DT	A	  clinical	  factor	  (e.g.	  age)	
eﬀect	  of	  the	  factor	  on	  the	  risk	  	  of	  developing	  DT	• 遺伝的要因	  – E.g.,	  SNP	  nの対立遺伝子がAAであるか否か	  • 臨床・環境的要因	  	  – 年齢、性別	  – 飲酒歴	  – 喫煙歴,	  etc.	

個人ゲノムにまつわるfact	
• Good	  – 個人の様々な体質を表現	  – 解析コストが劇的に低下	  – 生涯変化しない	  個人ゲノムの解析コスト	

hNp://www.genome.gov/sequencingcosts/	

個人ゲノムにまつわるfact	
• Good	  – 個人の様々な体質を表現	  – 解析コストが劇的に低下	  – 生涯変化しない	  • Bad?	  
– 強力な識別子であり、かつ、属性情報	  (プライバシ)	  – 詐取が容易	  (オレオレゲノム)	  – 個人ゲノムがもたらすリスクは現時点で不明	  – 遺伝的差別の可能性	  個人ゲノム=強力な識別子+詳細な個人情報	
• 個人情報	   ID

名前

住所

年年齢

病院名

疾病

薬

0A99934

筑波太郎郎

茨城県

32

A病院

腰痛

XXX

1B92372

統計花⼦子

東京都

46

B医院

⿐鼻炎

YYY

京都府

42Cクリニック

⽔水⾍虫

ZZZ

3C88892 匿匿名幸	  	  識別子	
• 個人ゲノム	

属性情報	

ID

名前

ABCC8

APOEA1

ABCA1

APOE

AKAP10

0A99934

筑波太郎郎

AG	GG	CC	CT	GA	

1B92372

統計花⼦子

GG	

GG	

CT	CC	AA	

3C88892

匿匿名幸GG	

GG	CC	CC	AA	識別子	識別子:	  本人鑑別に使えるぐらい強力	  属性情報:	  そのものが形質を表現	予期できないリスク	
• personal	  genome	  project	  (PGP)	  – ボランティアベースでの個人ゲノムデータの収集・提供	  – 将来において”匿名性は保証されない”ことへの同意(open	  consent)が前提	  PGPが提示する“リスク”	  父系やその他血縁関係の推定	
雇用、保険、金融サービスに影響する統計的証拠の推定	
被験者やその親戚の犯罪性向の推定	
被験者に相当するDNAを合成し、これを犯罪目的で(誰かに)埋め込む	
• 効果的な治療法が知られていない疾患の罹患リスク開示	
•
••
•
•

社会上の影響	• 遺伝子差別	  – 遺伝子による…就職差別,結婚差別,保険差別	  – 米国は医療保険や採用の遺伝的差別法律により既に禁じている	  • 教育への影響：あなたの子供が将来…	  – プロ野球選手になれる可能性はx%	  – 大学教授になれる可能性はy%	  • ゲノムクライム	  – ゲノムなりすまし	  – ゲノム脅迫？「2ちゃんにおまえのゲノムのせるぞ！」	  • 遺伝子に基づく広告？	  機械学習の立ち位置:	  統計的推論による攻撃	
攻撃者の背景知識	

情報公開	

Common	  knowledge	  MAF/LD	public	
公的DB	

分割表	

情報の推定	  (推論/ML)	

家系図	

市役所/FB	

評価リスク	
Blog/twiNer	

何がどれぐらい推測できるか？	

一部の標的ゲノム	 private	統計DBクエリのSeman`c	  security	
420.3万円	
秘密のデータ	  ＋Aさん	w	

420.2万円	？	

w‘	秘密のデーター	  Aさん	

平均年収?	Aさん
in	

Aさん
not	  in	

線形回帰モデル?	

• f(D+A)とf(D)がそんなに変わらなければ、f(D+A)の開示はAさんのプライバシを侵害していない (ことにしよう！)	  14	  2014/11/25	

統計DBクエリのSeman`c	  security	

秘密のデータ	  ＋Aさん	w‘	w	？	

秘密のデーター	  Aさん	

線形回帰モデル?	
Aさん
in	

Aさん
not	  in	• f(D+A)とf(D)がそんなに変わらなければ、f(D+A)の開示はAさんのプライバシを侵害していない (ことにしよう！)	  15	  2014/11/25	

プライバシ保護の技術:秘密計算	
データ	

X	×	データ	Y	

計算結果のみ共有	• AはXをBに開示したくない,	  BはYをAに開示したくない	  • ただし(X,Y)についてf(X,Y)を計算し結果のみ知りたい	  • 信頼できる第三者(TTP)なしにこれを実現したい	  • アプローチ：暗号理論に基づく安全な分散計算	  2014/11/25	

16	

Computa`on	  over	  encrypted	  values	
Holomorphic	  encryp`on	Bob	m1,	  m2	  :secret	  numbers	
c1=Enc(m1):	  encryp`on	  of	  m1	c2=Enc(m2):	  encryp`on	  of	  m2	Alice	？？？	

c1	c2	

疾患リスク予測	
遺伝的容易由来のリスク	

臨床的要因由来のリスク	

Presence	  of	  SNP1	
eﬀect	  of	  SNP1	  on	  the	  risk	  	  of	  developing	  DT	A	  clinical	  factor	  (e.g.	  age)	
eﬀect	  of	  the	  factor	  on	  the	  risk	  	  of	  developing	  DT	• 遺伝的要因	  – E.g.,	  SNP	  nの対立遺伝子がAAであるか否か	  • 臨床・環境的要因	  	  – 年齢、性別	  – 飲酒歴	  – 喫煙歴,	  etc.	

プライバシを保護したリスク予測	• 疾患リスク予測	  • 準同型暗号上の疾患リスク予測	

Virus	  detec`on	  from	  RNA	  [Sasakawa+WPES2014]	  Oblivious	  Evalua`on	  of	  Non-­‐determinis`c	  Finite	  Automata	  with	  Applica`on	  to	  Privacy-­‐Preserving	  Virus	  Genome	  Detec`on]	

NORO	  virus	

TTGATCTT	  AGGCTATC	TTGATCTT	  AGGCTATC	

NORO	  virus	  Exists?	

VIRUS	  INFECTED!	

• Iden`ﬁca`on	  of	  infected	  virus	  is	  not	  easy	  – Electronic	  microscope	  – Cloning	  • Virus	  RNA	  detec`on	  from	  pa`ents	  samples	  (blood,	  faecals)	  by	  next	  genera`on	  sequencer	  – Quick	  and	  rela`vely	  inexpensive	  – Privacy	  concern	  remains	  • Personal	  genome	  is	  sequenced	  together	  with	  virus	  RNA	  • Bio	  terrorism	  Privacy-­‐preserving	  virus	  detec`on	  with	  string	  matching	Private	  string	  (genome	  sequence	  of	  subject)		  ･･･ATGCGTGCGAAGTCGCCAGA･･･	

Private	  paNern	  (target	  RNA	  virus)	

GT(GA|GC)*A	• Find	  presence	  of	  private	  paNern	  (virus)	  	  	  	  	  	  in	  private	  text	  (genome	  sequence)	  • Learn	  presence	  only,	  nothing	  else	  String	  Search	  via	  NFA	  Evalua`on	  Linear NFA:	

Exact search	

Ukkonen NFA: 	

Approximate search	

P = ababb	

P = ababb 	

2-differences arepermitted	

Thompson NFA: 	

Regular expression search	P = (AA|AT)((AG|AAA)*)	

Matrix	  Representa`on	  of	  NFA	  a	 0	 1	 2	 3	 4	b	 0	 1	 2	 3	 4	 As a preprocessing, the algorithm0	 1	 0	 1	 1	 1	

constructs adj-matrix of NFA for0	 1	 1	 1	 1	 1	each edge label.	

1	 1	 1	 1	 1	 1	

1	 1	 1	 0	 1	 1	

•If NFA has the edge from j2	 1	 1	 1	 0	 1	

to k labeled by character c	2	 1	 1	 0	 1	 1	3	 1	 1	 1	 1	 0	- M[c]j,k = 0	3	 1	 1	 1	 1	 1	•Otherwise	4	 1	 1	 1	 1	 1	-M[c]j,k = 1	4	 1	 1	 1	 1	 1	

ONE	  Protocol	  Automaton 	Holder (AH)	

input: automaton A	

Construct and encryptmatrices M of A, and send toTH.	

Total complexity isO(nm^2) time,comm. and O(nm)round	

Text Holder (TH)	

input: text T	

Generate state vector S.	

For i = 1 to n	Calculate following update
formula obliviously	

Send the results to AH.	

m: the size of automaton A, n: the length of text T	RNA	  Virus	  Detec`on	  RNA	  Virus:	  Sequencing	  Data:	  E.g.	  Norovirus	  Approximately	  6,500	  base	  pairs	  (4-­‐leNer	  alphabet).	  Can	  be	  read	  in	  either	  direc`on	  ☞ ≈	  13,000	  leNers	  	  Muta`ons	  (leNer	  subs`tu`ons)	  can	  occur.	  

Fragments	  of	  RNA	  (“short	  read”):	  	  each	  sample	  ≈150	  bases	  x	  3~6M	  	  Includes	  RNA	  from	  many	  diﬀerent	  organisms	  (metagenome),	  not	  just	  virus	  or	  host.	  	  If	  infected:	  ≈	  30,000	  reads	  belong	  to	  the	  virus	  (≈	  1.2%).	  

Detec`ng	  the	  virus:	  Map	  short	  reads	  to	  a	  reference	  genome	  for	  the	  virus:	  substring	  matching	  task	  allowing	  for	  inser`on/dele`on/subs`tu`on.	  

If	  the	  virus	  is	  present	  in	  the	  sample,	  each	  posi6on	  of	  the	  reference	  genome	  will	  be	  covered	  at	  least	  a	  certain	  number	  of	  6mes	  by	  mapped	  short	  reads.	  Oblivious	  RNA	  Virus	  Detec`on	  Mapping	  all	  short	  reads	  to	  the	  reference	  genome	  would	  be	  too	  expensive	  in	  an	  privacy-­‐preserving	  context.	  
Instead,	  we	  select	  a	  highly-­‐preserved	  substring	  (31	  leNers)	  from	  the	  reference	  genome	  and	  use	  it	  to	  test	  a	  sample	  of	  short	  reads	  (30,000	  or	  about	  0.5%	  of	  all	  reads)	  using	  our	  oblivious	  k-­‐mismatch	  algorithm	  (ONE).	  
☞	  Worst-­‐case	  probability	  of	  false	  nega6ve	  <	  0.074%	  Results	  on	  3	  infected	  samples	  and	  1	  control:	  Performances:	  Using	  512	  bit	  encryp`on	  keys,	  with	  Intel	  Xeon	  E5540	  2.53GHz	  cores:	  おわりに	• 個人ゲノム利用が社会にもたらすインパクト	  • 利用と保護をどうバランスさせるか	  – 差分プライバシと秘密計算	  • プライバシ研究における機械学習の立位置	  – 攻撃手段	  – 漏えい量評価	  – 秘密計算