次世代スーパーコンピュータは生命と医療にどこまで迫れるか	
理化学研究所
次世代計算科学プログラム
姫野龍太郎	

1

次世代スーパーコンピュータの研究開発プロジェクトの開発計画	
現在	
平成18年度	 平成19年度	
（2006）	
（2007）	

システム	

（吔听吇
吟呀呉叹
叽 吠吮叾 吘呁叹 吺合

平成21年度	 平成22年度	
（2009）	
（2010）	

平成23年度	
（2011）	

平成24年度	
（2012）	

性能概念設計	次世代ナノ統合シミュレーション	

詳細設計	

試作・評価・製造	

開発・製作・評価	

チューニ
ング	

供用開始	

実証	ー	

呃
呉后
吏吾
呉

平成20年度	
（2008）	

）次世代生命体統合
シミュレーション	

計算機棟	

開発・製作・評価	

設計	

実証	

建設	

施
設	
研究棟	

設計	

建設	

2

次世代スーパーコンピュータとは	 新しく開発したプロセッサCPU128GFLOPS
昨年試作、その時点でプロセッサ単体として世界最速
 8万個以上集めて10PetaFLOPSを目指す
一秒で一京回（一兆の一万倍）の計算ができる
 現在、完成に向けて次々に導入、設置中
 現時点でも世界最速、LINPACKで8PetaFLOPS「SPARC64TM VIIIfx」
富士通提供

3

通信用ネットワーク（イラスト）

計算機室に設置される次世代スーパーコンピュータ（イメージ図）

京、世界最速 ISC2011	
• 8.16PetaFLOPS, 2位のスパコンの３倍を超える性能• 実効効率の良さ
消費電力の低さでも評価	

Fujitsu Lunch Party at ISC2011	
4

京8Peta

コンピュータの速度の進歩の歴史	

1000兆回/秒	
1PFLOPs(1015)

Roadrunner

1兆回/秒	 1TFLOPs(1012)

Earth Simulator★
SX-5▲SR8000
ASCI Blue ★ +VPP5000
ASCI Red
SX-4 ★
VPP800３．８年で１０倍	+NWT+SX-3 S-3800★▲

CRAY T90

VP2000SX-2S-820▲

10億回/秒	
1GFLOPs(109)

S-810▲★++ CRAY C90

CRAY Y-MP
VP400

ILLIAC4CRAY X-MP+ CRAY2
VP200
CDC7600
CRAY1

百万回/秒	 1MFLOPs(106)

STRETCH

CDC6600 230-75/APU+LARC

９年で１０倍	

CDC1604

IBM704

３．８年で１０倍	1千回/秒	
(103)

UNIVAC
ENIAC

Mark I1950

1960

1970

1980

1990
Source:L. Smarr

2000

2010	

Top500 site

5

ＡＳＣＩ ＵＲＬ	

動機	
生命現象は最も複雑で難しい問題
複雑で美しい振舞いを示す超多体系多階層問題	

10-8
Micro

10-5
Meso

10-3~-2100
Macro6

基礎方程式に基づく解析的アプローチと、大量の実験データから未知の法則に迫る実験データから解析へのアプローチ、さらには多階層を連結するアプローチにより、異なるスケールの研究と実験データを統合的かつ有機的に結びつけ、ペタスケールという桁違いの性能を持つスーパーコ
ンピュータの性能をフルに発揮し、生体で起こる種々の現象を理解し医療に貢献するためのソフト
ウェアを開発する。	
スケール間連結アプローチ	 実験データから解析解析的アプローチ	へのアプローチ	
イオンチャ○生命現象の統
TGCTCTTATCTTCCTCCCACAGCTCネル	
CTGGCCCATCATGGCTGGTGTGGCT合的な理解（＝分子スケール	
AATGCCCGCTATTAAACTTAATAAA
AAACATTTATTTTCATTGCAATATTT
生命プロ グラムTACTGATATTATACAGGGGGCATGG
TTTGACT……の理解・再現・予測）
神経細胞
ペタスケール・シミュレーション	
細胞スケール	
局所回路	
○ヘルスサイエライフサイエン
ンスへの貢献、
データ解析融合	
スの新たな手先端医療等の段の提供	
臓器全身スケール	
システム
技術基盤の構全脳	
築	

脳・神経系	
基礎原理（方程式）	

モデルによる抽象化	

大規模データ	y=f(x)+g(x)exp(az)･･･

in→→out

7

開発目標：量子化学計算（ＱＭ）・分子動力学計算（ＭＭ）・粗視化モデル計算（ＣＧ）を総合化する技術を開発、タンパク質や細胞の機能発現過程のシミュレーショ
ンにつなげ、細胞スケールとの有機的な連携を図る。
ターゲット：多剤排出トランスポータ、脂肪酸代謝酵素反応	
開発計画：ＱＭ、ＭＭ、ＣＧの各スケールでプログラムの開発を進めるとともに、それらの手法を結合したQM/MM、MM/CG法によってマルチスケールシミュレーションを実現するためのプログラムを開発する。	
量子化学計算	 

分子動力学計算	 

より小さく	 より短時間	 より厳密	 

粗視化モデル計算	 

より大きく	 より長時間	 より近似的	 

進捗状況：QM/MM/CGの３階層それぞれで計算方法をプログラム化し、テストを続けながら開発、従来のスパコンでは8000並列程度まで性能が出るまでになって8いる。４月から京を使ってソフトのテスト中	多剤耐性菌	

9	

分子スケールの	スーパーコンピューティング	

多剤排出トランスポーターの	全過程経路シミュレーション	

多剤排出トランスポーター	

数百ナノ秒の計算で、形を変える初期過程の仕組みを明らかにした	

数十マイクロ秒の計算によって、粗視化モデルが実現した構造変化の全過程のシミュレーションを全原子モデルで実現する	

ヌクレオソームの粗視化モデル
シミュレーション	
細胞膜	

細菌の細胞膜にある多剤排出トランスポーターが、その形を変えながら薬剤を細胞外に排出することで薬剤耐性化を引き起こしている。そのメカニズムを明らかにして耐性化を防ぐ	構造変化をさせることで薬剤排出をシミュレートすることに成功	

エピジェネティクスが染色体に与える影響をシミュレートすることで、染色体10構造の転写制御での役割を明らかにする	開発目標：ペタフロップス級の計算力を活かして細胞を１００万のボクセルに区画、そこに包括的な実証データを組み込んだ肝細胞・肝小葉のシミュレーションの実現を目指す。薬剤等の作用や副作用の予測を行うシミュレーションの開発につなげる。	
開発計画：生物の空間的情報を入れ込むことが出来るプラットフォームの開発と平行して、プラットフォームに実装するためのデータ収集とモデルの構築を進める。また、プラットフォームと各種データ・モデルとの有機的連携を図る。	
細胞シミュレーション	
プラットフォーム	

ゴルジ体	 実測データ・形態モデル	

生物学的情報		細胞の形状変化	

代謝経路

后
吾
呉	

細胞内の反応情報	

ー

細胞情報の収集細胞に関する情報の数値化・データ収集・統一形式による記述	

細胞
后吶吼呃

細胞をボクセル（空間を格子状に区切った１つの区画）に分割し、生物学的情報を系統的に組み込む。	

進捗状況：細胞を約3万個のボクセルに分割、複数のオルガネラを表現し、移流拡散方程式による物質移動をシミュレーションできる細胞シミュレーションプラット
フォームを開発、E-CELL３をベースにした代謝反応がオルガネラ間も含めてシミュ
11
レーションできるようになった。8192並列までの性能テストを終了。京でテスト中

次世代生命体統合シミュレーション研究推進グループ細胞スケール研究開発チーム	

細胞シミュレーションプラットフォーム	
RIKEN Cell Simulator (RICS)	

核	

膜透過＋拡散＋生化学反応（代謝）	
合成画像	

・連続体として細胞内を表現
・空間をボクセル空間で表現
・細胞内小器官などの複雑な空間構造にも対応・複数細胞を同時に計算可能
・細胞膜の機能を表現可能

共焦点レーザー顕微鏡画像	
（HepG2細胞：肝臓細胞）	

3次元再構築した細胞形状	

RICSを使用すると、細胞の局所（一部分）で起こっている現象と、細胞の集合体の解析が可能となる！！	
臓器と細胞をつなぐシミュレーションを目指しています。	
時間	

RICSの計算イメージ	
形状	
反応式	

赤血球	
形状の変化による酸素運搬の仕組みを探る
貧血の原因解明

肝臓細胞		（肝小葉）部位特異的な代謝特性を持つ肝細胞が約100万個集合して肝小葉ができている

肝臓ガン、肝硬変等で、一部の細胞が機能障害を起こした時の・治療方法の探索や薬物作用の仕組みを探る。

血小板	

膵臓β細胞	

神経細胞	

血小板は血管の傷を修復する。
血小板が血管からの作用によって活性化すると、血栓を形成し心筋梗塞、脳梗塞などの疾病の発症につながる。 メカニズムの理解と新薬開発には細胞スケールと臓器全身スケールを連携する血小板細胞シミュレーターの開発が必須

日本人を含めたアジア人の糖尿病はインスリン分泌の不足が主な原因である。インスリンは膵臓β細胞から分泌される。 インスリン分泌のメカニズムを顕微鏡画像のデータをもとにモデル化し、糖尿病の原因を探る

神経細胞では細胞膜が興奮することによって情報が伝達される。
その機能障害は難聴や記憶障害などに影響を与える。
特に神経細胞でのシナプス可塑性は記憶に重要であり、そのメカニズムを探る。

マウス膵臓β細胞からのインスリン分泌（全反射蛍光顕微鏡画像）	

12	

細い管を通過するときの赤血球形状	

血管を流れる血小板のシミュレーション
（左：細胞レベル、右；臓器レベル）

開発目標：ペタフロップス級の計算量を用いて、数時間で実行可能な臓器全身シミュレーションの構築を目指す。これにより、病態予測や治療予測等の医療支援ツールの開発につなげる。	
開発計画：血管網、各種臓器、全身を３次元的に再現した臓器全身モデルを構築し、病態予測や治療予測を行う臓器全身モデルを次世代スパコンに実装、循
環器系疾患を始めとする種々の病態のシミュレーションと、ガンなどの治療支援シミュレーション（放射線・集束超音波など）につなげる。	
治療・診断の例（超音波を用いた悪性腫瘍の治療予測）	

疾患部位	個別患者のモデルを作成	

超音波伝搬シミュレーション	

進捗状況：1mm分解能の全身ボクセルモデルを開発すると同時に新しい構造流体連成手法と多媒質内の超音波伝搬解析手法を開発した。これらにより、外科手術シミュレーションや収束超音波・重イオンビームによるガンの治療等へつなげる
13
基盤を構築。従来のスパコンで8000並列までの性能を確認。京でのテスト中	

血小板の凝集と血栓の生成	14	

血栓症のマルチスケール・マルチフィジックスシミュレーション	
vessel wall
red blood cell

多数の赤血球や血小板を含んだ血流計算	

platelet

GPIbα-vWFbond

血小板，血管壁間の分子間結合に関する動的モンテカルロ計算	
現状：毛細血管が対象「京」では：心筋梗塞の対象となる直径数mm程度の冠動脈の計算が可能	

GPIbα

リガンド-受容体分子の相互作用に関する分子動力学計算	

GPIbα
N-terminalvWF 15
A1 domainマルチスケール・マルチフィジックス心臓シミュレータ UT-Heart	
ミクロレベルの異常と心疾患の関係を合理的に解明し、医学・医療に貢献する日本の独自技術	

RICC 8000コアによる予備的シミュレー
接着タンパク正常	
ション	

正常	接着タンパク異常	細胞内Ｔ管異常	

極めて粗いメッシュ	
接着タンパク異常	

京では更に「毛細管まで再現した冠循環」と「細胞内の代謝機構」を導入し虚血性心疾患など多様な病気を再現 閉塞	

右の動画は冠状動脈（左回旋枝）閉塞により、始めは酸素、やがてATPが欠乏する急性心筋梗塞のシミュレーショ
ン。
色は収縮力を表す

可視化：富士通（株）	

正常な冠循環： 大動脈から入った血液は４拍程で毛細血管床に至る	

16国産初の超音波治療器開発に向けたシミュレーションツールの整備	

医用画像データとCADデータを直接利用するHIFUシミュレータ	

実機設計のための
詳細シミュレーション	

現状：低解像度・ミリ秒スケール
超音波伝播シミュレーション

時間反転法による肝腫瘍焼灼シミュレーション	

「京」では：高解像度・実機設計
用詳細計算＆秒スケール腫瘍
17焼灼シミュレーション	

達成目標：ペタフロップス級の計算によって、創薬ターゲット探索や個人差を考慮した医療のための基盤情報技術の構築を目指す。これにより、ヒト全遺伝子を対象とした創薬ターゲット遺伝子探索の実現につなげる。	
開発計画：遺伝子ネットワーク推定・タンパク質ネットワーク推定・ゲノム多型解析技術等の研究、ならびにデータ同化技術の開発を進め、開発した解析法やデータ同化技術を次世代スパコンに実装し、データ解析とシミュレーションを融合した技術を開発する。	
シミュレーションモデルの構築	
モデル	

関連するデータをモデルに同化	

データ同化技術	

病気のシステム的理解による医療開発イノベーション	
仮説の自動生成	

予測とエラーの発見	

データ	（癌などの病気に関わっているモデル）	 （関連たんぱく質の時系列データ）	

進捗状況：分子のネットワークを地図として抽出するための方式として、大規模遺伝子ネットワーク探索及びタンパク質構造に基づく相互作用予測の研究を行い、新たな技術開発の成功と新たな並列プログラムの開発により、これらのプログラム
18が8000を超えるcoreで稼動するようになった。	

大規模ゲノム多型と表現型データの関連解析	
（角田達彦, 三澤計治，藤本明洋）
ゲノムワイド関連解析による爆発的展開を示す GWAS
疾患関連・薬剤応答遺伝子の(Genome-wide
全ゲノム上の網羅的探索	
Association Study):
Nature Genetics誌
現時点では個々のSNPを探の55%を占める（2010年）	
索
複数のSNP，その他の多くの多様性を用い探索する時代へ	• ハプロタイプ解析（近くにあるSNPどうしをまとめて解析）• 複数の遺伝子による相乗効果の網羅的な解析• 次世代シークエンサーデータによるさらなる多様性を探索
数ヶ月~年かかる計算が，「京」上では数十分に！
疾患関連・薬剤応答遺伝子の包括的な発見へ	 19スパコンで焙り出すがんの黒幕たちのネットワーク	••••

TCGA, GEO, Sanger Center, NCIなどのデータベースには、肺がんや乳がんなど、主ながん種について、抗がん剤応答をはじめとして、様々な実験条件で計測された膨大な数の遺伝子発現プロファイルデータが公開されている。今後、次世代シークエンサーによるRNA解析で、データは激増する。
遺伝子発現プロファイルデータセットから全遺伝子を漏れなく対象として、高精度の遺伝子ネットワークを推定することは膨大な計算を必要とするが、精度を担保した高並列で動作するアルゴリズムはなく、これまでその計算は限定的であった。
2011年、大規模遺伝子ネットワーク推定ソフトウェアパッケージSiGNは、超並列化に適したネットワーク推定法と並列アルゴリズムを同時に開発することにより、この困難を解決し、これまでの小規模・モザイク精度レベルから飛躍して、全遺伝子規模・高精度ネットワーク推定を可能にした。
期待される成果：がんに関する数百の主要なデータセットを京で一挙に解析し、薬剤応答、薬剤耐性、転移、浸潤、EMT、個々人のがんのシステムなど、がんに関する網羅的な大規模遺伝子ネットワーク地図を世界で初めて作成することができる。これはがん研究のGoogle Mapに例えられる。	

JARID2	E2F1	

NCOA
3	抗がん剤感受性株	

JARID
2	E2F1	

NCOA
3	抗がん剤耐性株	

抗がん剤Gefitinib感受性肺がん細胞株と耐性を獲得した肺がん細胞株をEGF（上皮細胞成長因子）で刺激した遺伝子発現プロファイルデータセットから推定したがんの遺伝子ネットワークを比較したもの一部。左（感受性）と右（耐性）で、たとえばE2F1とよばれるアポトーシスや細胞周期を制御している転写因子のハブ構造が大きく異なっていることがわかる（ここで点は遺伝子を表し、線（A→B）は遺伝子Aと遺伝子Bの転写物20間に活性や抑制の関係があることを表している）。	

開発目標：脳全体レベルでの入出力関係を再現できるモデルとシミュレーションソ
フトウェアを開発、次世代スーパーコンピュータの性能を引き出して、脳の柔軟な環境適応能力である脳の発達と学習の再現を目指す。	
開発計画：神経細胞と局所回路のシミュレータ、および、脳のシミュレータとして昆虫の匂い情報処理回路モデル、ほ乳類の網膜モデルとを開発、次世代スーパーコンピュータに適したプログラムとすることで、昆虫の嗅覚系情報処理では実時間で、ほ乳類の視覚系情報処理は６０倍の時間で計算可能とする。	

局所回路シミュレーション	
（細胞数 105, シナプス数 109）	

細胞極性形成シミュレーション	

進捗状況：本チームは2008年10月に発足、昨年度は神経マルチフィジックスシミュレータでは神経細胞の極性形成について、分子レベルからのシミュレーションができた。また、局所回路
21
シミュレータNESTでは105個の神経細胞、109個のシナプスからなる大規模局所回路のシミュレーションができた。並列性能に関しては32000並列までのテストを終了、京でのテスト中	

神経系シミュレーション(蚕蛾)	

22	

局所回路シミュレータNESTによる大脳皮質シミュレーション	
•シミュレーションの達成目標： 大脳皮質の100コラムに相当する1千万神経細胞、および神経細胞間を接続するシナプス1千億による信号処理の再現・予測を行う。

•アプリケーションの開発状況：すでに、Eulich research center のEugeneを用いて、16384並列までの性能の向上を確認済み。部分稼働している京で、12000並列の実行を確認済み。

•京の完成後には、数十万並列によるシミュレーションの実行が実現可能となり、世界最速の大脳皮質シミュレーションを実行し、その機能的役割の解明を目指す。

大脳皮質の構造模式図	

並列数と計算性能(Provided by Tobias
Potjans)	

23

無脊椎動物神経回路シミュレータIOSSIMによる
嗅覚情報処理シミュレーション	
BN #1056
3889 comps.

マルチコンパートメントモデルと並列性能	

••京のコンパイルは成功・ハイブリッド並
列化も成功
テストネットワーク（各ニューロンは１ニューロンに接続）はRICC８１９２並列までは良好な並列性能（図：P=99.9952）

京を用いたシミュレーションの目標	

目標： 匂い受容から行動指令までの3000-4000ニューロンを形態を含めて詳細に再現したモデルによるリアルタイムシミュ
レーション
将来展望： 生理実験と組み合わせることで生体の神経活動のリアルタイムな推定・
24制御の可能性を切り開く（図）ソフトの開発状況	
Phase I < 256	SPHERE
LSV
cppmd
IOSSIM
NeuroMorphoKit
VSM
CMDN
NEST
MEGADOCKLiSDAS
SiGN-SSM
SiGN-L1
SiGN-BNExRATNGS analyzer
ParaHaplo
UTHeartZZ-LUNGHIFU
ZZ-DOSEZZ-RBC
ZZ-EFSI
RICS
Platypus-CGM/
MM
Platypus-QM/MM
Platypus-QM
ProteinDF
CafeMol
MARBLE
Platypus-REIN
Platypus-MM/CG

Phase II < 8192	

Phase III on K	
Cppmd:1.3Pet
aを達成	

目標1PetaFLOPS	

7つは京で動作を確認、チューニング中	25	SPHERE

LSV

cppmd

IOSSIM

NeuroMorphoKit

VSM

CMDN

NEST

MEGADOCKLiSDAS

SiGN-SSM

SiGN-L1SiGN-BNExRATNGS analyzer

ParaHaplo

UTHeartZZ-LUNG

HIFU

100,000

ZZ-DOSEZZ-RBC

ZZ-EFSI

RICS

Platypus-CGM/MM

Platypus-QM/MMPlatypus-QM

10,000ProteinDF

CafeMol

MARBLE

Platypus-REIN

Platypus-MM/CG

並列の達成度	
16個で8000 並列以上を達成	

1024以下は3つのみ	

1,000

100

10

126	

並列化率(1)	
14個のアプリで99.75%	
100.000
99.95099.90099.85099.80099.75099.70099.65099.60099.55099.50027	並列化率(2)	
5個で99.99%以上	
100.000
99.99099.98099.97099.96099.95099.94099.93099.92099.91099.90028	

京に最適化した分子動力学ソフト：cppmd	
• 1.3PetaFLOPS, 実効効率37.2%（３月末） 	

29

添付資料１	

アプリのリスト（１）	

アプリのリスト（２）	

添付資料２	32

それぞれの成果アピール時期	
これらのアプリは準備状況などで適宜見直して行く	

第一走者	

第二走者	

第三走者	

多剤排出トランスポータ	 神経系統合シミュレータ
cppmd（分子動力学）
MARBLE細胞から臓器へ
Platypus
ProteinDF
分子から細胞へ	
CafeMol
CafeMol(ヒストンDNA）	 RICS:肝細胞	
HIFU ZZ-DOSE重イオン粒子	
UTHeart	SiGN SSM L1GNE
SPH3D
LiSDAS
ParaHaplo
MEGADOCK
中長期目標
CMDN:大脳皮質局所回路モデル	
NEST(神経回路網）
スケールを越えた完成後すぐに成完成後、1年以内統合的理解に向 33
果をアピール	に成果をアピール	
けた取り組み	

第一走者の分類	

計算機科学的インパクト

計算科学的インパクト（ゴードンベル賞狙い）	

（ライフ分野向けのアピール）	

ProteinDF
cppmd

UTHeart	CafeMol(ヒストンDNA）	

SPH3D

ParaHaplo

NEST
両分野での成果をアピール	
34

大規模並列用MDコアプログラム:cppmd	
開発責任者：泰地 真弘人（理化学研究所）	

世界最速の分子動力学計算でGordonBell賞を目指す	― タンパク質の機能を高速で長時間シミュレーションするための計算技術 ―ソフトウェアの特徴	
○分子動力学計算ソフトウェア：10万コア以上の超並列化（100万-1000万原子系で）	
10Petaflopsで１億原子級のシミュレーションを実現し、実効性能で最速を目指す○生体分子の運動の長時間シミュレーション
100万原子系のサブミリ秒シミュレーションを目指す	
（対象例） 細胞膜構造、核膜輸送、ウィルスなど	
【従来の１００倍以上の時間スケール】○これまで不可能だった時間スケールで、生理的に意味のある	タンパク質の大きな構造変化を捉えることにより	生命システムの原子レベルでの構成原理を理解すると共に	創薬に必要なレベルの計算精度を実現する	
35

大規模分子動力学シミュレーション	

多剤排出ﾄﾗﾝｽﾎﾟｰﾀｰにおける薬剤排出シミュレーション（MARBLE／Platypus／CafeMol ）	
研究代表者：木寺 詔紀（理化学研究所）	

抗生物質が効かなくなる	メカニズムの理論的解明を目指す	
ソフトウェアの特徴	
○電子スケール〜原子・分子スケール〜タンパク質全体スケールの多階層（量子化学・分子動力学・粗視化モデル）の連成計算に	よって巨大タンパク質の動作機序を明らかにする。	
○計算対象：細胞膜にある多剤排出トランスポーター	
３つのタンパク質が結合した巨大タンパク質。	
各々、取り込み型 → 結合型 → 排出型 	と順繰りに構造を変えながら、薬剤化合物を排出すると考えられ	ている。そのメカニズムを探る 	
○細菌やがん細胞の薬剤耐性化の主要な原因の１つであるメカ	ニズムの解明につながり、薬剤耐性化しにくい抗生物質や、排 	多剤排出ﾄﾗﾝｽﾎﾟｰﾀｰAcrB	出を妨げる新薬の設計等への波及が期待できる。	

36

密度汎関数法に基づくタンパク質全電子波動関数計算（ProteinDF）	
開発責任者：佐藤 文俊 （東京大学）	

世界最大のタンパク質全電子計算を目指す	― タンパク質の電子レベルでの反応を正確に解明するための計算科学技術 ―ソフトウェアの特徴	
○密度汎関数法による全電子波動関数計算ソフト	
タンパク質の励起状態を１万並列超で計算	○巨大なタンパク質の励起状態や電子移動の計算が可能	
（１千残基、１０万軌道、励起状態計算）	
→ Protein Data Bankの99％以上が計算可能に	○ミネラルを含むタンパク質（酵素やヘムタンパク質）の	働きを解明するのに有効	（成果の例）	
インスリンの凝集に伴う電子の再分布	
6量体と単量体の全電子分布の差を描いたもの	

○電子が主役の高速反応が詳細に解明可能になり、	 10Petaではアンテナタンパクなどが生体模倣光電子素子、人工光合成などへの応用が期待 	
ターゲット	
37
される	

マルチスケール・マルチフィジックス
心臓シミュレーション:UTHeart	
開発責任者：久田 俊明 （東京大学）	

世界最大規模の	心筋細胞レベルからの心臓全体シミュレーションを目指す	
― 世界でも前例のないバーチャル心臓を世界最大規模でコンピュータ上に再現 ―ソフトウェアの特徴	
○分子レベルの電気化学、力学現象を再現した、心筋細胞のモデルを使って	心臓を組み上げ、心臓の動きと血液の拍動を再現するシミュレーション・ソフト	○各種心臓病(不整脈や拡張型心筋症など）の基になっている因子を細胞内で起きる分子レベルの挙動から検討することが可能。医療・創薬への応用を検討。	

38

全身ボクセルシミュレーション（ﾎﾞｸｾﾙ構造流体連成解析ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ：SPH3D)
開発責任者：高木 周 （理化学研究所）	

世界最大規模の	血栓の形成、輸送、梗塞の同時シミュレーションを目指す	
― 医療応用に向け、やわらかな人体の解析・予測に適した計算科学技術 ―ソフトウェアの特徴	
○大きな血管から毛細血管までの赤血球、血小板を入れた	計算ができる構造流体連成ソフトウェア	
○医療データ（ＣＴスキャン,ＭＲＩ等）から直接シミュレーション	を行うことができ、個人毎の診断に即応してシミュレーション	が利用可能に	
○血栓形成・閉塞による心筋梗塞，脳梗塞の予測と薬効評価	
○動脈瘤・動脈硬化症等の循環器系疾患の予測と治療法の	検討	
○全身血管網シミュレータとの連成による血圧波形（血圧測	定）からの循環器系疾患の予測	

Whole bodyvesselbloodmuscleStress-strain
Muscle force
velocity

Whole body voxel Multi physics
modelmodel39

大脳皮質局所神経回路シミュレーター:NEST	
開発責任者：Marcus Diesmann （理化学研究所）	

世界最大規模の大脳皮質神経回路の	活動シミュレーションを目指す	
― 単純な神経細胞モデルから実際の脳の活動が説明できるかを解明 ―ソフトウェアの特徴	
○大脳皮質の１００コラムに相当する１千万神経細胞、神経細胞間を	接続するシナプス1千億の信号処理を再現・予測	（従来の世界トップの１００倍の規模）	
○超高並列プログラム（現時点で32,000並列）	
次世代スパコン上では数十万並列を達成、世界最速を目指す	

大脳皮質の情報処理単位
１コラム（1mm3）に
１０万個の神経細胞
40

粗視化モデル計算（CafeMol)
開発責任者：高田 彰二 （京都大学）	

膨大な長さのDNAが核の中に収納され、	必要なときに読み出せる謎に挑む	
― 細胞核内でのDNAのヒストンへの巻き付きと、ほどくメカニズムの解明 ―ソフトウェアの特徴	
○規模・時間的に巨大な生体分子の現象をシミュレーションするための粗視化モデル計算	
細胞	

染色体	

○世界最大１千万原子規模・世界最長のミリ秒の現象を再現・	予測を目指す	
○学術的なインパクトを与える、遺伝情報が転写される際のDNAと	ヒストンのダイナミックスを再現	
細胞中で膨大な長さのDNAはヒストンに巻き付き、コンパクトに核に収納されている（クロマチン構造）	

クロマチン	ヒストン	遺伝子が発現する際には、	適切な場所のDNAをヒストンからほどき、遺伝情報を転写している。	
iPS細胞の機能は、クロマチン構造による転写制御機構を初期化することによって達成されるといわれている。そのなぞにも挑戦できる 	DNA41

ﾊﾌﾟﾛﾀｲﾌﾟ関連解析に於ける統計検定ソフトウェア（ParaHaplo)
開発責任者：角田 達彦（理化学研究所）	

疾患の原因遺伝子を一挙に発見することを目指す	― 個人の遺伝情報と疾病、薬物反応性の関連を明らかに ―ソフトウェアの特徴	
○複数の遺伝子や環境要因（身長、体重、喫煙、飲酒など）の組み合わせによって決ま 	る疾病や薬物の効き方、副作用などの関連を網羅的に解析	

SNP遺伝子型と疾患との関連を示すアーミテージ検定のP値の-log P値	

○全ゲノム（３０億塩基）の個人ごとの遺伝情報の違いの中から、疾病に関連する	遺伝情報を、網羅的に精度よく探し出すことが可能に	

全ゲノム関連解析による疾患関連SNPの検索	

染色体1番から22番までに並べた、約30万個のSNP

42

低侵襲治療シミュレーション:HIFU（ボクセル超音波伝播プログラム）	
開発責任者：松本 洋一郎 （東京大学）	

超音波治療機器の設計開発・安全性の確認に貢献	
― 患部だけを焼く集束超音波治療の安全な適用に向けた計算科学技術 ―ソフトウェアの特徴	
○人体内（骨や臓器など音響特性の異なる多媒質体内）の超音波	伝搬をシミュレーションするソフトウェア	
○医療画像データから開発されたボクセル人体モデルを使って	シミュレーション。HIFU（強力集束超音波）を使った治療機器	の超音波の集束状況の高精度な制御をシミュレーション可能	○現在の超音波治療では対応困難な肝臓などの体内深部にある	臓器や脳など骨で囲まれた部位に対して，集束超音波で腫瘍を	焼灼する医療機器の開発に利用。シミュレーション結果をもとに	超音波の照射方法を検討し，手術計画を立案可能	
頭蓋骨越しのHIFU照射	
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シミュレーション	

細胞シミュレータ：RICS	
反応ー拡散ー膜透過の連成計算を１００万Voxcel空間で実現！	
(100３)

小規模モデルの計算時間（赤血球）	
２× ２×２（＝８）ボクセルを逐次（１CPU）で計算	
1000stepｓ/197秒 Δｔ=1ms （実時間1秒）	

赤血球形状モデル	
６４× ６４×２５（＝102400）ボクセルを逐次（１CPU）で計算	
512並列：1.36h Δｔ= 0.05ms
実時間1分：600h １０万並列：３hr

肝細胞詳細モデル	

１００×１００×１００（百万）ボクセルを１０万並列）で計算	

２× ２×２ボクセル	
ｏｘｙＨｂを表示	

６４× ６４×２５ボクセル	

フル代謝モデルを想定 Δｔ= 0.05ms
実時間1分 ：１０万並列：３０hｒ	

肝小葉モデル（代謝骨格モデル）	
５０×５０×５００（百万）ボクセルを１０万並列）で計算	
フル代謝モデルを想定 Δｔ= 0.５ms
実時間1０分 ：１０万並列：４０hｒ	

44

13機関：東京大学、大阪大学、京都大学、東北大学、北陸先端大学、東海大学、千葉大学、慶応大学、横浜市大、東工大、広島大学、統計数理研究所、理化学研究所
約200名の研究者（ポスドク約80名）	
45

Contributors

Workshop in 2009

Workshop in 200846

添付資料３	

ライフサイエンス分野における計算科学研究開発の世界の現状	

4747	  １）世界的な研究の中心は	 三極：アメリカと欧州（＋豪州、ニュージーランド）、
日本
アメリカ：DoE、NIH、DoD、民間企業（ベンチャー、製薬企業）が主、DoEが基礎科学（生物学＋計算科学）、NIHが医療を担当するため、互いの協力は希薄。計算科学と医療をつなぐ動きがない。	
欧州：EUがスポンサーとなり、IT技術を医療に生かす取り組みを推進。
一例：VPH(Virtual Physiological Human)、個別患者の治療が目標。大学・医療機関・製薬企業・医療機器メーカーが参加、マッチングファンド、5年で数百億円規模。脳科学ではスイスがBlueBrainプロジェクトを推進。
世界をリード。	

4848	  ２）海外での研究開発の今後の方向	•

世界的に取り組まれているのは– タンパクの構造や変化などの解析– 大量の実験データに基づく多次元因子解析など	

・ 現在の研究開発でホットな話題はマルチスケール	
NIHもEUでも二つ以上のスケールをつなぐ研究開発にファンディング	
日本はグランドチャレンジとして既にマルチスケールに挑戦
・方程式に忠実にモデル化し、スケールを超える
・膨大な計算量は次世代スパコンで解消	

http://simbios.stanford.edu/

欧米では医療機関で使うことを前提に簡略化したモデル化。
（脳科学では例外的にスパコンを指向）	戦略分野化で、日本が世界に貢献	

49
http://ec.europa.eu/information_society/newsroom/cf/itemdetail.cfm?item_id=3956

http://www.nibib.nih.gov/Research/ProgramAreas/MathModeling49	  ３）国際比較	
•分子スケール– アメリカは超並列計算で先行– 粗視化モデルによる計算、全電子を入れたタンパク質の量子化学計
算では日本がリード
全電子計算では世界を•細胞スケールリード（ProteinDF)– システムバイオロジー（E-cell等）は日本発– 細胞群から臓器へ、分子から細胞へのアプローチはどこもこれから•

臓器・全身スケール– 国際的な研究開発体制が構築されつつある– 日本は心臓モデル、健常者からの詳細人体モデルでリード•

バイオインフォマティクス– 個人の多様性と医療をつないでゆくところでは日本は優位粗視化モデルによる分子モータ	– 次世代超高速シーケンサー等による巨大データに直面、世界的な課
題•脳科学– スーパーコンピュータによるシミュレーションではBlueBrainなどが先行– しかし、計算論的神経科学では日本が世界をリード、BlueBrainではこの観点が今は抜けている	50

心臓	50	  ３）国際比較（続き）	
•数万並列規模の計算能力をもったソフトウェア開発を推進	
今後、次世代スパコンに向けた並列性能向上を加速	
⇒分子・細胞・臓器全身の各スケールと実験データ解析、脳神経系を統合して研究開発	
★世界的にも全くない試み 	
同時に行うことにより、手法やソフトを互いに利用し、開発を加速	⇒次世代スパコンで世界をリードする	

全電子計算での並列性能（ProteinDF）
2500コアまでの並列を確認	

脳の局所回路シミュレーションでの並列性能（BlueGeneLで1000並列までの速度向上を確認）	

チーム間の連携	

5151	  52