2016年2月8日
情報・システム研究機構
シンポジウム

生命科学とオープンデータ
東京大学 大学院理学系研究科 生物科学専攻
科学技術振興機構（JST)バイオサイエンスデータベースセンター（NBDC)
情報・システム研究機構(ROIS)
国立遺伝学研究所(NIG)
DDBJセンター（DDBJ)高木利久

本日のお話• 生命科学におけるデータ共有– 意義、歴史、現状、課題−• 統合データベースプロジェクト– データ共有からオープンサイエンスへ• 個人ゲノムデータの活用状況（海外）• これからの展開と課題

⽣命科学におけるデータの共有-意義、歴史、現状、課題-

生命科学における研究データ共有の歴史• 文献データ（書誌情報、アブストラクト）は1960年代より• 研究データは1970年代より• DNAデータは日米欧３極体制で• タンパク質立体構造データは日米欧４センターで• 他の種類のデータにも共有の枠組みが拡大• 分野別目的別単位でのデータ共有の枠組みも多々– HUPO、ADNI、GA4GH、など• ゲノムデータの共有なしに生命科学は成立しないまでに生命科学ではデータ共有がなぜ活発なのか？
• 少数の数式や法則で表現できない• DBは研究のインフラでありフロンティア• ファンディング機関からの義務付け• 論文投稿時における出版社からの義務付け• 研究コミュニティにおける合意– ヒトゲノムの公開に関するバミューダ原則• 受け皿としてDBセンターの整備（欧米）• データ共有による研究の促進– 統計解析のパワーアップ– 他の観点からのデータ利用、イノベーション促進• 研究成果の再現性や検証、研究不正への対応• データ収集の重複の排除、研究（資金）の効率化

公開の意義と公開すべきエビデンスデータの範囲• 資金配分機関：研究の成果を最大限活用するため– NIH：資金援助した研究の結果および成果を、研究者コミュニティや一般社会が最大限利用できるようにする– Wellcome Trust：資金援助した研究から出る成果の価値を最大化するため• 出版社：発表論文に関するエビデンスの確保– PLOS系列：論文作成に関係する全データを制限なしで公開– Nature系列：論文Submit時にはEditorsやReviewersが見られるように– Science系列：論文中のデータを作成したデータを自由に見ることができるようにNatureの規定

h>p://www.nature.com/authors/policies/availability.html

生命科学にかかわるデータの実態（１）• データベースの数– 世界全体:10,000から20,000– メジャーなもの（NAR誌のDB特集収録）:約1,600– 我が国のDB数(NBDC Integbioカタログ）:約1,100• データの種類– NAR誌での分類：15カテゴリ、40サブカテゴリ– Integbioカタログ:生物種、対象、データ種類で分類• 生物種：動物、植物、原生生物、菌類、真正細菌、ウイルス• 対象：ゲノム、遺伝子、cDNA、多型、タンパク質、酵素、細胞• データ種類：配列、構造、発現、相互作用、画像、オントロジー• ゲノムプロジェクトの数(GOLD DB)：約77,000• データDB開発国(NAR誌）：約50

生命科学にかかわるデータの実態（2）• データの量、サイズ– 米国NCBI: SRA 3PB, dbGaP 2PB– dbGaPには 100万人分のゲノムデータ– 10年先には個人のゲノムデータも106から109へ– DDBJでは年率 1.5倍程度の伸び（ムーアの法則と同程度）– 文献(PuBMed)は2,500万件（PMCに370万のフルテキスト）• 主要なDBセンター：NCBI, EBI, DDBJ、等– 欧米のDBセンターは数百人規模– 10〜30 PB程度のストレージ保有– 2020年にはゲノムだけで2EB程度必要との試算

データの利活用に関する障害• 生命科学は研究目的、研究対象、データの種類、解釈が非常に多様• 専門外のDBを使う必要性あり（ゲノムは生物横断的）• DBや解析ツールの数が多すぎて使い方分からない– 生体内相互作用DBだけでも500以上のDB• 注釈が信頼性のあるものとないものが混在• フォーマットや用語、概念がDB毎にバラバラ– 遺伝子の概念がDBにより違う、同じ遺伝子に多数の名前• データの文脈依存性、曖昧性、冗長性、複雑性、誤差• レポジトリするだけでは不十分、再利用性低い我が国の事情• 資金配分機関からの共有の義務化ルールなし• プロジェクト終了すると維持管理更新されない• データの囲い込み、データの権利関係不明• 小規模データ多い→ビッグデータ化必要• バイオインフォマティシャン不足→競争に負ける• 受け皿となる中核DBセンターがない（欧米は数百人規模のセンター）

我が国における統合データベースプロジェクト
データ共有からオープンサイエンスへ我が国の生命科学DB統合プロジェクト• データの共有、公共財化を促進し、その価値を最大化• 内閣府CSTP主導の統合データベースプロジェクト（2006〜）– 文科省、経産省、農水省、厚労省で実施– 2011年12月に四省連携のポータルサイト• 文科省の統合データベースプロジェクト(2006〜）– 中核センターの設立• 2007〜ROIS ライフサイエンス統合DBセンターDBCLS• 2011〜JST バイオサイエンスDBセンターNBDC– クリエイティブコモンズ(CC)ライセンスによるデータの共有– フォーマット、辞書、統合技術、動画教材などの開発– カタログ、横断検索、アーカイブの構築など種々のサービス提供– 研究分野ごとのデータベース統合化進行中（ファンディングによる）– ヒト由来データの共有・セキュリティガイドラインの作成– ヒトDB（オープン、制限アクセス）の構築、受入れ(DDBJと連携して）

RDFによるすべてのDBの統合

連邦型統合DB
ＤＢ統合化基盤技術の開発
微生物DB目的別統合DB

植物DB

ヒトDB
メタボロームゲノム

データバンク的DB

タンパク質立体構造DBをまとめることで使いやすく統合化推進プログラム

個々のDBを使いやすく

カタログ

横断検索

…

データベース

DB1aプロジェクト

P1

測定装置

糖鎖顕微鏡

…

DB1b

MRI

アーカイブ

DB2

DB3

P2

P3chipNGS

DB4a標準化DB３
標準化DB4b

DB4bP4質量分析器 放射光施設

NBDC統合化推進プログラム
生物種メタボロームモデル・データベースの構築 有田 正規 理研 環境資源科学研究センター
ゲノムとフェノタイプ・疾患・医薬品の統合データベース

金久 實 京大化研

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生物ＤＢの超高度化推進

黒川 顕 東工大地球生命研究所疾患ヒトゲノム変異の生物学的機能注釈を目指した多階層オミクスデータの統合 菅野 純夫 東大新領域
植物ゲノム情報活用のための統合研究基盤の構築

田畑 哲之 かずさＤＮＡ研究所

個別化医療に向けたヒトゲノムバリエーションデータベース
蛋白質構造データバンクの高度化と統合的運用

徳永 勝士 東大医

中村 春木 阪大蛋白研

糖鎖統合データベースおよび国際糖鎖構造リポジトリの開発
生命と環境のフェノーム統合データベース
プロテオーム統合データベースの構築桝屋 啓志

理研バイオリソースセンター

石濱 泰 京大薬

生命動態情報と細胞・発生画像情報の統合データベース
ヒト脳疾患画像データベース統合化研究

成松 久 産総研糖鎖センター

大浪 修一

理研生命システムセンター

岩坪 威 東大医大規模ゲノム疫学研究の統合情報基盤の構築

松田 文彦 京大医 附属ゲノム医学センター

公募要領にデータ提供協力依頼記載• 文科省ライフ課委託プロジェクト(H20〜）• JST戦略事業（CREST、さきがけ）(H23〜）• 厚労科研費(H24〜）• 文科省科研費(H25〜）• AMED-CREST, PRIME(H27〜）• 医療分野研究成果展開事業
産学連携医療イノベーション創出プログラム(H27〜）• ナショナルバイオリソースプロジェクト「ゲノム情報等整備プログラム」(H27〜）

h>p://biosciencedbc.jp/

4省連携によるDB統合
⽂科省

農⽔省

JSTバイオサイエンスデータベースセンター

農業⽣物資源研究所

http://integbio.jp/
医薬基盤・健康・栄養研究所

産総研創薬分⼦プロファイリング
研究センター

厚労省

経産省

NBDCヒトデータベース
DDBJ JGA（Japanese Genotype-phenotype Archive）

ＮＢＤＣヒトデータベース／データの種類

NBDCー吩
吟吞

ー吖吰吐

オープンデータ

制限公開データ（標準レベル[Type Ⅰ]セキュリティ）（ハイレベル[Type Ⅱ]セキュリティ）公開待機データ

ウェブサイト等から制限なく公開
・集団の統計値
・特定の個人由来では無い試料の解析結果

ヒトデータ審査委員会（NBDC）での審査に基づ
き利用可能
・個人ごとの情報一定期間の後、制限公開データ等へ移動

匿名化
匿名化前・公開留保データ他

各プロジェクト・実施機関

ヒトデータベース基本方針• インフォームドコンセントで禁止してない限り民間企業も利用可能• 無料でデータ提供可、データ利用可– 今後大規模データを受入れる際はデータ提供側に課金の可能性も– 米国NCBIで現在検討中、欧州ではそのような動きない• データ公開時期は提供者の意向を基本的に尊重– 最長でも論文出版までが通常– 今後NIHのガイドラインに準拠して変更する可能性もヒトデータベース運営体制図NBDC運営委員会
データ共有分科会での検討を受け、ガイドラインを策定

ガイドラインへの意見

データ共有分科会
データ共有分科会ではガイドラインの検討を実施

JST／NBDCNBDCヒトデータベースの運用における連携

国立遺伝学研究所DDBJ

データベース・格納データ種類・運営者等の関係
データベース名
称

JGA（制限公開）

DRA（オープン）

NHA（制限公開）

NHA（オープン）

データ種類

次世代シーケンサー
データ
発現アレイデータ
遺伝子型データ 等

次世代シーケンサー
データ

配列情報等に付随する健診・検診データ
調査票データ
画像データ 等

左記の集計・統計データ等※DRA（DDBJ Sequence Read Archive）、JGA（Japanese Genotype-phenotype
NHA（NBDC Human Data Archive）

Archive ）、

NBDCヒトデータベース／セキュリティルール
データの種類によって実施すべきセキュリティ対策を共通化
データの種類

NBDC
ヒトデータベース

オープン
制限公開（標準レベル[Type Ⅰ]セキュリティ）データ提供者

データベースセンター

提供申請が必要

データ改ざん防止などの基本的対策も実施

データ利用者
自由に利用できる(ルール不要)

TypeⅠレベルセキュリティ
利用申請が必要

制限公開（ハイレベル{Type Ⅱ]
セキュリティ）公開待機

匿名化前・公開留保

TypeⅡレベルセキュリティ

TypeⅡと同レベルのセキュリティを適用利用できない利用できないNBDCヒトデータベースの現状
h>p://humandbs.biosciencedbc.jp/

大規模な国のプロジェクトと連携
公開データ31件（制限なし9件）
・東北メディカル・メガバンク機構
公開待機データ・データ登録中23件 ・次世代がん研究
合計 延べにして４万人程度
・オーダーメイド医療プログラム

アクセス制限データベース
JGA Japanese Genotype-phenotype Archive

dbGaP

Database of Genotype and Phenotype

EGA

European Genome-phenome Archiveü JGA と EGA は SRA をベースにしたデータモデルを使⽤
ü dbGaP と EGA は概要情報を交換 (JGA も参画予定)

欧⽶の個⼈ゲノムデータベースの（⽶国dbGaP、欧州EGA）
活⽤状況

dbGaP@米国NIH NLM NCBI

h>p://www.ncbi.nlm.nih.gov/gap

NIH Genomic Data Sharing Policy

NIH-funded investigators are expected tosubmit human genomic data from studies
that fall within the scope of these Policies to theNIH database of Genotypes and Phenotypes(dbGaP) or other relevant NIH-designated datarepositories such as Gene Expression Omnibus(GEO), Sequence Read Archive (SRA), or theCancer Genomics Hub.

ヒトデータは 品質管理が済み次第dbGaPに登録。
非公開期間は最大６か月。エンバーゴは設定できない。
h>ps://gds.nih.gov/dbGaPの登録と利用登録Study数636
年間利用申請 >１万件
データ利用の論文数 >920
データサイズ 2PB
dbSNP/dbVar など他の NCBIリソースと有機的に連携

EGAの登録と利用登録Study数830
年間利用申請 >5000件
データサイズ 1.6PB
EBI変異DB、UK10Kなどと連携

dbGaPの利用の地理的分布

これからの展開と課題

国際的なゲノムデータの共有の枠組み
GA4GH

Global Alliance for Genomics and Health(GA4GH) とは• 様々な機関が集結し、参加者の自主性を尊重しながらも、ゲノムデータと臨床情報を最大限に統合・活用し、ヒトの健康増進を図る。
• 最大限に活用するために、ゲノムデータと臨床情報の信頼のおける、自発的かつ安全な共有を可能にする国際的に共通の枠組みを創る。
• 共通の枠組みとは、倫理・法律上の規約、データ共有のためのソフトウェアやデータフォーマット、情報セキュリティ規約などを指す。

GA4GH 加入組織
• 387組織（38カ国） ※2016年2月現在– NIH, ELIXIR, Google, Amazon, Illuminaなど、研究機関に限らず、医療機関、IT企業等も参加。

• 日本からは１１組織がメンバーに– ライフサイエンス統合データベースセンター （DBCLS）– エーザイ株式会社– Genomedia株式会社– 日本医療政策機構(HGPI)– 科学技術振興機構 バイオサイエンスデータベースセンター（NBDC）– 日本人類遺伝学会（JSHG）– 国立がん研究センター（NCC）– 国立遺伝学研究所 DDBJセンター– 大阪大学大学院 医学系研究科・医学部– 理化学研究所– 株式会社理研ジェネシス

GA4GH 運営体制
• 運営委員会の下に４つのワーキンググループを設置
1. Clinical Working Group–

Phenotypeデータの統一フォーマットの開発（オントロジー）やゲノムデータとのリンク付け方法の確立を目的としている。

2. Data Working Group–

データ形式、クラウド環境における安全な保管、ゲノム情報を共有するためのアプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)の開発、データを使いやすくするためのアプリケーション開発といった、技術開発を実施している。

3. Regulatory and Ethics Working Group–

国際ガイドラインや倫理的な枠組みを作成し、ゲノムデータ・臨床情報の信頼のおける共有を世界規模で活性化させることを目的としている。

4. Security Working Group–

データセキュリティ、アクセス制御、監査機能、プライバシー保護について検討している。

Reference Graph
Data Working GroupのReference Variafon Task Teamでの活動

リファレンスDNA配列
GGCCAGh>ps://genomicsandhealth.org/ﬁles/public/6-Beacon-HausslerGA4GHLeiden.pdf• DNA配列をグラフ（各塩基を節、隣接する塩基を枝で接続）で表現• リファレンスDNA配列を１本の経路で表現• リファレンスに対する変異をリファレンス配列の経路から分岐した経路で表現
多様性を持つゲノム配列の集合をグラフで表現することにより、ゲノム配列の既知のあらゆる変異を表現でき、既存の文字列表現での不完全性、矛盾を解消することを目指す。

実証プロジェクト
Beacon Project
遺伝情報を国際的に共有するオープンウェブサービス。分散しているゲノムデータを検索しやすくすることを目的としており、現時点では、指定した条件を満たすデータを含むデータベースを示す（2015/6現在、252 Datasetsが検索対象,）。

BRCA Challenge
乳ガンやその他のガンの遺伝要因の理解を深めるために、世界中からガンに関与する遺伝子多型データを共有するための試み。まずは乳ガンのデータ共有を進めている。

Matchmaker Exchange
類似の表現型情報や遺伝子型情報を共有することで、希少疾患や診断未確定疾病の理解を深めるためのデータベース連邦型ネットワークシステム。

Beacon
検索対象DBが条件（ゲノム上の特定の位置の塩基が、指定した塩基か否か）を満たすゲノムデータ（頻度だけでなく個人ゲノム）を持っているかをyes/noで返す。
分散しているゲノムデータを検索しやすくする。

h>ps://genomicsandhealth.org/ﬁles/public/6-Beacon-HausslerGA4GHLeiden.pdf

プログラムをダウンロードでき、誰でもBeaconを公開できる。

Matchmaker Exchange
分散するDBから類似のphenotype/genotypeを持つ希少疾患者を探す仕組み

h>ps://genomicsandhealth.org/ﬁles/public/8Plenary2Presentafon-MatchmakerExchange-HeidiRehm.pdf

これからの課題• RDFによる分野を超えたデータ統合とエンドユーザ向けのインタフェース構築• オープンサイエンスへの対応– データ共有ポリシー、インセンティブ、評価の仕組み• データ産出プロジェクト開始時からの支援、連携– 研究申請時にデータ管理プランの提出• イノベーションの促進支援– 例：ゲノム医療プラットフォーム事業– 例：CREST 植物頑健性• 個人情報保護法改正への対応– 個人識別符号、要配慮個人情報• スパコンの活用、クラウドの活用• データ量、データ種類の増大への対応、持続可能な体制構築– データ共有のためのコスト負担モデルの構築• データベースセンターの統合– 我が国には４つ、５つ程度の小規模なセンターや拠点あり

RDFとは？
• RDF: Resource Descripfon Framework• 主語（S）・述語（P）・目的語（O）の三つ組で表現spo• リテラル以外はURIs (URLs)を使うことでリソースを一意に同定可能• オントロジーを利用することで推論が可能に• W3Cによって標準化されている• 標準化された検索用言語 SPARQL• 分散検索が可能• 三つ組をつなげていくことで、Linked Open Datanetworkとしてさまざまなデータがつながる

NBDC RDFポータルサイト

h>p://integbio.jp/rdf/

改正個人情報保護法におけるゲノムデータ、ゲノム情報の扱い• 社会通念上、「ゲノムデータ」は「個人識別符号」に位置づけられるもの• 「ゲノム情報」は配慮を要するべき情報に該当する場合がある• 具体的な解釈は今後、個人情報保護委員会で

h>ps://sc.ddbj.nig.ac.jp/index.php/
systemconﬁg

DDBJスパコン
５２０機関、２５００名の利用者