がん個別化医療における診療支援のための情報共有に向けた提案 	  ○森田瑞樹1,2、五十嵐芳暢2、河野信3、長尾知生子2、水口賢司2	  	  1.	  岡山大学 大学院医歯薬学総合研究科 2.	  医薬基盤・健康・栄養研究所 3.	  ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS）	• がんゲノム医療において，診療に役立つ情報を大規模に共有するための枠組みを提案する。	  
• データベース中のすべてのデータを共有・公開することなく，診療に役立つ最小限のデータを，認証した相手と共有する。	

背景と目的	1．がんのゲノム医療	  3．データベース間の連携	• 遺伝子解析の高速化と分子標的薬の登場などによって，がん組織の遺伝子変異に基づいて治療薬を選ぶ時代になった。	  

• 検索対象はできるだけ多くのデータであることが望ましい。	  
• しかし現在，がんのゲノム医療のデータベースは複数のものが独立に構築されつつある。	  	  パネル検査などによる遺伝⼦子変異異の検出	  最適な治療療薬の選択平成28年度「臨床ゲノム情報統合データベース整備事業（がん領域）」	• しかし現状では，検出される遺伝子変異の多くは，疾患や治療薬との関連が未解明のため，十分に活用できていない。	  

2．症例データベースと検索	研究開発課題名	

所属機関（代表機関）	

代表者	ゲノム創薬・医療を指向した全国規模の進行固形がん、及び、遺伝性腫瘍臨床ゲノムデータストレージの構築	国立がん研究センター	中釜 斉	がん領域における臨床ゲノム情報データストレージの整備に関する研究	名古屋医療センター	堀部 敬三	

大規模ゲノム医療体制の確立と知識データベースの構築	東京大学	間野 博行	国内完結型がんクリニカルシークエンスの社会実装と統合データベース構築およびゲノム医療人材育成に関する研究開発	京都大学	武藤 学		  • 遺伝子変異，治療薬，効果・副作用の情報を蓄積し，検索できるようにすることで，同じ遺伝子変異が検出された他の患者の治療に役立つと期待できる。	   　 　遺伝⼦子変異異 　▶ 　 　？ 　    使える薬はあるか？ 　 　 　 　▼ 　 　 　 　▼ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　【類似症例例】遺伝⼦子変異異 　 　 　 　 　 　 　 　 　遺伝⼦子変異異  ▶  治療療薬データベース 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　    ▼ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　  効果 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　    副作⽤用• 様々な事情を考慮すると，これらのデータを１カ所に集約することは容易ではない（Centralized型）。	  
• そこで，各データベースの独立性を維持したまま，診療に役立つ必要最小限のデータに限定したデータ共有の仕組みを提案する（Federated型）。	

Centralized型Federated型データベース間の症例検索の実装	4．標準データ項目	

5．類似症例の検索例	• 各データベースに保存されているデータは項目も記述方法も異なると考えられるので，標準データ項目を定義した。	  
• 希少疾患においてMatchmaker	  Exchange（MME）1)が類似の仕組みを作っているため，この拡張として設計した。	  • 各データベースが，保有しているデータを標準データ項目に変換したデータベースを用意することで，検索が可能になる。	

• テスト用に50症例のデータセットを作成（遺伝子変異解析の論文2)から抽出したため，薬剤に関する情報はない）。	  
• 症例同士の類似性を計算するソフトウェアを作成し，問い合わせ症例に対して類似症例が得られることを確認した。	  	  	  HTTP  POST

⼥女女性，50代，⼤大腸がん塩基置換 　APC,  c.A5083G 　BRCA2,  c.A6347G 　KRAS,  c.G35A 　TP53,  c.A707G
コピー数変化 　TERT,  Gain 　MYC,  Gain 　SMAD4,  Loss【クエリの例例】問い合わせ症例例⼥女女性，60代，脳腫瘍塩基置換 　APC,  c.C4079A 　APC,  c.A4075T 　KRAS,  c.G35C 　NOTCH1,  c.A1478G 　TP53,  c.G527Aコピー数変化 　GAS6,  Gain 　FLT3  Gain 　CD274  Gain 　SMAD4,  Loss回答類似症例例curl -XPOST -H 'Content-Type: application/vnd.ga4gh.matchmaker.v1.0+json' \-H 'Accept: application/vnd.ga4gh.matchmaker.v1.0+json' \-d '{"patient":{"id":"MO-10”,"contact": {"name": "***** *****","institution": "University of ***** Medical School","hrefs": [{"href": "mailto:*****@*****.edu"}]},"gender": "MALE”,"disorders": [{"id": "ICD-O-3T:44”}, {"id": "ICD-O-3M:8720/3”}],"sample": {"sampleType": {"label": "Solid tissue"},"ageWhenSampled": 912},"genomicFeatures": [{"type": {"label": "point_mutation"},"gene": {"id": "NRAS"},"presence": "yes","variant": {"referenceName": "1","start": 182,"referenceBases": "T","alternateBases": "A"}},{"type": {"label": "copy_number_gain"},"gene": {"id": "MYC"},"presence": "yes","copyNumberRatio": 2.46}]}}' localhost:8000/match

症例例データセット（50症例例）遺伝⼦子，変異異タイプによって類似度度を計算し，類似の症例例を回答

References	  1) The	  Matchmaker	  Exchange	  API:	
  automaNng	  paNent	  matching	
  through	  the	  exchange	  of	  structured	  phenotypic	  and	  genotypic	
  proﬁles.	  Hum	  Mutat	  2015;36(10):922-­‐7.	
  2) Development	  and	
  validaNon	  of	  a	  scalable	  next-­‐generaNon	  sequencing	  system	  for	  assessing	  relevant	  somaNc	  variants	  in	  solid	
  tumors.	  Neoplasia	  2015;17(4):385-­‐99.	  
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