トーゴーの日に想うこと

九州大学医学研究院

伊藤 隆司

そもそも私はなぜここにいるのか― JST BI事業と私の関わり
BIRD発足 2001
バイオインフォマティクス推進事業 一期生（2001~2006）
NBDC準備室発足 2010
トーゴーの日＠本郷キャンパス浅野地区（2010.10.5）「ライフサイエンスの未来へ 10年先のデータベースを考える」“オーミクス研究者から見たデータベース：データ生産者の目線”
NBDC発足 2011
基盤技術開発プログラムアドバイザー（長洲毅志 総括 2011~2013）
NBDC運営委員会委員（堀田凱樹 委員長 2014~2019）
統合化推進プログラムアドバイザー（高木利久 総括 2014~2017)
同上アドバイザー（長洲毅志 総括 2017~2019)同上副統括（長洲毅志 総括 2019~2020)
同上統括（2020~)
トーゴーの日＠JST & Web（2021.10.5）「データベース統合 10年のあゆみと未来への期待」

BIRDの頃
BIRD一期生（2001~2006）
生命情報データベースの高度化・標準化
金久 實、菅原秀明、高木利久、中村春木創造的な生物・情報知識融合型の研究開発
情報科学と生物科学との融合型アプローチによる研究開発
森下真一、伊藤隆司、大浪修一、伊藤 啓
情報生物科学に関する創造的な研究開発
矢田哲史、肥後順一、岸野洋久
当時のキーワード
ポストゲノム（ゲノム界隈ではポストシークエンス）
ドライとウェット
仮説発見型・データ駆動型

ゲノム情報生物学

ポストシークエンスのゲノム科学⑥

http://rr2.nakayamashoten.
co.jp/products/4-52161031-5

プロテオミクス
タンパク質の系統的・網羅的解析
ポストシークエンスのゲノム科学③https://honto.jp/netstore/
pd-book_01959559.html

データ統合とその変容
生命科学研究の常態“論文Aと論文Bを読んで思いついたことを自分の実験系で確かめて論文Cを書きました”＝ データ統合による仮説生成と実験的検証

変わったのはデータの量と質

ゲノムワイド → 計算機が必要になる
ゲノムワイド → 再利用性が高い
共通プラットフォーム → 比較しやすい
当時印象に残った論文
公開データ phenome x 3 + proteome ☞細胞周期 → (Cln3 → Bem1) → 液胞機能
「オミクスデータはこう使わないと‥」Han et al., Genes & Dev. 19, 2606, 2005

階層を跨いだオミクスデータの統合によって新しい知識を得る仕組み• そもそもデータはあるのか？
• あるとしたら、どこかに集められているのか？
☞ まだ集められていないデータは何か？
• 集めてあるものは使いやすいのか？

☞ 集めるならつながりやすい形で集めてよ！
データ統合作業を助けるインフラ整備
これからのバイオサイエンスのエッセンシャルワーカー
地味だが支えなくてはならない部分

全体の俯瞰に基づく戦略的なDB育成
環境

微生物DB

化合物（薬）(1)ゲノム変異(2)エピゲノム(3)ノンコーディングRNA(4)メタボローム
微生物DB(5)インタラクトーム(6)創薬のための化合物(7)家畜・魚類・昆虫等のゲノム(8)プロテオーム・トランスクリプトーム(9)細胞・パスウェイ・インタラクトーム(10)ウイルス(11) iPS細胞集団
個体
フェノームBio Bank Japan
疾患・医薬品DB

創薬等支援技術基盤PF（６）

ヒトゲノム変異DB（１）

ゲノムコホートDB
植物DB
表現型DB
（ナズナ）

（９）

細胞表現型DB
（マウス）

次世代がん

脳画像DB
データバンク的DB
統合化推進プログラム課題DB
統合化推進PG終了課題DB（予定含む）
主要プロジェクト
別プロジェクト

脳プロ
生命動態DB（１１）

パスウェイDB-RDF

パスウェイ

（５）

パスウェイDB

インタラクトーム
ゲノムコホートDB

メタボロームDB

メタボローム糖鎖

タンパク質DB-RDF

タンパク質
立体構造

タンパク質DB (PDB)

プロテオームプロテオーム（８）

トランスクリプトーム

HUPO（米､欧、豪､日､中､韓）（３）

GEO（米）/Array Express（欧）/DOR
創薬等支援技術基盤PF（機能ゲノミクス領域）

エピゲノム

ゲノム

（４）

糖鎖DB

（１０）

微生物DB

植物DB
DDBJ-RDF
DDBJ（日）/GenBank（米）/EMBL（欧）

ウイルス

微生物植物

ゲノムコホート
DBIHEC

CREST（エピゲノム領域）

ヒトゲノム変異DB

（７）
動物

ヒト

ヒト疾患
オミックス
DB

（２）
（１）

統合化推進プログラムで現在支援中のデータベース••••

国際的にも認知された老舗のDB
BIRD時代からの流れを引き継ぐDB戦略的に育成したDB
ユーザー目線の新興DB

階層を跨いだオミクスデータの統合によって新しい知識を得る仕組み• そもそもデータはあるのか？
• あるとしたら、どこかに集められているのか？
☞ まだ集められていないデータは何か？
• 各所に集められたデータは、つなげやすいのか？
☞ つながる形のデータベース構築を支援
NBDC & DBCLS = データ統合の基盤構築
バイオサイエンスのエッセンシャル・ワーカー
地味だからこそ、支えなくてはならない部分

課題：サステナビリティ
DBの中核部• 競争的資金による維持継承（自転車操業）の限界＝成果発表費用までで支援が終わる通常のバイオ研究との違い• 維持継承を評価する文化（評価軸の複線化）作るヒトと活かすヒト• 必要とされる２種類の人材
データベース構築者 エッセンシャル・ワーカー（バックス）
バイオデータ科学者 ストーリー・テラー（フォワード）
参考：NBDCワークショップ「データ駆動型研究の推進と課題」• 双方の人材を評価する文化（評価軸の複線化）

結局は科学者とそれを取り巻く社会の理解

課題：新しいタイプのデータへの対応
生物学(者)は元来 greedy
物理・化学・数学・情報科学…
使えるモノは何でも採り入れる性質(中身を完全に理解していなくても）ノーベル賞を受賞した実験手法

実験手法の進歩↓

cf. NGS

研究スタイルの変容↓

cf. 個人ゲノム、一細胞解析

データ(ベース)の変容• 2002

MS, NMR• 2006RNAi• 2007KOマウス• 2008

GFP

データ統合の需要↑• 2014

超解像顕微鏡• 2017

クライオEM（含む非バイオデータ）• 2020ゲノム編集• 2021？

↓

知識発見加速への要望↑

未来のバイオサイエンスを支える基盤としての成長発展

20年前のキーワード
ポストゲノム（ゲノム界隈ではポストシークエンス）• シークエンス以外のデータも充実（データの多様化）• シークエンスデータ自体もNGS登場以降に大きく変容• 統合すべきデータは多様化・大規模化の一途

ドライとウェット

• 若手は多かれ少なかれバイリンガル• 解析ツールと学習環境の充実や実験キットの進歩が双方向性のクロスボーダーを後押し• 求められるものが変化？

仮説発見型・データ駆動型• AI駆動の基盤もデータ(ベース)統合• 既存の枠組み内での発見の加速• 改めて目指すべきは新しいレベルでの生命法則の発見？