The 4th Annual Meeting of
the Japanese Association for Medical Artificial Intelligence

ToMMo 共催
サテライトシンポジウム抄録

本抄録は演題募集の段階で御本人が登録されたデータを使用しております。
誤植があってもそのまま印刷されている場合があることをご了承ください。

記載した発表時間は予定であり、進行の具合によって前後することがあります。

76

The 4th Annual Meeting of
the Japanese Association
for Medical Artificial Intelligence

ToMMo 共催企画サテライトシンポジウム「コホート・バイオバンクとビッグデータ解析の可能性」
コホートや各種バイオバンクで収集されたゲノム配列をはじめとする生体情報が蓄積され、それを精密・個別化医療の実現に繋げることが期待されている。蓄積された大量のデータから医学的に有意な情報を抽出するには、さまざまなデータ解析の方法論を駆使することが必要とされる。本シンポジウ
ムでは、コホート・バイオバンクで収集された情報を分析した先進的成果をお話いただき、今後の展開を占う場としたい。

〇日時：６月９日（木）15:00～16:30〇会

場：東北大学医学部6号館1階講堂＆オンライン配信〇座長：松崎 素道（理化学研究所革新知能統合研究センター）〇演者：１．白石 友一（国立がん研究センター研究所 ゲノム解析基盤開発分野）「高精度に構造異常を検出するための解析基盤」
２．栗山 進一（東北大学東北メディカル・メガバンク機構 予防医学・疫学部門）「機械学習を用いたクラスタリングとゲノムワイド関連解析による自閉スペクトラム症
の病因解明」
３．岡田 随象（大阪大学大学院医学系研究科 遺伝統計学教室）「遺伝統計学で拓く病態解明・創薬・個別化医療」
４．大根田 絹子（東北大学東北メディカル・メガバンク機構 バイオバンク部門）「東北メディカル・メガバンク計画における複合バイオバンク試料・情報の更なる利活
用促進を目指して」

77

ToMMo 共催企画サテライトシンポジウム・コホート・バイオバンクとビッグデータ解析の可能性

６月９日

15：00～16：30

高精度に構造異常を検出するための解析基盤〇白石 友一

国立がん研究センター研究所 ゲノム解析基盤開発分野

シークエンス技術の革新によりがんのゲノムに生じている後天的変異の網羅的なスクリーニングが可能になり、数多くの原因遺伝子の発見が進み研究・医療に大きな変革が起こりつつある。一方でこれまでのシークエンス研究は主に50bp~150bp ほどのショートリードのデータが中心であり、特殊なクラスのゲノム変異、特に構造異常の検出には様々な問題が生じていた。近年革新が目覚ましいロングリードのシークエンス技術を首尾よく利用することで、これまでは困難であったタイプのゲノム変異の同定が可能になることが期待されているが、ロングリードデータを解析するための情報解析ツールが成熟しておらず、その有用性については未だに十分な評価がなされていないのが現状である。
本発表においては、ショート＆ロングリードの双方において、我々が開発している構造異常を検出するための解析基盤の紹介を行う。まず、遺伝性腫瘍の全ゲノム解析プロジェクトにおいて、我々の解析基盤を通じて初めて検出が可能になった構造異常について実例を挙げつつ紹介する。また、我々が開発中のロングリードシークエンスデータから後天的構造異常を検出するソフトウェア、nanomonsv（https://github.com/friend1ws/nanomonsv）を通じてロングリードシークエンスデータの有用性についての検証結果を紹介する。最後に、Telomere-to-Telomere（T2T）Consortium や Human
Pangenome Reference Consortium などの成果によりヒトゲノムの完全かつ多様な同定が進み、リファレンスゲノムの概念が大きく変わる中で、構造異常の検出の将来についての議論を行う。
略歴：2003年東京大学工学部計数工学科卒業、2008年総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻にて PhD 取得（統計科学）。同年より理化学研究所細胞システムモデル化研究チーム特別研究員、2010
年より東京大学医科学研究所 DNA 情報解析分野特任研究員、2012年同特任助教。2014年同助教。
2014年シカゴ大学遺伝学科客員研究員。2018年より、国立がん研究センターがんゲノム情報管理センター室長。また、2020年より国立がん研究センター研究所ゲノム解析基盤開発分野分野長。近年は、がんゲノムシークエンスデータ解析のプラットフォーム開発、また大規模がんゲノムデータの解析を通じた知識発見に従事している。

78

The 4th Annual Meeting of
the Japanese Association
for Medical Artificial Intelligence
ToMMo 共催企画サテライトシンポジウム・コホート・バイオバンクとビッグデータ解析の可能性

６月９日

15：00～16：30

機械学習を用いたクラスタリングとゲノムワイド関連解
析による自閉スペクトラム症の病因解明〇栗山 進一東北大学大学院医学系研究科創生応用医学研究センターヘルスデータサイエンスコアセンター

自閉スペクトラム症（ASD）は、症状などの表現型の点からも遺伝的要因の点からも極めて多様なものであることが以前から指摘されてきました。ASD の主な特徴は、常同行動とコミュニケーション障害ですが、ASD には音への過敏や統合運動障害など他にも多くの症状を示す場合があります。遺伝的要因に関しては、一卵性双生児の ASD の一致率は92％、二卵性双生児は10％であることや、兄弟間の ASD の再発リスク比は22と高いことなどから、リスクの増加には遺伝的要因が強く寄与していることが示唆されていますが、現在のところ1,000を超える候補遺伝子が報告されているものの、ASDのリスクの増加に関連する遺伝的変異は特定されていません。
表現型の変数を適切に組み合わせ、機械学習のクラスタリングアルゴリズムを用いて ASD 患者をグループ化し、続いてゲノムワイド関連解析（GWAS）を行うことで、新規でより遺伝的に均質な集団を明らかにできるという仮説を立てました。クラスター分析と GWAS の組み合わせアプローチは、私たちの知る限りでは、ASD を含むいかなる疾患にも適用されていません。
これまでの多くの GWAS 研究は、サンプルサイズを大きくすればするほど多くの有意な遺伝子座を特定できることを示してきましたが、得られた結果ではオッズ比がせいぜい1.5程度と低く、創薬のターゲットとするなど疾患対策を立てるためには不十分な発見であることが指摘されてきました。わ
たしたちのデータは、大まかに定義された疾患名よりも、表現型の組み合わせとクラスタリングに基づいたサブグループ化の重要性を示しているかも知れません。
本研究結果から機械学習を用い症例をより均質な集団にクラスタリングすることにより、それぞれの集団の特徴に応じた ASD の個別化医療が可能となることが期待されますが、多因子疾患によってはひとつの疾患概念でまとめられていたものが実は多くのサブグループからなり、それぞれ原因や治療効果が異なっている可能性もあるかも知れません。
なお、この研究の成果は、Translational Psychiatry 誌に2020年8月17日に掲載されました。
略歴：
1987年東北大学理学部物理学科卒業、1993年大阪市立大学医学部医学科を卒業後、大阪市立大学医学部附属病院第３内科医師、民間企業医師、2003年東北大学大学院医学系研究科公衆衛生学分野助手、2005年同講師、2006年同助教授、2010年東北大学大学院医学系研究科環境遺伝医学総合研究センター
分子疫学分野教授、2012年東北大学災害科学国際研究所災害公衆衛生学分野教授、2020年東北大学大学院医学系研究科創生応用医学研究センターヘルスデータサイエンスコアセンター教授、現在に至る。
主な専門分野は分子疫学、災害公衆衛生学。日本疫学会理事などを歴任。

79

ToMMo 共催企画サテライトシンポジウム・コホート・バイオバンクとビッグデータ解析の可能性

６月９日

15：00～16：30

遺伝統計学で拓く病態解明・創薬・個別化医療〇岡田 随象

大阪大学大学院医学系研究科 遺伝統計学，東京大学大学院医学系研究科
理化学研究所生命医科学研究センター システム遺伝学チーム

遺伝情報学，

遺伝統計学は、遺伝情報と形質情報の因果関係を統計学の観点から研究する学問分野である。ゲノム解析技術の著しい発達により、膨大なデータが得られる時代が到来した一方、容量のオミクスデータを横断的に解釈し、社会還元するための学問へのニーズが高まっている。遺伝統計学は多彩な学問分野におけるビッグデータの分野横断的な統合に適した学問であり、その重要性が認識されている。我々は、大規模ヒト疾患ゲノム解析により同定された数多くの疾患感受性遺伝子の情報を、多彩な生物学・医学データベースと統合することにより、新たな疾患病態の解明や、疾患バイオマーカーの同定、疾患疫学の謎の解明、ドラッグ・リポジショニングを通じた新規ゲノム創薬、ゲノム個別化医療の推進に貢献できることが明らかにしてきた。国際バイオバンク連携70万人を対象に実施したゲノムワイド関連解析を実施し、多彩なヒト疾患における感受性遺伝子領域を同定した。疾患感受性遺伝子情報に基づき直接的に創薬標的を探索するゲノム創薬手法や、ヒトゲノム全領域に分布する遺伝子変異に基づき個人のリスクを推定する polygenic risk score（PRS）の活用が、新たな方向性として注目されている。メタゲノムワイド関連解析やメタボローム解析による腸内細菌叢・ウイルス叢の解明など、ゲノム以外の多層的なオミクス情報の活用の重要性も指摘されている。近年は特に、シングルセル解析技術により一細胞レベルでの遺伝子発現やエピゲノム修飾、受容体レパトア配列が観測可能となり、軌道推定や細胞間相互作用、一細胞 eQTL 解析などのデータ解析技術が急速な発展を見せている。構
築された多層的オミクス情報をバイオバンク由来の大規模ヒト疾患ゲノム情報とどのように紐づけていくかが、今後の鍵と考えられる。本講演では、私達の最近の取り組みをご紹介させて頂きたい。
略歴：
2005年東京大学医学部医学科卒業、2011年同大学院医学系研究科博士課程を修了し博士（医学）を取得。
日本学術振興会海外特別研究員として Harvard Medical School および Broad Institute に留学後、2013年より東京医科歯科大学テニュアトラック講師を経て、2016年大阪大学大学院医学系研究科教授となり現在にいたる。また2021年より理化学研究所生命医科学研究センターのチームリーダー、2022年より東京大学大学院医学系研究科教授を兼ねる。

80

The 4th Annual Meeting ofthe Japanese Association
for Medical Artificial Intelligence
ToMMo 共催企画サテライトシンポジウム・コホート・バイオバンクとビッグデータ解析の可能性

６月９日

15：00～16：30

東北メディカル・メガバンク計画における複合バイオバ
ンク試料・情報の更なる利活用促進を目指して〇大根田 絹子
東北大学

東北メディカル・メガバンク機構バイオバンク部門

ゲノム予防医学分野

東北メディカル・メガバンク (TMM) 計画は、東日本大震災に被災した住民の方々に長期健康調査・支援を行うとともに、次世代の個別化医療・個別化予防を実現する拠点を構築し、創造的復興を成し遂げる目的で企画された。平成23年度から平成28年度は、第一段階として、地域住民コホートと三世代コホート併せて15万人規模の大規模ゲノムコホートへの参加者リクルートを達成した。また、ベースライン調査として、健康調査と生体試料を収集し、試料の一部をゲノムオミックス情報に情報化する解析基盤を整えた。平成29年度から令和2年度の第二段階では、コホート追跡調査と2回目の健康調査を効率的に進め、参加者の生体試料、ゲノムオミックス情報、検体検査情報、調査票情報等から「複合バイオバンク」を構築し、学術機関や企業の研究者に提供する分譲・共同研究の体制を整備した。
令和3年度にスタートした第三段階では、複合バイオバンクの試料・情報の利活用を更に促進し、個別化医療・予防を実現する研究に資することを目指している。複合バイオバンクの管理・運営には、生体試料の高い品質を維持し、多様なデータを安全に共有する拠点の整備が必要である。その利活用促進には、バイオバンク試料・情報を利用目的に応じて効率的に抽出できるデータベースの構築が求められる。TMM 計画では、分譲する情報を格納した統合データベース dbTMM、ゲノム解析、血漿メタボローム解析等をまとめた公開データベース jMorp を構築するとともに、GWAS センターにおいて複合バイオバンクの情報や解析基盤を活用して、他研究機関由来の試料・情報の解析と得られた成果の共有を行っている。さらに、国内の主要バイオバンクの試料・情報を横断的に検索できるバイオバンク横断検索システムの管理・運営において中心的な役割を果たしている。
本サテライトシンポジウムでは、複合バイオバンクの概要と利活用の状況を紹介し、今後さらに利活用を推進するために、研究者によるサポート体制と詳細な利用実績の分析が鍵となることを述べる。
略歴：
東北大学医学部卒業（1987年）、同大学院修了（医学博士）。ノースカロライナ大学チャペルヒル校博士研究員、カリフォルニア大学サンフランシスコ校博士研究員、熊本大学医学部博士研究員、筑波大学基礎医学系助手・講師、同人間総合科学研究科講師、高崎健康福祉大学薬学部教授を経て、2019年9月から現職。

81