PubCaseFinder :稀少・遺伝性疾患検索プラットフォームの構築
藤原豊史1) 山本泰智1) 金進東1) 山口敦子1) 申在紋1) 宮冬樹2) 武藤勇3) 山本利也3) 浅野由衣4) 高木利久5)fujitoyo1) ライフサイエンス統合データベースセンター 2) 東京医科歯科大学 3) BITS 4) PENQE 5) 富山国際大学

fujiwara@dbcls.rois.ac.jp

我々が開発する稀少・遺伝性疾患検索プラットフォーム「PubCaseFinder」は，患者の症状を入力として（日本語・英語に対応），約7000件の遺伝性疾患，約4000件の稀少疾患，約30万件の症例報告を，患者と関連性の高い順にランキングとして提示するため，鑑別診断に活用できる．また，エクソーム解析などのゲノム解析で検出された多数のバリアントから，対象疾患の原因変異のバリアントを絞り込む場合にも，患者の症状を利用して行うことができる．本発表では，論文発表済みの17検体を用いて，既存ツールPhenIXとバリアント絞り込み機能の精度を比較したので報告する．昨年以降のアップデートとしては，PubCaseFinderに組み込まれている症状検索ツールPhenoTouchの改良を行った．PubCaseFinderが入力として利用する
Human Phenotype Ontology（HPO）は，約13,000件の用語を含み，その中から適切な用語を探すのは困難な場合が多い．PhenoTouchは効率よく目的のHPO用語を検索することができる．また，PubCaseFinderのRDF化を行い，SPARQLを用いた情報取得が可能になったので，その利用例を紹介する．
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PhenoTouchについて

PubCaseFinderのバリアント評価精度

Ø オントロジー階層の可視化や，ヒト3Dモデルでの症状選択により，約13,000件の症状セット中から目的の症状を探しやすくするツールを開発．

Ø 東京医科歯科大学の宮冬樹先生のところで，疾患遺伝子変異解析の専門家と臨床医が候補遺伝子を絞り込むことでpathogenicなバリアントを同定した17検体（論文で報告済み）を用いて，PubCaseFinderとPhenIXの精度を比較した．

Ø 評価方法【入力】【バリアント評価】• 症状：HP:0001250,発作，HP:0000648,視神経萎縮【出力】• 疾患ランキング（PubCaseFinder）• バリアント：vcfファイル• 遺伝子ランキング（PhenIX）→PubCaseFinderはバリアントを遺伝子リストに変換して入力（ DHODH, SF3B4,… ）論文報告遺伝子の順位を確認*Z)

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Ø 鑑別診断，遺伝学的検査に有用な，疾患ー症状関連データ，

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疾患ー遺伝子関連データ，遺伝子ー症状関連データを中心

NAに，PubCaseFinderで利用しているデータをRDF化し，

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Cud[]:']:<0}
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PubCaseFinder RDFについて

Ø 詳細な情報は以下のポータルサイトを参照ください．
https://pubcasefinder.dbcls.jp/portal

Ø 統計情報¤G*¤HBvo¤G*¤rvo¤r¤HBvo¤

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HP:0002079,]:'HP:0001274,]:AID
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HP:0002281,F.)@Jm
HP:0000252,y
HP:0004322,ns
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PubCaseFinderi7V8¢¢ l2r
G*1x

l2

PhenIXi7V8¢¢ l2rr1xBain JM. et al. Am. J. Hum. Genet.
99.3, 728-734 (2016).
Okamoto et al. J. Hum. Genet. 62,927-929 (2017).
Nozaki et al. Brain Dev. 38, 678684 (2016).

241171018

1111023

18

1

KIF1A

Okamoto N. et al. J. Hum. Genet.
59, 639-641 (2014).

25

120

416

FAM20C

Tamai et al. Am. J. Med. Genet. A,176, 682-686 (2018).

7

172¤i7¥Trio

36

AKT3

Negishi Y. et al. BMC Med. Genet.
18, 4 (2017).

33

1202

¤i7¥Trio

18

TUBA1A

Yokoi S. et al. Sci. Rep. 5, 15165(2015).

15

181

¤i7¥Trio

21

PLK4Tsutsumi M. et al. Eur. J. Hum.
Genet. 24, 1702-1706 (2016).

7193

¤i7¥Trio34

NFIA

Negishi Y. et al. Hum. GenomeVar. 2, 15007 (2015).

1312018¤i7¥Trio

3

EPG5

Hori et al. Sci. Rep. 14, 3552(2017).

1111

¤i7¥Trio

23

NEDD4L

Kato et al. J. Hum. Genet. 62,861-863 (2017).

121138¤i7¥Trio

16

ASXL3

Hori I. et al. Am. J. Med. Genet. A.
170, 1863-1867 (2016).

62108

¤i7¥Trio
¤i7¥Trio
¤i7¥Trio
¤i7¥Trio
¤i7¥Trio46

STAMBP

15120234MYCN

40

11535

ASPM

312138EPG515115125

TUBA1A

Hori et al. J. Hum. Genet. 63, 957963 (2018).
Kato et al. J. Med. Genet. 56, 388395 (2019).
F. Miya et al. Sci. Rep. 5, 9331
(2015).
Hori et al. Sci. Rep. 14, 3552
(2017).
Yokoi S. et al. Sci. Rep. 5, 15165(2015).

81121

¤1

結語： 類似システムの中で最も精度が高いと報告（Pengelly et al. 2017）されている

180,410
13,800201,026

唯一2位となった検体において，論文から患者の詳細な症状を抽出し，再解析をトップ1の正解率
PubCaseFinder：94% PhenIX：35%

PhenIXよりも，PubCaseFinderの精度が高い結果となった．PubCaseFinderで行った結果，1位となり，入力症状の正確性が精度に影響することが示唆された．

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表示4.0国際 ©2019 藤原豊史（DBCLS）