HPCI戦略プログラム 分野1 「予測する生命科学・医療および創薬基盤」

14

2016.3 Vol.
CONTENTS

Open Up SPECIAL TALK

座談会

生命科学の新たな時代を切り拓いた
計算生命科学
柳田 敏雄 ／ 木寺 詔紀 ／ 江口 至洋 理化学研究所

2

杉田 有治 理化学研究所

6

藤谷 秀章 東京大学先端科学技術研究センター

6高木 周 東京大学大学院工学系研究科

7

宮野 悟 東京大学医科学研究所

7

４課題の5年間の取り組みと成果
課題１ 細胞内分子ダイナミクスのシミュレーション
課題２ 創薬応用シミュレーション
課題３ 予測医療に向けた階層統合シミュレーション
課題４ 大規模生命データ解析
ZOOM IN

課題1

SCLS研究開発に迫る
細胞内分子ダイナミクスのシミュレーション

実験で見えない分子の形を計算で見る―ヒストンテールの構造探索―

8

池部 仁善 日本原子力研究開発機構
課題3

予測医療に向けた階層統合シミュレーション

パーキンソン病の症状再現に向けた神経系-筋骨格系の統合シミュレーション9

山村 直人 東京大学
課題4

大規模生命データ解析

がんゲノムビッグデータのスーパーコンピュータ解析から生命科学・医療へ
井元 清哉 東京大学

SCLS Gotcha!

“第２回「京」が切り拓くライフサイエンス最前線！” 記者勉強会–スパコン「京」がひらく科学と社会–Supercomputational Life Science 2015

10
11
11

NEXT STAGE・ポスト「京」重点課題へのチャレンジ

重点課題（1） 生体分子システムの機能制御による革新的創薬基盤の構築

サブ課題Ａ ポスト「京」でのMD高速化とアルゴリズム深化
杉田 有治 理化学研究所

12

池口 満徳 横浜市立大学

13

サブ課題Ｂ 次世代創薬計算技術の開発

重点課題（2） 個別化・予防医療を支援する統合計算生命科学

サブ課題Ｂ データ同化生体シミュレーションによる個別化医療支援和田 成生 大阪大学

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サブ課題Ｃ 心臓シミュレーションと分子シミュレーションの融合による基礎医学と臨床医学の架橋

久田 俊明 （株）UT-Heart研究所

www.scls.riken.jp/

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座談会

HPCI戦略プログラム 分野１

特別座談会「予測する生命科学・医療および創薬基盤」の5年間を振り返る

生命科学の新たな時代を切り拓いた
計算生命科学「京」を中核とする日本の高性能計算基盤（HPCI）を活用して、生命科学分野で世界最高水準の研究成果を達成することを目指し、2011年度から本格実施となったHPCI戦略プログラム 分野１「予測する生命科学・医療および創薬基盤」（略称SCLS）
が2015年度末に終了する。計算生命科学によって、生命現象の予測・制御の可能性を探り、その成果を医療・創薬に結び付けるという目的に向けて研究を実施するなかで、どのような成果が得られ、今後の計算生命科学の発展に向けてどのような展望が得られたのか。プロジェクト推進に尽力してきた柳田敏雄氏、木寺詔紀氏、江口至洋氏にお話しいただいた。

計算科学なんて役に立つの？
−SCLSが動き出した当初、どのようなお気持ちでしたか。

とができており、「ややこしいプロセい。それでも「京」を使い、みなさん

柳田（敬称略、以下同） 突然に統括責任者

う感じだったからだと思うんです。で『京』を使ったら、質の違うサイエンス

た私が統括責任者なのか、計算機のプ

もちろん生命科学者の実感として広責任者も心変わりをして、「これは推りました。確か、最初の挨拶のときに、いの」という状況だったわけです。遺役にたたへんのちゃう？」といってしんで、データを取れば分かるかと思っ

スなんて知らなくてもええやん」といに任命されて、「なぜ計測をやってきも、それではもうだめだということは、ロでもないのに」と戸惑う気持ちもあがっていて、「じゃあ、どうしたらい「計算科学なんて、生命科学にあまり

伝子解析などの計測技術はどんどん進

まったような気がします（笑）
。

たら複雑になるばかり。
「これは、やっ

木寺 そうでした（笑）
。
柳田

それまでの生命科学自体が、中身がよく分からなくても成果を上げるこ2 BioSupercomputing Newsletter Vol.14

ぱり計算せなあかんのちゃうか」という機運になって、少しずつ理解を示すようになったと思います。しかし実際にやってみたら、全然パワーが足りなが努力してくださったおかげで、「あ、が生まれるやん」という感じで、統括
進せなあかん」という気持ちに至ったという次第です。計算科学の人たちが頑張ってくれたおかげですね。

木寺

柳田先生の最初の一言は、すごく印象に残っています。確かその挨拶の後に、「若い研究者のやる気を削ぐよ
うなことをいわないでください」とお話しした記憶があります（笑）
。そうク

ギをさしたくなるほど柳田先生の一言理化学研究所
HPCI計算生命科学推進プログラム
統括責任者

柳田 敏雄
計算生命 科 学はまだ生まれたばかりの 分 野です。成熟させていくためには、中心となる拠点とアウトリーチをしっかり続けていくことが必要です。そして何よりこの分野を育てていこうとする
研 究 者たちの思いが大切です。

理化学研究所
HPCI計算生命科学推進プログラム
副プログラムディレクター

理化学研究所
HPCI計算生命科学推進プログラム
副プログラムディレクター

木寺 詔紀

江口 至洋

（横浜市立大学）

計算生命 科 学の 裾 野を広げ ていく鍵は“成功体験”だと思います。
心臓シミュレータ「UTHeart」のような“成 功体 験”が 生 ま れ る と、
その分野は一気に走り出します。

計算規 模の 拡 大によって、より多くの専門知識が要求されるような計算機ではなく、より多くの生命科学者にとって使いやすいインターフェイスを用意することも今後の課題です。

にはインパクトがありました。というがちょうどプロジェクトが半ばを迎え

算機はマイナーな人しかやっていなくするに、本当に生命科学に貢献するよ

ピュータを活用したライフサイエンス野。
「そこで何を考えたらええの」って。

のも、まさに図星だったからです。要うな結果を、当時、計算科学は出すことができていませんでした。SCLSの前に「次世代生命体統合シミュレーショ

ンソフトウェアの研究開発（ISLiM）」
がありましたが、そこで私たちが何をたころです。ようやくスーパーコンのイメージがつかめてきましたし、少しずつ結果も出始めてきてきました。
その後は、それまで以上に勢いが出て研究が進んだ、そんな5年間だったと思います。

やってきたかというと、基本はソフト

柳田

そういう意味では、最初の挨拶はジェクトの基盤になっていますが、そ木寺

成功どころか、とにかくいちばん

ウェア開発です。その成果はこのプロのころはソフトウェアをつくっただけで、まだ「京」は使わせてもらえませんでしたから、生命科学者が納得する

ような成果を出すことはできませんでした。また、何をターゲットに選んで、どういう計算をして、どういう結果が欲しいかという問題意識も、それほどはっきりしていませんでした。いってみれば、「汎用性のあるソフトウェアをつくりました。どうです、すごいでしょ」というのが、ISLiMの結果でした。
それが分かっていたから、柳田先生にズバリといわれたら困るという思いが作戦成功だった（笑）
。

強いインパクトは、その最初の挨拶と、中間段階でのいろいろな組織改編、要するに計算科学の外の生命科学者らとどう組むのかという点を強調されたところです。それによって、初めてスムーズに動き出したといってもいいと思います。それまでは、計算科学の殻に閉じこもるというほどではないにしても、実際にプロダクトを出さずとも、優れたソフトウェアをつくって、それがうまく動けば何か分かった気がする、そんなところがありました。それが大きく変わりました。

ありました。ただ、実際に「京」を使

柳田 いや、私はもっとマイルドに、「計いう気持ちで、ターゲットや何を見る

用して生命科学のメカニズムを生命科い始めると、「ここまでできるのか」とべきかも明確になり、そのための研究体制も整ってきました。
「京」を使ってどのように計算をすればよいのかが分かってくるにつれて、研究者もある程

度経験を積み、自信が持てるようにな

り、「もう、柳田先生も怖くない。どうだ」という気分になってきた、それ算機もとても楽しいけれど、それを応学者と一緒に理解したら、もっと楽し

いよ」といったんです（笑）
。そうする
ことによって、これまでと質の違うサイエンスが生まれたわけです。

江口

プロジェクトを始めるときに柳田先生がいっておられましたが、他の分野と違い、まだ生命科学の分野では計て、人数的にも質的にもマイナーな分
それはまさに真実で、もしかしたら今も同じかもしれません。そんな状況のなかで、何をしていけばいいのか。いちばん重要なのは、「京」を使って研究開発されている先生方と、大学の研究や民間企業での研究の現場をつなぐ

ことではないかと思っています。そして、大学や産業界の方々が、「もしかすると使えるかもしれない」、「薬がつくれるかもしれない」、「医療現場で役立つかもしれない」と近づいてきて、実際にやっている様子を目にして「自分もやってみようか」と考えるようになればいいと思って進めてきました。
それが私のスタートラインでした。そして、具体的につながったのが、藤谷先生が開発された「MP-CAFEE」を利用するプロジェクトでした。当初、木寺先生に相談したら、「誰もが使いやす

いのは『MP-CAFEE』ではないですか。
他は専門的すぎて、一般の人はなかな

か入りにくいですから」といわれました。そこで、「MP-CAFEE」をベースに産業界の方々を組織しようということになりました。最初は製薬企業2社でしたが、現在は参加する企業が20社を超えています。恐らく大学の研究者との間でも、そういった“つなぐ”ということがいちばん重要で、それがア

ウトリーチ活動の肝だろうと思っています。

BioSupercomputing Newsletter Vol.14 3

座談会

生命科学の新たな時代を切り拓いた計算生命科学
それぞれに優れた成果を達成した４課題−SCLSの４つの課題は、この5年間
でどのような成果を達成してきたでしょうか。

れました。実に驚くべき成果だと思い始めています。単にデータ解析のレベ子を扱ったら、「京」の計算能力でもとん。フェノタイプは、言い換えれば臨ます。もちろん、課題１のレベルで分

木寺 4課題それぞれに、少しずつ違っても追いつきませんが、そのエッセン

は、まずはソフトウェア開発が必要

細胞の振る舞いを表現するモデルづく

は、生命科学にとって意味のある成果モデルができました。そればかりでな

課題は、生命科学における階層接続

どをつなぐという、よりチャレンジン

器・全身という空間的に小さなもの

つくり上げ、今まさに動かしつつあるいものからゆっくりした現象が、非は、小さなスケールから大きなスケー

す。それぞれがどうかみ合わさってムでつくったシミュレータで階層を接することが要求されました。
「京」がを統合したシミュレーションを実現しきません」というのが私の正直な気持た階層接続に対する答えが、「京」を活

ま せ ん で し た。 そ れ で も、SCLSが 始けです。これにより、ようやくいろい

できるようになり、まだ始まったばか

備が整いつつあります。

が開けてきました。例えば課題１の分たが、これまでの生命科学では、実はンパク質、生体分子を入れた細胞スなところで無理矢理つないでいた部分

み、細胞内でのタンパク質などの振る型）とフェノタイプ（表現型）もその1胞モデルになり得るかもしれない、そて、もっと複雑ですよ」というところ

レーションができようとしています。

関係を見ましょうと、膨大な量のデー

挑戦しているのが課題3です。ここでで展開したのが課題4です。そして、レベルで、分子スケールから心臓といて、初めて本当の意味でジェノタイプ

臓シミュレータ「UT-Heart」が開発さなシステムを明らかにすることができ

ルが大きくなっただけではありませ

床現場から上がってくる疾病の情報でた意味の成果が出ています。ISLiMでスを取り込んだ上で、その上位の心筋だといいながら、実際に要求されたのりに成功し、非常に精緻な心臓全体のでした。当時求められた最も大きなく、課題3では脳・神経・筋肉・骨なでした。生命には、分子から細胞・臓グな課題に取り組み、全身のモデルをから大きなもの、さらに時間的に短というところまできました。課題3で常に幅広いスケールで存在していまルまで、いろいろな種類のアルゴリズ

いるのかを詳細に理解できるように

続するというだけでなく、まさに階層まだ使えない状況で、「そんなことでていると思います。ISLiMの課題であっ結果を出しなさい」というストレート

ちでしたが、とにかく頑張るしかあり

用することにより、十分に出てきたわ

いただいたのが、藤谷秀章先生を中心

まって、初めて「京」レベルで計算がろな生命科学の問題に応えるための準りでしたが、生命の階層を接続する道

最初に柳田先生からお話がありまし

子レベルの研究では、たくさんのタ

こうした階層接続をはじめ、いろいろ

ケールの生命現象を扱うことに取り組がありました。ジェノタイプ（遺伝子舞いをあるがままに再現する最初の細つです。しかし、「実はジェノタイプっの入り口に立ったともいえるシミュに着目し、とにかく全部調べて、そのより大きなスケールで階層接続にタ解析を「京」を活用した大規模計算は、本当に奇跡としかいいようがない

この大規模な生命データ解析によっう臓器までをつなぐことに成功し、心とフェノタイプを結びつけ、その複雑あり、ジェノタイプは、その疾患を持っている人たちの情報です。それらを結びつけることで、疾患を理解できるかもしれないということを、現場の医師の信頼を勝ち取りながら体制をつく

り、本当の意味でジェノタイプとフェノタイプの接続を可能にしようとしています。これが何よりもすごいところです。実際に医療の現場で次世代シーケンサーによって得られた情報が、本当に有用な情報として活かされる、そのベースを築いたことは高く評価でき
ると思います。

「スパコンを使って何をするのか？

な社会的要請に応えるために参加してとした課題2です。
「『京』があれば、薬が開発できますか？」といわれて「やってみましょう」と答えられたことに、最初は驚きました。
「大丈夫ですか」という思いでした。ところが、最終的には、ちゃんと前臨床までたどりつく成果を、抗体も含めて3つほど生み出してくださいました。もちろん、いろい

ろなサポートがあって実現したのだとは思いますが、「京」を使えば、限られた時間のなかでこれだけのことができるということを見事に実証された。これはすごいことです。また、その最大効率を追求する姿勢は、この戦略分野

にとって大きな刺激になったと思います。私たちも含め、プロジェクトに参加する研究者にとって、大いに学ぶところがありました。

計算科学が生命科学を主導する
柳田

何よりも強調しておきたいのは、らかに「京」の計算パワーがなければは無限大の計算量が欲しいんです。とこれだけの成果が生まれたということた。最初にいったように、計算科学が者は、いつもそのなかで何ができるか「京」の計算パワーがあったからこそ、です。
「もっと計算性能が低いマシン

でも、それなりの時間をかければ達成できたのでは」という人もいますが、そうではありません。どの課題も、明4 BioSupercomputing Newsletter Vol.14

できないことにチャレンジしてきまし生命科学の質を変えつつあるということを示してくれました。そこが大事だと思います。

木寺

例えば階層接続を考えたら、本当

ころが計算量は限られています。研究を考えるわけです。上限があって、計算の仕方が決まります。しかし、「京」ができたことによって、「ここまで使えるなら、こんな幅広い可能性が追求

できます」というように、計算の自由す。それを「京」が可能と私は考えています。今後さらに先へれまでやりたくてもでき

度が広がりました。そこに意味がある
進めば、もっと大きなチャレンジが生まれるはずです。そのためのプロトタ
イプ、お手本を「京」がつくったといえるのではないでしょうか。

江口

まさに生命科学そのものの見方を、この4つの研究グループは変えつつあるという思いを抱いています。近年、計測技術は驚くほど進歩し、大量のデータが一気に出てくるようになりました。それにより、得られたデータの一部に注目して現象を理解しようとする今までの生命科学とは違う、例えば課題4のように大量のデータのなかでトータルに現象を語らせようとする手法が求められるようになっていまにしました。今後も、こなかった新しい研究スタ
イルが、どんどん出てくると思っています。

柳田

まだまだ生命科学の研究者のなかには、計算機を自分たちがやった実験結果や仮説を説明してくれる道具として認識している人が少なからずいます。しのためには、最先端のソフトウェアををしているわけではありません。計算生命科学をやってもらい、「京」をどんかし、計算科学は生命科学のお手伝い
科学が新しい生命科学を切り拓いてい
くのだということを知っていただきたい。データ駆動型の生命科学を主導していく立場にあるということです。そ理解できるポテンシャルを持った人にどん使って、新しいデータ駆動型の生命科学を開拓していってもらいたいですね。もはや計算科学は、生命科学の一部であるということです。

生命科学者が計算機を使いこなす時代へ−この5年間の成果は、今後、どのように継承されていくのでしょうか。
木寺

今回の「京」による研究とその成によって、生命科学も医学も大きく変わっていくでしょう。

江口

生命科学を変えようとしているの果は、今後さらに計算資源が大きくな

は、計測と計算機だと思います。ただ、と思います。研究のやり方、つまりどが今のままだったら、精度の高い計算れをどう操作して、どのような結果を測技術も進化させていかなければいける方向に進んだときの新たな芽になる

計算機が100倍大きくなっても、計測のように大量の情報を持ち込んで、そはできません。計算科学に対応して計得るかについて、確かなお手本ができ上がりました。これを活かして、今後、ないはずです。

柳田

おっしゃるとおりです。今の計測

木寺

実際のデータをモデルに取り込

むことによってシミュレーションの精度を高めるといったデータ同化は、多分、生命科学分野でこれからより強くキーワードとして認識されるだろうと思っています。そのためにも、生命科学のフロントの部分では、やはり研究者が計算機を使わないといけない時代になってきています。つまり、計算生

命科学という分野を立ち上げる必要はさらに多くに研究者がこの分野に参入は、複雑なものをそのまま計測してい柳田 「京」でできたことは、それで十分

見たい現象にフォーカスして、単純化

算パワーを持つ計算機ができれば、さみれば、99％のデータを捨てているわ

し、もっとジェネラルな問題を解きたませんから。でも、体丸ごとでどんなえば、体全体のシステムのなかで心臓なかで評価してもらえるなら、多分、状態とどのようにカップルしているのタを出してくれるでしょう。また、そ木寺 「スーパーコンピュータを使わなせん。私は、大学で生理学教室の教授んがそれに合わせて必要なデータをせん」と話す現場の先生方が現れたのいちばん大事なのは生理学です。例え

算に役立てることも可能になります。

うコントロールしているのかといっを入れたらどう変わるかを詳しく調べ

わけです。これについても、やがて計

何より生命科学の質が変わりますよのではないかと確信しています。それできるわけです。

してくれることを期待したいですね。

るわけではありません。仮説のもとで、というわけでなく、さらに100倍の計

して、それを計測しています。いってらに階層をつなぐ計算がしたくなる

けです、仮説に合ったデータしか残し

くなるという話になるでしょうね。例

パラメーターを計測しても、計算機のの機能をどうとらえるか、メンタルな計測屋さんは今の100倍ぐらいのデー

かといったことも含まれるかもしれま

ういうシステムができたら、計測屋さをしていましたが、実は医学にとって測って、コンピュータに入れて次の計

ば、メンタルな状態が免疫反応をど計算と計測でターゲットを絞って、薬た、体丸ごとの生理的状態を知りたい

ることもできます。計測も変わるし、

算生命科学が新たな道を拓いてくれるね。パラダイムシフトを起こすことがないわけです。生命科学のなかに組み込まれていけばいい。むしろ、その方が理想的であると考えています。

江口

計算機とかソフトウェアというものが、これまでの試験管や試薬と同じようなものになりつつあるということですね。生命科学の研究室のなかで、計算機が当たり前のように存在する。
そうなったら、もう計算生命科学という言葉はなくなってしまいますね。

いと、もう、これからはやっていけまは、今回のプロジェクトが初めてかもしれません。さらに今後、そうした芽が育っていってほしいですね。

柳田

生命科学者が計算機を試験管と同じように使いこなす時代は、きっと来ると思いますよ。

BioSupercomputing Newsletter Vol.14 5

４課題の5年間の取り組みと成果
課題１ 細胞内分子ダイナミクスのシミュレーション

理化学研究所

分子動力学シミュレーションはタンパ

異なる解像度の分子モデルを用いること（ダイナミクス）と機能構造の関係を明らを解析することに成功した。特に前者のク質や核酸などの生体高分子の分子運動

かにする手法として良く使われている。従来の計算が水中あるいは脂質二重膜中でのシミュレーションに限定されていたのに対して、この課題では現実的な細胞環境中での分子ダイナミクス（細胞内分子ダイ

ナミクス）を調べることを目的とした。研

究期間の初期には具体的な計算対象があ
いまいであるという批判をうけ研究内容を精査した結果、「細胞内環境を考慮した

信号伝達経路のモデリング」と「ヌクレオソーム、クロマチンの機能発現機構」という２つの研究テーマに集約した。この課
題で本質的な役割を果たしたのは「マルチスケールシミュレーション」という研究手法である。QM/MM（量子力学/分子力学）、全原子分子動力学、粗視化分子動

力学、一分子粒度計算の専門家が参加し、で分子から細胞スケールに至る生命現象
テーマにおいては、バクテリア細胞質の全原子分子動力学計算、EGF信号伝達経ダイナミクス」研究の形が見えてきたので、したQM/MM計算など世界に例のない大研究を行いながら研究を継続していきた路の一分子粒度計算、細胞環境を考慮
規模シミュレーションが「京」を用いて行われた。また、後者では多算、SAXS（Small Angle X-ray

Scattering）と 分 子 動 力 学の 連 携（MD/SAXSやCGMD/SAXS ）によるトリヌクレオ
ソームのモデリング、粗視化

分子動力学による大規模なク

ロマチンモデリングなどに成功した。ようやくここに来て

図：「細胞内環境を考慮した信号伝達経路のモデリング」と「ヌク

当初目的とした「細胞内分子 レオソーム、クロマチンの機能発現機構」

東京大学先端科学技術研究センター

ルム大学Lindahl 教授と「京」に最適化しするが、その運動は量子力学や統計熱力

パイラだけで最適化した場合の二倍高速

分子、低分子化合物、タンパク質、核酸などの生体分子の常温での物理的相互作用は分子力場で上手く記述されるが、我々は先進的な量子分子軌道計算を駆使して、これらの分子を統一的に扱う高精度なFUJI 分子力場を開発した。数値シミュレーションの結果は実験データと定量的に比較検証される必要があるが、タンパク質と薬候補化合物との結合自由エネルギーを非平衡統計力学のJarzynski
等式を用いて導出するMP-CAFEE 法を開発して、薬開発の中で頻繁に測定される解離定数との定量的比較を可能にした。この方法で使用する分子動力学プロ
グラムGROMACS の開発者のストックホ

藤谷 秀章

たSIMD 計算カーネル ※ を開発してコンな計算を実現した。標的タンパク質は大学、IT 企業、製薬企業の三者で検討して決めて、フラグメント法による新規化

合物の設計はIT 企業が、「京」による結合自由エネルギー計算を大学が、計算で薬として可能性がある化合物に対して動物実験が現在進行中である。

活性が予測された化合物の合成とウェット実
験は製薬企業が行なった。プロジェクトで取り上げたがん治療の為の標的タンパク質に対して薬としての必要条件を満した凡そ300 個の化合物に対して結合
自由エネルギー計算を行った。この中から新※ベクトル処理機能を用いてアセンブラレベルで高速化した分子動力学計算プログラム

6 BioSupercomputing Newsletter Vol.14

いと考えている。

オソームの自由エネルギー計

生命の営みを突き詰めると生体内での学などの物理法則に支配されている。水

今後さらに実験研究者とのタイトな共同

数のレプリカを用いたヌクレ

課題２ 創薬応用シミュレーション
原子・分子の反応や動的振る舞いに帰着

杉田 有治

図：癌標的タンパク質と薬(A)、フラグメント法によるde novo 設計(B)、「京」でのMP-CAFEE計算(C)課題３ 予測医療に向けた階層統合シミュレーション
本課題では、従来の研究では行われな

東京大学大学院工学系研究科

伝わり、手の震えに繋がることをシミュレー

かったレベルで、様々な細胞の集合体とトした。（本紙Zoom in P.9 参照）

レーションにより再現し、病態の予測さらは、マルチスケール・マルチフィジックス

ば、脳神経-筋骨格系に関しては、世界最い。サルコメアレベルから心筋細胞、心しての組織・器官の機能を階層統合シミュには治療に役立てることを目指した。例え
大級の細胞数の脳神経系シミュレーションに成功したNESTと、筋繊維の集合体として筋肉全体の振る舞いを再現するマルチスケール骨格筋シミュレータHi-MUSCLE

循環器系のシミュレーションに関して

心臓シミュレータUT-Heartの成果が著し臓全体までの３階層統合シミュレーションを提案し、抗血小板薬の働きに対する新SIMULATION賞に選ばれた。現時点

お い て、BEST VISUALIZATION OR

現することを目指して研究を進めてきた。

で、この動画のYouTube英語版（図）実験でも観測されているドーパミンの欠り世界で有名な心臓シミュレーショ

(15Hz程度)の振動を再現することに成功

タはすでに臨床データを用いた病態し、そのシグナルが視床で周波数は半分に変え、大脳皮質、脊髄から筋繊維へと予測の段階に入っており、小児先天性心疾患の手術後の予測が精度よく 図：YouTubeで25万回以上視聴されているUT-Heartの動画より

東京大学医科学研究所

最大規模の遺伝子ネットワーク解析を実

がんはウイルス感染が原因となっている

薬基盤を構築した(PLoS One 2014)。

赤ちゃんの体はとても熱い。これは褐

色脂肪細胞が熱産生をしているためだが、ンパ腫(ATL)という極めて悪性度の高い血の実験室で飼ったマウスは、脂肪細胞が液がんを発症する。世界最大規模のATL
症例（400例以上）を用いて、大規模オミ

クスデータ解析を行い、ATLの遺伝子異常の全容を解明するとともに新規治療薬剤の開発に向けた標的を発見した(Nature
Genetics 2015)。また、大腸がんが時空間で進化し多様性を獲得し、肝臓に転移する全貌を大規模データ解析で明らかにし、シミュレーションも実 施した (PLoS

大人ではその細胞は消える。一方、４℃内に可能になり、免疫研究者と共同でコ

褐色細胞とは異なるベージュ色のアンチ菌の同定が劇的に進んでいる。
『「京」でメタボ細胞に変身し、骨格筋の100倍の熱を産生することが知られていワクチン』が強く期待されている。

解析により、IL-1βという炎症に関与する生理活性物質と熱産生のメカニズムが初めてつながり、
アンチメタボ細胞への変身の分

子メカニズムの全容を解明した（図）(Cytokine 2016)。

んの遺伝子発現データと100以上の薬剤算するGHOST-MPを開発し、ヒに対する感受性・耐性データから、世界

レラに対する交差抗原を誘導出来る常在る。大規模遺伝子ネットワーク

Genetics 2016)。個々人に対する抗がん剤の効果予測では、600以上の様々なが

宮野 悟

施し、世界最高精度の個別化抗がん剤投は、日本が主要な流行地域だ。乳児期に感染し数十年を経て成人T細胞白血病・リ

たな知見が得られている。

ンとなっている。また、
このシミュレー「京」は医学・生命科学を新次元に導こともある。ヒトT細胞白血病ウイルス1型

的解析による、薬効評価の新たな解析法の視聴者数は25万件を超え、日本よ

課題４ 大規模生命データ解析
いた。

いては、本プロジェクトを介して、シミュ成果により作成された動画は、CGの分野に大きなインパクトを与えた。得られた固縮の違い、さらには姿勢保持障害を再損 から生じる大 脳 基 底 核で の β バンド

れている。血栓症のシミュレーションにつレーションとフローチャンバー実験の統合で権威ある国際学会SIGGRAPH（2015）に現在までの成果として、猿を用いた動物

行えることなどが臨床結果との比較で示さに世界で初めて成功し、計算科学の分野

さらには全身筋骨格シミュレータK-Body

を統合し、パーキンソン病における振戦・

高木 周

類似配列を超並列化・高速計
図：「京」を使って初めて可能となる規模のネットワーク解

ト糞便メタゲノム解析が10分以 析によりアンチメタボ細胞への変身のメカニズムを解明●この座談会の詳細は 右記URLでご覧いただけます

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.14/openup.html
BioSupercomputing Newsletter Vol.14 7

SCLS研究開発に迫る

課題1

細胞内分子ダイナミクスのシミュレーション

実験で見えない分子の形を計算で見る-ヒストンテールの構造探索日本原子力研究開発機構

分子シミュレーション研究グループ

池部 仁善

私たち生物は生命を維持するために、

ル基が付加（アセチル化）されると、クロ

体内で様々な化学反応（代謝）を行ってい

マチン凝集が緩み、遺伝子の発現が活性ます。代謝は、DNAに記録されている遺化されます（図１）。この遺伝子発現のオン、伝情報を元に合成（発現）された転写関連

オフのスイッチの仕組みを理解するには、

タンパク質によって行われます。生物はこアセチル化によってヒストンテールの構造

れらのタンパク質を必要な時に、必要ながどのように変化するかを調べることが必分だけ発現することで、代謝を厳密に制要です。しかしヒストンテールは、天然変御しています。この遺伝子発現の制御メカ性状態と呼ばれる多数の構造をとるため、にしました。その結果、アセチル化はヒニズムの異常は、癌や遺伝子疾患などの結晶構造解析やNMRなどの実験的な方法

ストンテールをコンパクトな構造にするこ発症の要因になります。私たちはこのメカ

で分子構造を詳細に調べることができまとで、ヒストンに巻きついたDNAを解けやニズムを解明するため、コンピュータ上でせん。また、プラスの電荷を持ったヒスト

すくしてクロマチンの構造変化を促進する

タンパク質の構造変化を追跡する分子動

ンテールは、マイナスの電荷を持ったDNA

こと（図２）や、アセチル基が転写関連タ力学（MD）シミュレーションを用いて研究に電気的な力で強く張り付いてしまうた

ンパク質を誘導するための目印として積極を行っています。

め、従来のMDシミュレーション手法では的にヌクレオソームの表面に露出すること

ヒストンテールのとりうる様々な構造を十など、従来の実験やシミュレーション計

分に調べることができませんでした。

算で解明することのできなかったヒストン

ヒトの細胞の中では、DNAはヒストンタ
ンパク質に巻きついたヌクレオソーム、さらに多数のヌクレオソームが集まったクロ

私たちは、スーパーコンピュータ「京」テールの詳細な姿を、スーパーコンピュー

マチンと呼ばれる構造を作っています。凝のプロジェクトにおいて新たなMDシミュ

タの計算パワーを用いて初めて明らかにし集したクロマチン構造が形成されているレーション手法、ALSD法を開発しました。

ました。今後はさらなる遺伝子発現メカ

時は、転写関連タンパク質はDNAに接触

この手法は、ヒストンテールの電荷をシニズムの解明に取り組み、ALSD法を用いして遺伝情報を読むことができないため、ミュレーション中に変化させることによった創薬開発などの応用に向けて研究を展発現を行うことができません。一方、ヒスて、DNAへの張り付きを解消し、様々な開していく予定です。

トンの末端部分（ヒストンテール）にアセチ

ヒストンテールの構造を調べることを可能

図１：遺伝子の発現はヒストンテールのアセチル化によっておもに活性化される。

●レポートの詳細および著者のプロフィールは右記URLでご覧ください。

8 BioSupercomputing Newsletter Vol.14

図２：左：ヒストンテール周辺の原子モデル。右：アセチル化によるDNAの空間分
布の変化率。赤色はアセチル化されていない時と比較してDNAが出現しやすくなる
領域、青色は出現しにくくなる領域を示す。

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.14/zoomin01.html

SCLS研究開発に迫る

課題3

予測医療に向けた階層統合シミュレーション

パーキンソン病の症状再現に向けた神経系- 筋骨格系の統合シミュレーション
東京大学

私たちが意識的に身体を動かそうとする
場合、脳で作られた運動指令は運動皮質

大学院工学系研究科

山村 直人

た、ヒト全身の神経 ‒ 筋 ‒骨格系の統合シミュレータを開発しています。

から神経線維を伝って脊髄へと送られま

統合シミュレータは、沖縄科学技術大す。脊髄において、その運動指令は筋肉や学院大学の銅谷グループ、東京大学の中村

皮膚などからのフィードバック情報ととも研究室・高木研究室がそれぞれ開発した、に統合・調整され、筋肉につながる運動

大脳基底核・視床・運動皮質回路からなる

ニューロンへと伝えられます。運動ニュー

脳神経系シミュレータ、脳からの運動指令

ロンが活動すると筋肉を構成する筋線維がと筋肉からのフィードバック情報をもとに、収縮し、最終的に、関節運動として動きが運動ニューロンの活動を計算する脊髄神経

ソン病患者のふるえの周波数と同程度
（4‐

生じます。

系シミュレータ、運動ニューロンの活動か

6Hz）の交互の神経活動が再現されていま

この脳神経系から筋骨格系への流れのら筋骨格系の運動を計算する筋骨格系運す。脳神経系シミュレータからの出力は、中で何らかの不具合が生じると、運動機動シミュレータを統合し、全身の筋骨格系

運動皮質の錐体路細胞の活動として脊髄能に障害が現れることがあります。パーキに拡張したシミュレータです（図１）。

へ送られ、脊髄神経系シミュレータで運動ンソン病は、運動の調節を司る脳の大脳

図２はパーキンソン病状態の脳神経モデニューロンの活動が計算されます。筋骨格

基底核の神経細胞が正常に働かなくなり、

ルとヒト上腕の筋骨格モデルによる統合シ系シミュレータでは、運動ニューロンの活

ドーパミンと呼ばれる神経伝達物質が減少

ミュレーションの一例です。それぞれ、脳動から収縮力が計算され、肘関節にふるえすることが原因の一つと考えられている脳の運動皮質・視床・大脳基底核、脊髄ののような運動が発生しています。

神経疾患です。パーキンソン病患者には、運動ニューロンの神経活動と肘関節の関統合シミュレータの開発により，脳神経

安静時のふるえ（振戦）、筋のこわばり（筋節角を時系列で表しています。各神経細胞系の活動から筋骨格系の運動まで、一連

固縮）、動作緩慢、姿勢反射障害など、様々の上側は上腕二頭筋、下側は上腕三頭筋の人体運動のシミュレーションが可能にな

な運動症状が現れますが、その発生メカに投射する神経細胞です。大脳基底核でりました。今後は本シミュレータを用いて、ニズムは解明されていません。そこで私たは、健常者では現れないパーキンソン病特パーキンソン病患者のふるえや筋のこわば

ちのプロジェクトでは、コンピュータ・シミュ

有の異常な神経細胞の活動が再現されてりなどの運動症状の再現とその発生メカニ

レーションを用いて、このような脳神経疾います。また、視床の神経細胞では、上ズムの解明、将来的には治療法の開発を

患の運動機能障害の予測やその発生メカ

腕二頭筋と上腕三頭筋において、パーキン

目指して研究を進めていきます。

ニズムの解明およびその治療支援を目指し

図１：全身筋骨格 ‒ 神経系統合シミュレータ。

図２：パーキンソン病状態の脳神経系 ‒ 脊髄神経系 ‒ 筋骨格系統合シミュレーション。

●レポートの詳細および著者のプロフィールは右記URLでご覧ください。

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.14/zoomin02.html

MNは運動ニューロン、INは介在ニューロンを表す。

黒点は神経細胞の活動を表す。

BioSupercomputing Newsletter Vol.14 9

SCLS研究開発に迫る

課題4

大規模生命データ解析

がんゲノムビッグデータのスーパーコンピュータ解析から生命科学・医療へ
東京大学

医科学研究所

私たちは、がんゲノムに関するデータをスーパーコンピュータにより解析し、

ヘルスインテリジェンスセンター

井元 清哉

状況が「がん」であると考えることが出来るでしょう。

がんのシステム異常を見出し、そこから

次世代シークエンサーというブレイク

薬効や副作用を予測し新しい治療法や予スルーにより、全DNA配列を決定する費防法に繋げることを目標に研究を行って用は、ムーアの法則を上回るスピードでいます。遺伝子は、その産物であるタン

下がり続け、今では1000ドルとなりまし

パク質のリン酸化やタンパク質間相互作た。また、この技術は、それぞれの遺伝

用、他の遺伝子への発現制御等によって子が生成しているメッセンジャー RNAの複雑な情報伝達ネットワークを形成して量も計測できるものです。個人のゲノムの変異が高悪性度か、薬剤耐性であるといます。このシステムにより、必要なタ情報・ゲノム関連情報が手軽に手に入る

かいう「がんの特徴」を決定しているか

ンパク質が生成され私たちの生命は保た時代が来たのです。しかしながら、ヒトということは、今まさに研究が進んでいれています。一方、がんは、ゲノムに生のゲノム情報やRNAの情報は膨大です。

るような状況です。

じたさまざまな後天的変異が蓄積するこ

全ゲノムのデータは、今の計測機器だと

私 た ち は、NetworkProfiler と い う 新とで発症する病気であると言われます。

200GB程度の容量となります。そのため、しいデータ解析技術を統計学の理論を用生じた変異により、ある遺伝子からは異データ解析には、スーパーコンピュータ

いて確立しました。この方法は、がん細常タンパクが生成され、働かなくなるこの計算能力が必要不可欠となります。

胞の薬剤耐性などの特徴を決定しているともあれば、活性が異常に高くなったり、一言に「がん」といっても、がん細胞

遺伝子ネットワークの違いをそれぞれの時には、新たな機能を獲得したりするこのゲノムの変異はさまざまです。それは、遺伝子の生成するRNA量を計測したデーともあります。この遺伝子の「故障」は、個々人でも異なりますし、同一患者のがタ（RNA発現データ）から発見すること

先程の遺伝子のネットワークに影響を与ん組織でも、ゲノムの壊れ方の異なるがが出来ます。この技術を用いて、約100

え、システムが制御不能の状況に陥ったん細胞集団が複数存在します。また、ど種類の抗がん剤それぞれの効果に関連する遺伝子ネットワークを600以上のがん細胞株のデータを用いて抽出しました。
この計算は、スーパーコンピュータ「京」を用いて初めて可能となったものです。
現在は、この遺伝子ネットワークの情報を次世代シークエンサーからの膨大なゲ
ノム変異のデータと合わせて統合的な解析を進め、個々の細胞に対する抗がん剤の効き目をより精度高く予測することのできるデータ解析技術を開発しているところです。この解析の結果は、ゲノム情報に基づく個別化医療へと繋がっていきます。

図：抗がん剤Elesclomolに対する感受性（横軸）と転写因子活性予測値（上パネル縦軸）。

例えば AIRE は、Elesclomol に対して感受性の高いがん細胞株では強く被制御遺伝子をコントロールしているが、耐性がん細胞株においては影響度が小さいということがわかる。

下のパネルはがん種による偏り。bladder は若干感受性に偏り、blood は耐性に偏っているが他のがん種では有意な偏りは見られない。がん種を超えたElesclomol 耐性感受性の機構が表れていることが期待される。
●レポートの詳細および著者のプロフィールは右記URLでご覧ください。

10 BioSupercomputing Newsletter Vol.14

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.14/zoomin03.html

“第２回「京」が切り拓くライフサイエンス最前線！”
理化学研究所 HPCI計算生命科学推進プログラム
記者勉強会
企画調整グループ2015年9月30日（水）プレス関係者の方

層統合シミュレーション」、「細胞内環境でれ、研 究 全 般にわたり幅 広く関 心が 寄せを対象に、“第2回「京」が切り拓くライフサのタンパク質や核酸の分子ダイナミクスのられたことが 窺 えました。東 京 会 場と神イエンス最前線！”記者勉強会を開催しまし解析」、「スーパーコンピュータで薬作りを革戸会 場を併せて多くのプレス関 係 者の 皆た。広くプレス関係者の方々に、世界最先

新」、「大規模生命データ解析」の4つのテーさまにご参加いただきました。ありがとう

端のスーパーコンピュータと生命科学が協マで研究目的、「京」でなければ達成できな

ござ いました。発 表 者の 要旨と公 開可能

調して生み出される研究の成果と、そこかかった成果、今後の産業分野への応用や展な発 表 資 料はSCLSホームページ（http://

ら広がる新たな研究の夢をお伝えすること

開について、そして「京」の後継といわれる

w w w. s c l s . r i ke n .j p/ i n fo r m a t i o n /を目的としたこの勉強会では、理研東京連

ポスト「京」のプロジェクトにおいては、「個material.html）からご覧になれます。

絡事務所と理研計算科学研究機構（TV会

別化・予防医療のための統合計算生命科学」、

議中継）にて、HPCI戦略プログラム 分野1『ポスト「京」による創薬イノベーション』と題「予測する生命科学・医療および創薬基盤」

して、今後生命科学にどのような画期的成(SCLS)の研究課題代表者4名およびポスト

果をもたらすのかについて発表しました。

「京」重点課題の課題代表者2名が講演を行

実施後のアンケートでは、印象の強かった 内 容 として、 がん の システム 異 常 の 多いました。
6名の講演者自身の将来構想や夢を交え様 性を解 明 する研 究、ATLの 大 規 模 解 析ながら、SCLSからは「予測医療に向けた階の結果、脳神経 系と筋骨格系等が 挙げら

東京会場の様子– スパコン「京」がひらく科学と社会 –Supercomputational Life Science 2015
理化学研究所

HPCI計算生命科学推進プログラム
企画調整グループ

SCLSは2016年3月にプロジェクトの 完

究者らが講演を行い、最先端で行われてい訪れた参加者と活発に議論や情報交換が了を迎えます。その 最 終成 果を発 表するる計算生命科学の研究が紹介されました。

行われました。

シンポジウム『–スパコン「京」が ひらく科

二日目の成果報告会では、15名のSCLS研「5年前には考えられない勢いで 各種の

学 と 社 会– Supercomputational Life究者により、スーパーコンピュータ「京」を成果が上がってきていることを実 感した」

Science 2015 (SCLS2015)』 を2015年

活用し取り組んできた、分子動力学計算を「ここで開発されてきたソフトウェアやアプ

10月20日(火)、21日(水)に 東 京 大 学 浅 野

用いた細胞内分子ダイナミクスの解析、高ローチのいくつかは、充分に世界を先導でキャンパスの武田先端知ビルにて開催しま

精度結合自由エネルギー計算による創薬候きるものであると思われる」などのコメントした。二日間のシンポジウムには、教育機

補化合物の結合予測、階層統合シミュレーも寄せられ、生命科学の発展にさらに重要

関、研究機関、企業、政府関係者、一般のション、がんのシステム異常の網羅的解析な役割を担っていく計算生命科学の未来を方など143名の方にお越しいただきました。

などの最 新の研究 成果が 報告され、会 場

考えるための場を設けることができました。

一日目の国際ワークショップでは、海外から多くの反響がありました。ポスターセッ

この場を借りて、発表者および参加者のみの研究機関から4名、SCLSからは4名の研ションには29名が参加し、シンポジウムになさまに感謝申し上げます。

会場の様子

ポスターセッションの様子

BioSupercomputing Newsletter Vol.14 11

NEXT STAGE

文部科学省が推進するフラッグシップ2020プロジェクト（スーパーコンピュータ「京」の後継機となるポスト「京」開発プロジェクト）

重点課題（1） 生体分子システムの機能制御による革新的創薬基盤の構築
サブ課題Ａ

ポスト
「京」でのMD高速化とアルゴリズム深化

重点課題1
サブ課題A 責任者

杉田 有治
理化学研究所

本課題では、ポスト「京」における分から強調して設計作業をすすめ、全体と子動力学シミュレーションを最大の効率

しての計算効率を最適化する手法、すなで実行するために必要な高度化とアルゴ

わち、コデザインが行われています。私リズム開発を行います。創薬応用のため

たちは理研を中心に開発した分子動力学には様々な問題規模の分子動力学シミュ

ソフトウェアGENESISに関するコデザイン

レーションが必要となります。数万原子かを、重点課題1、理研計算科学研究機構、

ら十万原子程度の小規模な系でのタンパ

富士通株式会社で連携して行っています。

ク質・リガンド結合状態の予測シミュレー

小・中規模な系に対してはパラメータやリション、百万原子以内の膜タンパク質やタガンドを変えたシミュレーションをポスト

ンパク質複合体のダイナミクスに加えて、 「京」において多数同時に実行できるようウィルスや細胞環境を考慮した生体系なに、大規模な系に対してはポスト「京」のどでは一千万原子を超える大規模な系を全ノードを用いて複雑で大規模な計算限

長時間計算しなければなりません。ポスト界に挑戦できるようにしたいと考えていま「京」でこれらの問題を扱うためには、ハーす。高度化されたGENESISに、重点課題1

ドウェア設計とソフトウェア設計の両面で開発された新しい創薬応用分子動力学

温度交換

拡張アンサンブル法（理研・杉田）構造予測

ポスト「京」での MD 高速化
理研・杉田

応用に必要な自由エネルギー解析を簡便に、そして高速に実現可能にしていきます。
また、開発したソフトウェアや計算手法がポスト「京」の稼働と同時に一般ユーザー
でも利用できるように公開し、利用を促
進します。

独立 MD

重点課題 1
GENESIS理研 AICS

始状態

スト「京」を用いて分子動力学計算や創薬

長時間ダイナミクス法（東大・北尾）コデザイン SW
理研・小林、Jung

自由エネルギー計算法（横浜市大・池口）アルゴリズムを導入することによって、ポ粗視化モデリング（名大・篠田）富士通（株）

構造変化

QM/MM 法（京大・林）

終状態
粗視化

全原子

化学反応

サブ課題A「ポスト「京」でのMD高度化とアルゴリズム深化」では、コデザインにより分子動力学プログラムGENESISをポスト「京」に向けて高度化するとともに、先端的なMDアルゴリズムを順次導入していく。

12 BioSupercomputing Newsletter Vol.14

ポスト「京」重点課題へのチャレンジ）における、重点課題１と２のサブ課題リーダー４名に活動進捗を聞きました。

サブ課題Ｂ

重点課題1
サブ課題B 責任者

次世代創薬計算技術の開発

池口 満徳
横浜市立大学

生命医科学研究科

ポスト「京」で設定された９つの重点課

ク質の構造はとても柔らかく、医薬品等題の１つである「生体分子システムの機能

低分子の結合などに際して構造変化もよ制御による革新的創薬基盤」がこれからく起こします。本課題では、ポスト「京」本格的に走りだそうとしています。私は、の持つ膨大な計算能力を活かして、標的その中で、サブ課題B「次世代創薬計算技

タンパク質の運動や構造変化の様子まで術の開発」の責任者を担当させていただく

捉え、それを制御することを目指していことになりました。このサブ課題Bは、サます。次の課題は、タンパク質間相互作

ブ課題Aで開発するポスト「京」に最適化

用や核酸-タンパク質間相互作用の制御でされた分子シミュレーションソフトウエア

す。最近では、抗体医薬など、タンパクやアルゴリズムを高度に活用し、サブ課

質自体を医薬品とするバイオ医薬品も作

題Cで開発する計算創薬統合システムにられています。そのようなタンパク質や核繋げることを目指して、これまでの計算能酸は、低分子化合物と比較して格段に複力では難しかった創薬計算や構造生物学雑であり、しかも、その立体構造は柔軟

計算に果敢に挑戦しようとする課題です。

なので、それら分子間の相互作用を詳細

具体的には、まず、創薬標的タンパク質に計算するには、ポスト「京」を活かしたの運動や構造変化に着目した動的分子機

大規模計算を行わねばなりません。さら能制御を目標としました。これまでの計には、ウイルスキャプシド全体計算や、複算創薬では、「鍵と鍵穴」モデルにのっとっ

数の生体超分子が複雑に絡み合った環境て、標的となるタンパク質の構造は堅く動である細胞環境を標的とした計算も課題

かないものとして扱う計算方法がしばしばとしています。これらの対象は、実に超用いられています。しかし、実は、タンパ巨大系で、世界をリードするスパコンで初めて計算可能となるような前人未到のチャレンジングなテーマです。このように、計算だけでも魅力的な研究課題ですが、実験系計測と連携を密にすることで研究価値は増加します。本課題では、最先端の構造生物学実験施設であるSPring8やNMR施設と連携しながら研究を進めていくことを計画しています。以上のように、ポスト「京」を活用して、今までにないような創薬計算が実現できればと期待しています。

サブ課題B「次世代創薬計算技術の開発」の対象の概要。動的分子機能制
御、タンパク質間相互作用制御、核酸‒タンパク質相互作用制御、核内環境標的、細胞内環境標的、ウイル
ス標的の各テーマからなる。

●レポートの詳細は右記URLでご覧ください。

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.14/nextstage01.html

BioSupercomputing Newsletter Vol.14 13

NEXT STAGE

重点課題（2） 個別化・予防医療を支援する統合計算生命科学

サブ課題Ｂ

重点課題2
サブ課題B 責任者

データ同化生体シミュレーションによる個別化医療支援和田 成生
大阪大学 大学院基礎工学研究科

MRIやX線CT、超音波エコーなど、非ベース化し、健康長寿社会を支える高度

侵襲的に生体内の観察を可能にする計測な診断や治療、予防・予測を実現するた技術の発展は、医療に大きな進歩をもための計算科学に立脚した新しい医療工学

らしてきました。一方、計算科学の発展

技術の創成を目指します。

により、生体分子や細胞から組織、臓器、個体に至る様々な階層での力学現象の解析が可能となり、生物学や生命科学と物脳科学研究との連携

理学との距離が近づきつつあります。こ

治療計画
治療計画
矯正
矯正
データベース化

うした物理的側面からの生体現象の理解

データベース化

を医療に応用することが生体工学の役割

口腔流体音響シミュレータ ・発話障害
・発話障害

・口唇口蓋裂口腔流体音響シミュレータ（阪大・玉川裕夫）
・口唇口蓋裂・嚥下障害（阪大・玉川裕夫）の一つでありますが、エビデンスを重視

・嚥下障害

舌運動制御

する医療では計測に重点が置かれ、医療

舌運動制御

脳神経系
脳神経系

現場では数理モデルを使った工学的解析

象が複雑になるほど、高度な診断や治療（データ同化）

超音波

超音波

Physiome.jp

全脳循環代謝全脳循環代謝シミュレータシミュレータ

血流制御
血流制御

代謝
代謝

（阪大・野村泰伸）（阪大・野村泰伸）

階層統合循環シミュレータ
階層統合循環シミュレータ（東大・高木周）（東大・高木周）・運動を安定化する神経制御
・運動を安定化する神経制御
機構の解明
機構の解明
・疾患に起因する崩壊メカニ・疾患に起因する崩壊メカニ
ズムの解明
ズムの解明

ライブセル
ライブセル
イメージングイメージング

血流

血流
臓器運動
臓器運動

解と膨大な計測結果の分析が要求されま

集束超音波シミュレータ

パーキンソン病における運動障害
パーキンソン病における運動障害（姿勢の不安定化・すくみ足）（姿勢の不安定化・すくみ足）

だ確立していません。

MRI・PETシミュレータ
MRI・PETシミュレータ（阪大・和田成生）（阪大・和田成生）

微小循環遊走細胞
微小循環遊走細胞解析プラットフォーム
解析プラットフォーム（阪大・松田秀雄）（阪大・松田秀雄）

・病態評価
・病態評価
・薬効評価
・薬効評価
・診断・治療支援・診断・治療支援には、観察される生体現象そのものの理
すが、それを支援する医療工学技術はまPhysiome.jp

脳血流
脳血流

（阪大・和田成生）（阪大・和田成生）

神経系・筋骨格系
神経系・筋骨格系
統合シミュレータ
統合シミュレータです。計測機器が進歩して得られる情報量が増大するほど、また、対象となる現

脳の電気（神経）活動と物理（血流）
情報を統合した脳機能理解に向けた新しいを統合した脳機能理解に向けた新しい研究フラットフォームの提供
診断・治療支援
研究フラットフォームの提供
脳循環データ同化シミュレータ ・脳動脈瘤
・脳動脈瘤
・脳梗塞
脳循環データ同化シミュレータ（阪大・和田成生）
脳機能計測
・脳梗塞
・脳挫傷
（阪大・和田成生）
脳機能計測
データの再現・脳挫傷
データの再現
PC-MRI（データ同化）PC-MRI

運動制御
運動制御

手法が十分に活用されていないのが現状

脳科学研究との連携
脳の電気（神経）活動と物理（血流）情報

病態評価
病態評価
薬効評価
薬効評価
診断・治療支援

集束超音波シミュレータ
重粒子線シミュレータ
重粒子線シミュレータ（東大・高木周）（東大・高木周）高度診断・治療支援

高度診断・治療支援

サブ課題
A A
サブ課題
がん個別化医療・予防
がん個別化医療・予防（東大・宮野悟）（東大・宮野悟）

生体分子機構生体分子機構

がん転移予測がん転移予測サブ課題 C
サブ課題 C
全心臓シミュレータ

血栓形成予測血栓形成予測

・心筋梗塞
・心筋梗塞
・脳梗塞

全心臓シミュレータ
（UT-Heart・久田俊明）（UT-Heart・久田俊明）
心疾患診断・治療支援

・脳梗塞

心疾患診断・治療支援(a) サブ課題Bの全体像

本サブ課題では、ポスト「京」を活用した大規模生体物理シミュレーション
興奮による心筋梗塞、脳血管障害、ストレス、血圧変動等
興奮による心筋梗塞、血圧変動等データを同化・融合させることにより、実測データを重視する医療に受け入れら

循環器系

循環器系

れる計算機シミュレータを開発し、患者ています。ポスト「京」でしか実現できない大規模シミュレータとしては、脳神経活動と脳循環を結びつける全脳循環代

失語症・嚥下障害等

パーキンソン病、緊張・興奮による運動機能へのパーキンソン病、緊張・
影響、
体性反射等
興奮による運動機能への

栄養・酸素の供給、心拍数と筋活動等
運動による血管再生、
心拍数と筋活動等

援の基盤技術を確立することを目標とし

発話障害、脳血管障害による失語症・嚥下障害等
発話障害、脳血管障害による

脳神経系

栄養・酸素の供給、運動による血管再生、個別の生体情報に基づいた個別化医療支

影響、体性反射等

筋骨格系

筋骨格系

口腔系

口腔系

咀嚼、
舌運動、
鼻咽腔閉鎖機能、咀嚼、舌運動、呼吸運動等

鼻咽腔閉鎖機能、呼吸運動等

生体恒常性の維持

高次生体機能の維持

生体恒常性の維持
生命維持

高次生体機能の維持
QOL 向上QOL 向上生命維持
長寿高齢化社会を支える個別化予防医療支援

謝シミュレータを開発します。データ同化生体シミュレーションで得られる物理

脳神経系

脳血管障害、
ストレス、と、様々な形式で提供される生体計測

長寿高齢化社会を支える個別化予防医療支援(b) 各研究テーマのねらいと関連性

情報を医療に提供することにより、生体図１

機能を正しく定量的に評価してデータを担う口腔系に対し、患者個別の生体情報に基づいた生体物理シミュレータを開発します。

14 BioSupercomputing Newsletter Vol.14

サブ課題Bでは、「京」で開発してきたシミュレーション技術を継承し、生命維持機能の中核となる血液循環系と、高齢化社会におけるQOLの維持に欠かせない身体運動機能を担う神経‒筋骨格系および発話機能

ポスト「京」重点課題へのチャレンジ

サブ課題Ｃ

重点課題2
サブ課題C 責任者

心臓シミュレーションと分子シミュレーションの久田 俊明（株）UT-Heart 研究所
融合による基礎医学と臨床医学の架橋「京」からポスト「京」へ移行しつつある動を行う数理モデルが統計力学の法則に

現在、「計算機の進歩を予測した上での基づき定義され、各クロスブリッジの発研究計画立案の重要性とそれを実現する

生力ひいてはサルコメアの収縮力が計算技術開発の必要性」はさらに増していまされています。ポスト「京」においてはす。既成概念にとらわれない発想と腰を

これを更に発展させ、粗視化した分子シ

すえた学術的深化が求められています。

ミュレーションモデルから構成されるサ

私 た ち が 今 後10年 程 の 間 に ポ ス ト

ルコメアモデルを開発し心臓モデルと連「京」プロジェクトで達成しようとして成させます。これにより、例えばマクロいることを簡単にご紹介したいと思いま

レベルで観察・測定される負荷がどのよす。研究の理念は、サブテーマの課題「心うに分子レベルに伝達され細胞内信号伝臓シミュレーションと分子シミュレー

達系を活性化するか、その結果どのようションの融合による基礎医学と臨床医学な病態が引き起こされるかに関するメカの架橋」に込められています。「京」を用ニズム解明に切り込むことができると考いたこれまでのUT-Heartの開発では、サ

えられます。さらに収縮タンパクの運動

ルコメアを構成するミクロな収縮タンパを調節するカルシウムイオンを含む各種

クからマクロな心臓の拍動までを繋ぐマ

イオン電流の細胞への出入りを制御する

ルチスケールシミュレーション技術を完

イオンチャネルについても分子モデルか成しました。ここではアーム部がばねでら構築し、薬剤との結合・解離のシミュ表されたミオシンのヘッドにATPが結合

レーションを行うことで、薬剤が心臓にし加水分解することによってアクチン

もたらす不整脈リスクを評価します。こフィラメントとの間に確率的な首振り運

れにより心臓へ副作用を及ぼす候補化合●レポートの詳細は右記URLでご覧ください。

物を迅速にスクリーニングすることが可能となり、創薬の過程を効率化します。
本研究は重点課題１とのコラボレーショ
ンにより行われます。
私たちは「京」の出現、そしてポスト「京」への発展という歴史の節目に立ち会う幸運に恵まれました。しかし時間はあっという間に過ぎ去ります。私たちは10年後に再び繰り返されるであろう議論
を建設的なものにするだけの成果を挙げる責務を負っています。志を高く持ち力を集中することで計算科学の歴史に新たなマイルストーンを築きたいと考えています。

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.14/nextstage02.html

BioSupercomputing Newsletter Vol.14 15

遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎」を終えて2014年度より神戸大学計算科学教育センターと連携し、大学生、大学院生、ポスドク、
大学教員、研究所・企業の研究者を対象に生命科学と理工学の学際的研究領域である計算生命科学について遠隔講義を実施してきました。計算生命科学を体系的にかつ最新分野について学べるよう多くの研究者の協力を得てカリキュラムを作成することができ今後の標準的な計算生命科学のカリキュラムに資するものとなりました。国内、海外から参加登録をいただいた約450名の受講生からは「広範囲な分野で最先端の内容が基礎的なところから説明されているのがよかった」「計算のツールや考え方など知識を得ることができてよかった」「適用事例が新しく新鮮で興味深かった」などの感想が寄せられ好評でした。

神戸大学計算科学教育センターとSCLSが拠点を置く神戸ポートアイランド地区には世界トップレベルの計算速度を誇るスーパーコンピュータ「京」があり、さらに神戸医療産業都市という立地のメリットがあります。このような計算生命科学の体系的な教育プロ
グラムが計算生命科学分野の研究開発を支える人材育成、イノベーション創出につながり、計算生命科学の発展、神戸医療産業都市の発展に寄与する一つのきっかけとな
ればと心から願っております。

計算生命科学の基礎Ⅱ

生命科学と理工学の融合による生命理解と健康・医療への応用 （全15回）⃝日⃝場

程：2015年10月7日（水）～ 2016年2月3日（水） 毎週水曜日
所：神戸大学工学部学舎１階

C3-101（創造工学スタジオ2）

17：00-18：30

第39回日本バイオレオロジー学会年会⃝日⃝場

程：2016年6月18日（土）～ 19日（日）

所：東海大学校友会館（東京都千代田区）⃝テーマ：血流と動脈硬化、血栓性イベントの関連に関する医工連携に基づくバイオレオロジー⃝年会長：後藤 信哉（東海大学医学部内科学系循環器内科学）

編集後記

2011年から発行してきたBioSupercomputing Newsletterは、この号が最終発行となりました。
高校生から大人の方までどなたにとっても手に取りやすい、わかりやすい、そして計算生命科学という最先端の研究に興味を持っていただける読み物を作ろう！との思いで始まった制作でした。制作業務を通じて研究者の研究に対するひたむきさや熱い志に触れるにつれ、それらを皆さまにお届けしたいと強く思うようになりました。その思いは創作活動への原動力となり、また仕事に対する意欲や生命科学への探究心を高めることに繋がったように思います。広報担当者としてこのような機会に恵まれたことに大変感謝しております。
ご愛読いただきました皆さま、制作にご協力いただきました関係者の皆さま、長い間ご支援を賜り本当にありがとうございました。よろしければNewsletterのご意見やご感想をお寄せいただければ幸いです。
今後も引き続き計算生命科学分野にご支援のほどよろしくお願い申し上げます。
（神内）

文部科学省高性能汎用計算機高度利用事業

HPCI戦略プログラム

分野１

予測する生命科学・医療および創薬基盤
Supercomputational Life Science

HPCI戦略プログラムは、スーパーコンピュータ「京」を中心としたHPCI（High Performance Computing Infrastructure）を最大限に活用することによって、戦略的に取り組むべき5つの研究分野において画期的な成果を産み出し、計算科学技術の飛躍的な発展を目指す文部科学省のプログラムです。
「予測する生命科学・医療および創薬基盤」は、理化学研究所を代表機関として、大規模シミュレーション・高度なデータ解析に基づく生命現象の理解と予測、およびそれを通じた薬剤・医療のデザインの実現を目指して研究を実施しています。

BioSupercomputing Newsletter Vol.14 2016.3
国立研究開発法人理化学研究所 HPCI計算生命科学推進プログラム〒650-0047 兵庫県神戸市中央区港島南町7-1-26

理化学研究所計算科学研究機構研究棟3階R301

Tel : 078-940-5835

Fax : 078-304-8785

発行：平成28年3月

RIKEN 2016-013