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
HPCI戦略プログラム 分野1 「予測する生命科学・医療及び創薬基盤」

BioSupercomputing
5
Newsletter2011.112011年 6月

Vol.

京速コンピュータ「京」、演算速度世界一位を獲得

TOP500ランキング1位の証明書
2011年6月の「京」の整備状況

CONTENTS●SPECIAL INTERVIEW◦“予測する生物学”をめざすバイオスーパーコンピューティングの挑戦はいよいよ世界一の「京」で成果を出すフェーズに入った

理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム 副プログラムディレクター 姫野 龍太郎●研究報告●SPECIAL INTERVIEW

●研究報告

●報告

◦高性能計算機資源および開発アプリケーションの産業利用促進を図るために何をすべきか
計算科学振興財団 チーフコーディネーター 福田 正大
都市活力研究所 主席研究員 バイオグリッドセンター関西 理事・事務局長 志水 隆一◦ QM/MM 自由エネルギー法による酵素反応分子機構の解析
京都大学大学院理学研究科 林 重彦（分子スケールWG）◦ アクチン細胞骨格の計算メカノバイオロジー
京都大学再生医科学研究所 井上 康博（細胞スケールWG）◦ 血栓シミュレーションに向けた血流解析手法の開発
東京大学工学系研究科 伊井 仁志（臓器全身スケールWG）◦生命体シミュレーションのためのデータ同化技術の開発
統計数理研究所 樋口 知之（データ解析融合WG）◦複雑な生命現象の理解と予測に向けて計算生命科学の明日を拓く
理化学研究所 HPCI計算生命科学推進プログラム プ ロ グ ラ ム デ ィ レ ク タ ー 柳田 敏雄
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
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 江口 至洋◦創薬応用シミュレーション

東京大学先端科学技術研究センター 藤谷 秀章（分野1－課題2）◦ 次世代DNAシークエンサデータの超高速解析
東京工業大学大学院情報理工学研究科 秋山 泰 / 石田貴士 / 角田将典 / 鈴木脩司（分野1－課題4）◦バイオスーパーコンピューティングサマースクール2011
理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム 石峯 康浩（臓器全身スケールWG）
統計数理研究所 データ同化研究開発センター 斎藤 正也（データ解析融合WG）
新潟国際情報大学 近山 英輔（細胞スケールWG）
東海大学医学部内科学系循環器内科 七澤 洋平（細胞スケール／臓器全身スケールWG）
理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム 半田 高史（脳神経系WG）
理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム 舛本 現（開発・高度化T）
理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム 森次 圭（分子スケールWG）◦「次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの開発（ISLiM）」
開発アプリケーション紹介ページ、オープン
次世代計算科学研究開発プログラム 次世代生命体統合シミュレーション研究推進グループ●イベント情報

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S

PECIAL INTERVIEW

バイオスーパーコンピューティングが拓くライフサイエンスの未来“予測する生物学”をめざすバイオスーパー
コンピューティングの挑戦はいよいよ世界一の「京」で成果を出すフェーズに入った
次世代計算科学研究開発プログラム

理化学研究所
副プログラムディレクター

姫野 龍太郎●開発ソフトウェアの3分の1が「京」環境でのテストを開始
非常に複雑な“超多体系多階層問題”ともいうべき生命現象を、ペタが使えるようになったのが今年度に入ってからですから、それを考える

スケールという桁違いの性能を有するスーパーコンピュータ「京」をフとかなり速いペースで性能チューニングが進み、ある程度満足ゆく性能

ル活用することによって理解し、創薬や医療に貢献するためのソフトウェが出ていると言えるでしょう。ただ残念なことに、いくつかのソフトウェアを開発する──こうした目的で2006年に動き出したグランドチャレ

アでは、まだ並列性能や単体性能がよくなかったり、Platypus-MM/

ンジ（次世代生命体統合シミュレーション）も5年が経過しようとしてCGのように並列性能は出ているのに単体性能があまりよくないといっおり、ソフトウェアの開発は、いよいよ「京」を活用しながらの超大規たものもあり、さらなる改良を進めているところです。もちろん、「京」模並列化と実機チューニングを進める、新たなフェーズを迎えています。

そのものも未だ整備途中のマシンですから、今後、コンパイラや通信用整備途中ながら、「京」は、今年（2011年）6月に発表された第37のライブラリなどが充実していくことによってソフトウェアの性能も向回TOP500において、LINPACKベンチマークで8.162PFLOPSを達成（実行効率93.0％）し、第1位を獲得しました。そして、この「京」で実行することを目標に、現在31本のソフトウェア開発が進行中です。
すでに、そのうちの11本が大規模並列化を進める開発フェーズ（8,192
並列）をクリアし、「京」環境でのテストを行っています。その1つである「大規模並列用MDコアプログラム（cppmd）」は、3月末の時点で上していくと思いますが、それを待っている余裕はありません。私たちが試験利用を通じて「京」を優先的に使えるのは2012年10月末までです。それまでに、まとまった計算を行って、サイエンティフィックに意
味のあるしっかりとした結果を出さなければいけません。そのためには
コードの最適化など、今できることをすべて行いながら、なるべく短い時間で最大限の性能を出すことが求められています。

実効効率30%を超える性能を発揮して、1.3PFLOPSを達成しました。

もちろん私たちとしては、開発中の31本のソフトウェアすべてを「京」これらのソフトウェア開発には、「京」の性能をフルに引き出すことがで走らせて、結果を出す計画です。しかしながら期間は限られています

求められており、私たちとしても、マシン全体（10PFLOPS）を使っので、計算規模や時間をどのように割り振っていくかも、これから具体たときに、少なくとも1PFLOPSを超えるソフトウェアをできる限り多的に決めていかなければいけません。システム全体を使って計算できる

く揃えたいと考えていますが、とりあえず1本は目標となる性能を達成

ものは10本以下、いやもっと少ないかもしれません。さらに、計算規模したことになります。cppmdを含めて現在(2011年10月)までに4本を縮小して長い時間をかけるなど、問題設定の検討も必要です。限られ(cppmd、ZZ-EFSI、CafeMol、ZZ-HIFU)が実効効率20%を超え、さた時間内に計算資源を効率よく活用して最大の成果を出すにはどうすれらにそのうちの2本(cppmd、ZZ-EFSI)は約40%に達しています。「京」ばよいのか、それも今後の大きな課題の1つだと思っています。

●ライフサイエンスの新たな時代を拓くために種をまいたグランドチャレンジ
グランドチャレンジと並行して、今年度から「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」」が始まりました。
グランドチャレンジがめざしてきたのは、基本的にソフトウェアの開発です。それもニーズ志向ではなく、シーズ志向、つまりサイエンスオリ
エンテッドで開発に取り組んできました。ライフサイエンス全体をコン
ピュータシミュレーションやデータ解析の方向へ導いていきたいという思いで、遺伝子、生体分子から臓器、全身まで、いろいろなスケールの幅広い研究を含めたソフトウェアのパッケージをつくってきました。さらにその結果を出し、それらを公開することによって、この分野の敷居を低くし、新たに研究したいと思っている人たちに私たちの成果を役立ててもらうことが狙いです。ですから、必ずしも製薬・医療分野が望んでいるソフトウェアばかりではありません。一方、HPCI戦略プログラム
は、「京」などの高度計算機資源を最大限に活用して、社会的に意味のある成果を生み出していくことをめざしています。ですから、同じ分子動力学の計算ソフトでも、グランドチャレンジにおいては「京」に向けて開発することが目的であり、戦略プログラムではそれを利用して創薬につなげていくことが期待されているのです。同じものを扱っていても、「開発」と「利用」というように、フェーズは全く違います。私たちは、いってみれば種をまいてきたわけで、きれいな花が咲くように全力で努力してきました。さらにそこから実を上手に育てて刈り取るのが、戦略プロ

2 BioSupercomputing Newsletter Vol.5

グラムの仕事といえるのではないでしょうか。
私たちは、ある意味で社会のニーズとは無関係に設定したゴールに向かって走ってきました。しかし今後は、必ずしもそれだけではなく、実際の創薬に向けて活用されたり、医療機器の開発に役立てられたりという応用の道を開いていくために、新たな機能をつけ加えたり、使いたいと望む人たちと共同研究をしたり、講習会を開いたりすることが求められるでしょう。そうして、グランドチャレンジの成果が、戦略プログラ
ムに引き継がれていくのだと思っています。産業利用、特に創薬の面では、すでに分子スケールの研究チームやデータ解析融合の研究チームの成果に大きな期待が寄せられています。すぐにでも活用できるソフトウェア
として、注目されているわけです。臓器・全身チームの取り組みも、少し時間がかかるかもしれませんが、創薬や医療に貢献するものとして期待されています。私としては、これらのソフトウェアをベースに新たな機能を付加したり、組み合わせたりすることで、さらに私たちが予想し得なかった新しい方向へ伸びていってほしいと願っています。とはいえ、私たちがまずやらなければいけないことは、これまで開発してきたソフ
トウェアにさらに磨きをかけることです。そして、今までにない、世界が驚くような研究成果を出すこと、すなわち素晴らしいサイエンスの花を咲かせることであるのは言うまでもありません。

SPECIAL INTERVIEW

計算機室に並ぶ京速コ
ンピュータ「京」（左）。
1筐体に24枚のシステ
ムボードが搭載されている（右）。

「京」の設置が進められている計算科学研
究機構の建物。

●「京」が使えるようになってより深まった研究者の一体感
そもそもグランドチャレンジが計画されたころ、私たちのまわりの圧リストです。そこには、「『京』がハードウェアで世界一になったのだか

倒的多数は、ライフサイエンスの研究を加速したいのであれば、コンら、次は私たちが成果を出す番だ」、「私たちが頑張らなければいけない」

ピュータシミュレーションにお金をかけるより、実験装置を充実させる

といった熱意あふれる意見なども書き込まれていて、目的意識の高さと、方がよほど効果があるという考えでした。ライフサイエンスのソフトウェ

一緒になって1つのプロジェクトを推進しているという実感をみんながアで、スーパーコンピュータできちんと成果が出せるものが本当にでき持っていることを、あらためて知ることができました。

るのか、そんな疑問の声があがる状況のもとで、グランドチャレンジはスタートしたのでした。ところが、今の段階で、すでに開発中のソフト
ウェアの3分の1が1万並列を超えるレベルで「京」でのテストを開始し、
実効効率10％を超える性能を出すものが次々に生まれています。もちろん、これは単にプログラムの性能の話であり、科学的に意味のある結果を出していくのはこれからですが、確かに言えることは、このプロジェ
クトを取り巻く人々の見方が、確実に変化してきたということです。コ「京」が動き出すと同時に結果を出す、それが私たちに与えられた使命であり、そのために残された時間はあと1年です。見事な花を咲かせ、次に続く「利用」というフェーズにつなげていくためにも、ラストスパー
トを迎える最後の1年は、最も重要な年になるはずです。そんな来年に向けて、今いちばんの懸念は、実は来年度の予算です。これをしっかりと確保すること、これもまた私たちの大きな課題になっています。

ンピュータシミュレーションの可能性に期待する声は、どんどん大きくなっています。
同時にプロジェクトのなかにいる人たちも変わってきました。もともと非常に広い研究分野の人々の集まりだったこともあり、当初は自分の研究分野にしか関心がなく、共通の言語がない状態でスタートしました。
同じテーブルにつくようになって、ようやくお互いの顔も分かるようになり少しずつ理解が進むようになりましたが、劇的な変化が生まれたのは、「京」が使えるようになってからでした。「京」で性能を出すためにはどうしたらいいのか、これはプロジェクトに関わるすべての研究者の共通の関心事です。そして、共通体験、共有言語を通して、「京」を中心に1つのプロジェクトを推進しているという一体感が研究者たちのなかに生まれ、お互いの絆がますます深まっていくことを実感しています。
その一例が、最近できた「京」を使う若手研究者たちだけのメーリング

京速コンピュータ「京」の性能をフルに活用して、生命現象の理解と医療に貢献するためのソフトウェア開発をめざす。

開発が進む31本のソフトウェアのうち、すでに11本が予定の大規模並列化を達成し、「京」を使用したテストに入っている（上）。１万並列以上を達成したものも10本を数える（下）。（2011年10月現在）

BioSupercomputing Newsletter Vol.5 3

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PECIAL INTERVIEW

バイオスーパーコンピューティングが拓くライフサイエンスの未来

高性能計算機資源および開発アプリケーションの産業利用促進を図るために何をすべきか
財団法人 計算科学振興財団 チーフコーディネーター

福田 正大（写真左）公益財団法人 都市活力研究所 主席研究員
特定非営利活動法人 バイオグリッドセンター関西 理事・事務局長

志水 隆一（写真右）● 民間企業にコンピュータシミュレーションが普及しにくい理由━━ お二人は、HPCIコンソーシアムの産業利用促進検討ワーキ
ンググループのメンバーでもありますが、最初に、お二人が現在
どのような活動をなさっておられるかをお話しください。ちなみに福田さんは、かつて航空宇宙技術研究所で世界最速を達成した
スーパーコンピュータ「数値風洞（NWT）」の開発・運用に携わり、その後も一貫して計算科学の世界を歩み、その発展に貢献してこられました。

ンを研究者が開発しても、民間企業の人たちにはなかなか使いこ
なせない、使うにはサポーターがついて手とり足とり指導しないといけない。だから民間企業に普及しないんだという話を、よく聞くものですから。
志水

力を持っておられます。中身をしっかり知っておきたいということでアプリケーションの説明は求められますが、後は簡単な手ほ福田 （敬称略） 現在は、計算科学やシミュレーション技術の普及によっどきだけで十分。さらに私たちと一緒になって、大学のスーパーて日本の産業を活性化させていこうと設立された計算科学振興財

コンピュータをどんどん使って計算するところまでやっているの団で、いろいろな企業のみなさんにスーパーコンピュータを活用した研究・開発のお手伝いさせていただいています。財団にも産業界向けの計算機「FOCUSスパコン」があり、これを活用して企業の技術高度化支援なども行っておりまして、みなさんに大いには、そのうちの3社くらいではないでしょうか。
福田
志水「一から教えてほしい」という企業もたくさんあります。また、「自ただきます。もともとは大阪大学が推進してきた「バイオグリッ

分たちも、今後は大手のようにスーパーコンピュータを使った創ドプロジェクト」がありまして、これはグリッドコンピューティ

薬に取り組んでいきたいので、勉強させてほしい」と私たちの研ング環境でバイオ・医療向けの開発アプリケーションを動かして究プロジェクトにオブザーバーとして参加している企業もありま

いこうというものですが、その技術や研究成果を産業界など広く
人のバイオグリッドセンター関西です。2004年にテストベッドを開始して、「ぜひ使ってください」と呼びかけたのですが、当初、製薬会社は全く動いてくれませんでした。大阪大学のスーパーコす、もちろん、秘密保持契約を結んだ上での話ですが。
福田志水

ちょうど動き出そうとしていた阪大発ベンチャーと手を組んで知的クラスター創成事業を、翌年には医薬基盤研究所からも「インシリコ創薬をやりたい」という話がありまして、コンピュータシ
ミュレーションに基づいて医薬品候補化合物を創製する「創薬バリューチェインプロジェクト」が始まりました。時期的にも、ちょうどインシリコ創薬が流行になりつつあったころで、それも幸いだったと言えるかもしれません。
福田バイオグリッドセンター関西で使えるようにしたアプリケーショ
ンは、大阪大学の先生が開発されたものですか。

志水いろいろ使いますが、基本的には大阪大学蛋白質研究所の中村春
木教授や産業技術総合研究所の福西快文氏らがつくられたドッキ
ングシミュレーションなど（myPresto）です。

福田

プロジェクトが始まってから、実施の計算は製薬会社の人たちがやったのですか。

志水

企業に外注しました。そもそも製薬会社は入っていないんです。

福田

そうですか。なぜそんなことを聞いたかというと、アプリケーショ

まずは製薬会社の色をつけないで開発しようということで……。

4 BioSupercomputing Newsletter Vol.5

ええ。ただ、製薬業界全体に広がっているかというと、どうでしょうか。まだメインストリームにはなっていなくて、実験で行き詰ったときに、ちょっとシミュレーションでやってみるというところていたのですが、「データを出せない」、「自社から外部へネットワーんでした。ならば、自分たちで成果を出してみようということで、

中堅レベルの製薬会社のなかにも、積極的に取り組んでいこうという意欲をお持ちのところがあるということですね。

ンピュータを確保し、アプリケーションを移植して動くようにしクをつなぐことなど許されない」と、どこにも使ってもらえませ

どのくらいの計算資源をお持ちかは分かりませんが、大手企業は
やり、化合物を見つけられる体制が整っていると思います。ただ、私が関わっていますバイオグリッドセンター関西の話をさせてい世の中で活用してもらうことをめざして設立されたのが、NPO法

すでに数社はそこまでやっておられるんですね。
自社で化合物ライブラリーを持っていて、自分たちで反応試験を活用していただきたいと思っています。
志水

製薬業界について言うと、いくつかレベルがあって、日本の大手10社くらいは計算科学をやっている人がいて、自分たちで使えるが多いように感じます。
福田

まずインシリコチームがシミュレーションでやってみて、仕上げに実験をやるという流れにはなっていないわけですね。

志水

時間的な問題もあるようです。計算結果を半月待つなら、実際にやってしまった方が早いと……。そうしたタイムラグの問題などもあって、合成チームとインシリコチームがうまくコラボレーショ
ンできる体制になっていないのではないかと思います。あとは、
これまで自社の計算機リソースでできることしかやってこなかったために、「大規模な計算なんてできない」と、最初から諦めているところもあると思います。それこそ「京」のような桁外れのリソー
スを使ってがんがんシミュレーションをやっていくということが、もともとの発想として出てこない……。

● シミュレーションへの製薬会社の認識も変化しつつある━━ 先ほどお話しにあった、社外にデータを持ち出せない、ネッ
トワークにつなげないといった状況は、今も変わっていないのでしょうか。

SPECIAL INTERVIEW
志水

少しずつ意識は変わっていると思います。自社の研究員に計算ばかりやらせていられない、そんな余裕はないといった事情もあると思いますが、最近は組織同士の秘密保持契約さえきちんとでき

創薬バリューチェインとはるなら、作業的な計算は外注に出してもよいという動きが広がり

創薬バリューチェイン

つつあるようです。
福田

Wet 系
インシリコ系

重要な産業に対しては、計算を引き受けるしっかりとした受け皿

Wet チームを用意すべきだと、私は思いますね。例えば、製薬業界の計算はWet チーム

理化学研究所が引き受けるといった体制を、国策として整備したらいい。そうすれば、責任の所在もはっきりするし、コストパ
フォーマンス面はもちろん、いろいろなノウハウも集まるはずです。うちの財団のFOCUSスパコンも、まさに産業界で使っていた蛋白質結晶化

蛋白質
構造解析

だくことをコンセプトに導入したわけです。25TFLOPSほどだか
らそれほどのパワーではありませんが、多くの企業を回ってお話

化合物
最適化

基本骨格
探索
・構造的アプローチ
・統計解析的アプローチ

合成

EXIT

・構造的アプローチ
・構造活性相関バイオグリッドプロジェクトの成果しをさせていただいて、つくづく分かったのは、十分にニーズがあるということです。私たちのところはCAE（Computer Aided

出展 : NPO 法人バイオグリッドセンター関西

Engineering）系が多くて、製薬会社はまだあまり回っていませんが、志水さんのお話しをうかがっていると、ニーズは十分ある
志水と思いますね。

う若い者がいるなら、一度話を聞いてみよう」ということになり、製薬業界は、今ちょうど過渡期にあって、これまで頑なだったも話が進み始めたという経験があります。企業に、どのように情報のが、外のリソースを使ってもいいのではないかという流れに向をインプットしていくかということも大事です。事を急いで、たかいつつあります。一方で、世界一の「京」が産業利用に力を入だ上から攻めていけばよいというものではない。土に種をまいてれるということで、これは非常にいいタイミングだと思います。
あとは成功事例といいますか、成果が目に見えるかたちで出てく福田

実はある製薬会社で福田さんが今お話しになったことと同じよ

ると、「やってみようか」と乗り出してくる製薬企業も出てくるのうなケースが進みつつあるんです。大学で開発されたアプリケー

ではないでしょうか。

ションを使った共同研究を一緒にやりながら、自社の課題を持ちその意味でも、理化学研究所がこれまで取り組んできたグランド
チャレンジの成果は、非常に重要になってきますね。

志水

おかなければ、いくら上から水をかけても芽は出ません。
志水

込み、計算結果をフィードバックしようとしています。
福田

海外と比較しても、日本ほどバイオシミュレーションのソフト開成果が出たところで、誰かが上から経営陣の背中を押してくれればいい（笑）。

発に力を入れている国はないと思います。日本が世界のトップを走っていると言ってもよいのではないですか。ここまで日本の英知を結集しているのですから、これを使わない手はないですよ、
もったいない。そういうことを、もっとみんなで宣伝していかな
いといけませんね。

━━ アプリケーションを開発している研究者の方々に、実用化といいますか、産業利用をめざすために知っておいてほしいことはありますか。
福田● 種をまいておかなければ、上から水をかけても芽は出ない

ら「このプログラムで、ちょっと違うこうした計算ができないでしょうか」といったいろいろな要望に応えられる機能が付け加えられているといいですね。そうした要望に抵抗感なく応じていた━━ なかなか新しい薬が生まれにくい時代ですが、製薬業界において、候補化合物を見つける手法としてコンピュータシミュ
レーションの評価、期待度はどうなんでしょうか。
志水

それほど詳しいわけではありませんが、コンピュータを使ってみだけると、「このチームで一緒にやっていきたい」という信頼関係もできてくるのではないでしょうか。もちろん、何でも企業の言う通りにするということではありませんよ。
志水

ユーザーインターフェイスなどは研究者の領域ではありませんか

やり方が分からないので、踏み込むのに躊躇しているというとこらね。できれば汎用性を意識したものにしていただくとよいと思ろはあるでしょうね。あとは、企業のトップに「そんなやり方でしょうか。その意識を変えていくことも課題だと思います。
福田

私が航空宇宙技術研究所にいたころの話ですが、スーパーコン
ピュータを入れたときに、「これからの航空機開発にはシミュレー
ションをもっと活用していかなければいけない」ということを業界の主要企業に話したのですが、当時、中間管理職の人たちはあまり乗り気ではありませんでした。そのときにどうしたかというと、まず新しい技術を吸収することに意欲と熱意を持つ若い現場の担当者と話をしました。私たちが開発したアプリケーションをどんどん使ってもらったのです。その次に重役のところへ行き、

まずはきっちりアプリケーションをつくっていただいて、あとは
簡単なものでいいのでマニュアルを用意してもらえば、その先のようかという意識は育ちつつあると思います。ただ、そのための薬ができるのか」といった、ある種の不信感があるのではないで計算例として、こうした入力でこういう結果が出るといったものが用意されていると分かりやすいです。あと大事なのは、企業か

います。
福田

このグループの化合物には使えるけど、あっちのグループは計算できないというものでは困りますからね。

志水

とにかく私たちとしては、コンピュータシミュレーションの理解と普及をめざして、製薬業界を中心に「こういうものが使えます
よ」、「こんなすごいアプリがありますよ」、ということを広くお伝えしていきたいと思っています。

━━ 難しい部分もありますが、それでも今後が楽しみという気持ちになってきました。今日はありがとうございました。

「今、取り組まなければ、日本の技術に将来はない」と話しましたが、なかなか重い腰を上げようとしません。そこで、「おたくの若い元
気な技術者たちはやりたいと言っていますよ」と言うと、「そういBioSupercomputing Newsletter Vol.5 5

研究報告

QM/MM 自由エネルギー法による酵素反応分子機構の解析

京都大学大学院理学研究科

林 重彦（分子スケールWG）
我々のグループは、酵素反応分子機構の解析のための QM/MM 自由

ネルギー法では、MD シミュレーションによりサンプルされた MM 部分

エネルギー法の開発を行っています。生体分子の分子機能は、多くの場の構造分布により定義される自由エネルギー曲面上で、QM 法によって合に酵素触媒活性を持つ化学反応と共役しています。従って、酵素化学

取り扱われる活性部位分子の最適自由エネルギー構造が決定されます。

反応機構の理解は、生体分子機能の制御及び設計に重要となります。そ我々は、平均場近似と統計的 reweighting の手法を組み合わせ、さらの目的のために、現在、主流となっている手法が、量子化学的（QM）手に QM-MM 間の長距離クーロン相互作用を Ewald 法により適切に考慮

法、及び分子力学的（MM）手法を組み合わせるハイブリッド QM/MMすることにより、非常に精度の高い効率的な手法を開発しました。特に、法です。この手法では、局所的な酵素触媒活性部位を QM 法、及びそ本手法のスキームでは、QM/MM 法部分の計算と MM 構造サンプリンの他の広大なタンパク質環境を計算コストの低い MM 法で記述すること

グのための MD シミュレーション部分が完全に分離されます。従って、

により、非常に高い計算効率を得ています。これまでに我々のグループは、

MD シミュレーションに既存の洗練された MD プログラムを使用するこQM/MM 法を用いて光受容や分子モータータンパク質等の様々な酵素とが可能になり、計算遂行上の大きな柔軟性を達成しています。

反応の分子機構を解明してきました。

開発された手法 のテストとして、図１の反 応 スキームに示される α

QM/MM 法の有用性の一方で、分子機能に共役する酵素化学反応の-amylase のグリコシド結合の加水分解に適用しました。周期境界条件

計算は、依然困難でした。多くの場合、分子機能発現には生体分子の大で表される水中のタンパク質系は 68,000 以上の原子で構成され、活きな構造変化が伴います。このような構造変化は、通常 MM 法に基づく性部位の QM 分子は 600 基底以上の豊富な基底関数を用いて記述さ分子動力学（MD）シミュレーションにより解析されますが、その構造変れています。本手法を用いて、この反応の始状態及び終状態の自由エネ化に共役する酵素化学反応の計算には QM/MM 法に基づく記述が必要

ルギー最適構造を決定しました。その結果、図２に示されるように、ことなります。しかしながら、QM/MM 法では、局所的な活性部位のみのれらの最 適構造は、活性部位 周辺のタンパク質ループ部分のそれぞれ適用に制限した QM 計算であっても MM 計算に比べて圧倒的に計算コ

90ns 及び 21nsにわたる大きな構造緩和を伴い決定されました。この

ストが高く、生体分子系の遅い緩和を適切に考慮できるだけの MD サン

ような、サブマイクロ秒に迫る QM/MM 自由エネルギー構造最適化計

プリング時間を得ることができません。

算は前例のないものです。すなわち、本手法で行う構造最適化計算は、

この問 題を解決するために、我々は、新 規 な QM/MM 自由エネル

直接的な QM/MM MD 計算に比べ、１万倍の長さのタンパク質構造緩ギー法（QM/MM-RWFE-SCF 法）を開発しました。QM/MM 自由エ

和過程を追うことができ、また、他の同様な QM/MM 自由エネルギー計算に比べても 100 〜 1000 倍程度の長時間緩和を記述しています。
さらに、この計算により、反応前後において、近接ループが異なる構造を取る可能性が示唆されています（図２）。このような、酵素反応に相関するタンパク質構造の大きな変化は、これまでの手法では得ることのできない知見であり、酵素反応の新たな分子機構の解明や、制御・設計への道を拓くものと考えています。

図１：α-amylase の酵素反応スキーム（上図）と反応始状態（reactant）と終状態（product）の構造変化（中・下図）。自由エネルギー曲面上の構造
最適化構造はポテンシャルエネルギー曲面上（0 K）でのそれから変化している部分も多いが、終状態で強い電子的相互作用をしている原子間距離は、熱ゆ
らぎの効果を取り込んでも保持されていることがわかる。

6 BioSupercomputing Newsletter Vol.5

図２：反応始状態（reactant）と終状態（product）でのタンパク質構造の変化。自由エネルギー構造最適化により得られた活性部位近傍のループ（L1及び L2）の構造（赤）が、構造最適化前（青）の構造から大きく変化している。
また、L2 ループの構造は、始状態と終状態で大きく異なる。

研究報告

アクチン細胞骨格の計算メカノバイオロジー

京都大学再生医科学研究所

井上 康博（細胞スケールWG）
アクチン細胞骨格は、およそ5nm程度の大きさのアクチン単量体が互イオロジーの手法を用いて研究しています。最近の私たちの研究により、いに繊維状に連結したアクチンフィラメントを基本構造に、様々な補助タ細胞運動における細胞形状とアクチン重合が熱ゆらぎを介して連成する

ンパク質との相互作用を介して、網目構造や束構造などの高次構造を作こと[1]や、アクトミオシンネットワークに発生する力とミオシン濃度とのり、細胞の形態や運動を支える重要な力学的・化学的基盤を成しています。

関係がネットワーク構造の変化に対応して双線形になること[2]を明らかに

例えば、細胞表面のアクチンは、糸状仮足や葉状仮足などの運動性を担しました。これらは、細胞スケールの機能発現と分子スケールのダイナう構造を作り、これらは、複雑に枝分かれしたニューロン構造の形成やミクスとの関係について、重要な知見を与えています。また、計算機を用

創傷治癒における細胞運動などに必要です。また、アクチンとミオシン

いてアクチンメカノバイオロジーシミュレーションができるようになってからなる複合繊維(アクトミオシン)構造では、ミオシンのモーター運動にきたことで、細胞をまるごと１個、計算機上に再現することも全く手の届

より、力が発生し、形態形成における細胞変形や収縮環による細胞質分かない夢ではなくなってきました。もちろん、まだ、解決しなければなら裂、細胞接着のターンオーバーなどにおいて重要となります。これら構造ない課題は山積みです。これらに関しては、次世代生命体統合シミュレー

は、アクチンを中心とした分子システムの自己組織化によって現れ、また、ション研究グループ内外の研究者と連携する必要があり、現在、そのよ

常に力学的・化学的に準安定な状態を経巡ることで、ダイナミックにそうな場として、計算科学アルゴリズム研究会が定期的に開催され、分野の構造や特性を変化させることができます。私たちは、このようなアクを超えて数理モデル・計算手法の知見を共有し、また、関連する境界領

チン細胞骨格のダイナミクスと細胞機能との関連について、計算メカノバ

域の研究者との連携が進められています。
【参考文献】[1] Inoue, Y. and Adachi, T. Biomech. Model.
Mechanobiol. 2011 10:495-503.
[2] Inoue, Y. Tsuda, S., Nakagawa K., Hojo M., Adachi T.
J Theor Biol. 2011 21;281(1):65-73.

図１：移動性細胞の計算機シミュレーション：シミュ
レーションによって得られた細胞形状（実線図）は、実際に観察される細胞形状（蛍光画像）と一致しました。また、シミュレーションにより、細胞先端のアクチン重合速度（縦軸）は、細胞先端の曲率半径（横軸）に比例することがわかりました。

図２：アクトミオシンネットワークの自律的構造変化：アクトミオシンネットワークに存在するミオシンのモーター運動によって、アクトミオシンネットワー
クの構造は自律的に変化します。シミュレーションにより、構造再編に伴い、ネットワークに発生する力は、
ミオシン分率に対して双線形となることがわかりました。

BioSupercomputing Newsletter Vol.5 7

研究報告

血栓シミュレーションに向けた
血流解析手法の開発
東京大学工学系研究科

伊井 仁志(臓器全身スケールWG)
血管内壁が損傷を起こすと、そこで血栓が形成されます。通常、軽いを解析するため、赤血球・血小板を含んだ血流現象と、血小板表面・損

怪我をしてもある程度時間が経てば出血が止まるのは血栓のおかげであ

傷血管壁でのGPIbα-vWF結合現象を、統合的に取り扱う手法を開発しり、この止血こそが血栓の主な役割です。形成された血栓は止血後に溶ています(図1)。

解されますが、何らかの要因で形成された血栓が消えず肥大化し血管を血流中において赤血球の容積率は45%程度と非常に割合が大きいた

防いでしまったり、肥大化血栓が剥がれて末端の血管で詰まり血流を塞め、血管径がマイクロメートルサイズになると、血流の流動特性は赤血いでしまうこともあります。このような血栓をもとに、脳こうそく、心球の影響を受けるため血小板の凝集にも強く関わってきます。また赤血筋こうそくなどが引き起こされ、またエコノミークラス症候群(ロングフ

球は非常に軟らかく変形しやすいため、流動場とあわせた相互作用現象

ライト血栓症)も血栓が原因で発症します。こうした理由から、血栓形成となります。これらの現象を非常に多くの赤血球が含まれる系で解析すを阻害する薬剤が臨床の場で用いられています。しかしながら、止血にる必要があるため、我々のグループでは計算効率に優れかつ血流解析と携わる正常血栓に対しても作用する可能性があるため慎重に薬剤を投与

親和性の良い新たな解析手法を提案しています[1,2]。実験的に得られていする必要がありますが、人体内の血流中において薬剤の効果を前もってる赤血球の物理特性を用いて解析を行ったところ、図2に示すように、流見積もるのは非常に難しいとされています。このような背景から、我々動場における実際の赤血球の変形挙動と比べて妥当な結果が得られましのグループでは血栓形成をシミュレーションで再現することを目指してた。

おり、例えば、新薬開発の際に血流中での薬効を把握するのに役立てた
いと考えています。

血小板一次凝集の解析においては、血小板表面のGPIbαと損傷血管壁のvWFとの結合を考慮する必要があります。これらは分子スケールでの血栓形成過程においては、損傷血管壁への血小板の接着、血小板同現象ですが、現状では血流とあわせた相互作用的な解析は不可能なので、士の凝集、また赤血球をも取り込んだ凝固などが、血流や細胞代謝など

そのような結合現象を統計的に取り扱うことができる手法を導入し、血様々な要因を伴い段階的に起こっています。ここでは、その初期過程で流解析と組み合わせています。図3に示すのは解析事例の一例で、血小板ある血小板が損傷血管壁に付着する血小板一次凝集を対象にします。こ表面のGPIbαと壁面底部 (損傷血管壁を想定)のvWFが結合を起こし、血の過程においては、血管内皮細胞下のコラーゲンに付着したvWF(von小板が血管壁に接着している様子を再現しています。

Willebrand factor)と血小板表面に分布するGPIbα(glycoprotein Ibα)が結合することで、血小板が損傷血管壁に接着します。このような現象

今後は、血小板細胞の代謝反応をモデリングすることで血小板同士の凝集を取り扱い、血栓形成過程を段階的に再現していく予定です。
【参考文献】[1] K. Sugiyama, S. Ii, S. Takeuchi, S. Takagi and Y. Matsumoto, A full Eulerianfinite difference approach for solving fluid-structure coupling problems, J.
Comput. Phys., 230 (2011) 596-627.
[2] S. Ii, X. Gong, K. Sugiyama, J. Wu, H. Huang and S. Takagi, A full Eulerian
fluid-membrane coupling method with a smoothed volume-of-fluid
approach, Commun. Comput. Phys. (2011) accepted.
[3] P. Gaehtgens, C. Dührssen and K.H. Albrecht, Motion, deformation, andinteraction of blood cells and plasma during flow through narrow capillarytubes. Blood Cells, 6 (1980) 799-817.

図1：血小板一次凝集に向けた解析の模式図

図2：流動場中の赤血球の変形挙動[3]とシミュレーション結果

8 BioSupercomputing Newsletter Vol.5

図3：GPIbα-vWF結合を考慮した流体解析における血小板接着の様子

研究報告

生命体シミュレーションのためのデータ同化技術の開発

統計数理研究所

樋口 知之（データ解析融合WG）
今回の東日本大震災によって私たち研究者は、複雑なシステムを理解

最近話題になった放射線の影響を予想するシミュレータSPEEDIが、そし防御あるいは制御することの困難さと、その問題克服に向けて英知をの力を十分に発揮できなかった理由の一つに、実観測データをリアルタ傾ける永続的な努力の必要性を改めて認識させられました。地球に限らイムでシミュレータに反映させる機能がなかったことが指摘されていまず生命体のような複雑なシステムの理解と制御においては、対象に関すす。

る知識は常に不完全であることを前提に、現象の予測能力でもって研究

このような観測データとモデル計算結果の情報統合はデータ同化と呼の進め方を評価し修正する方策が有効です。このことは統計学が教える

ばれ、近年シミュレーション科学の分野で大きな注目を浴びています。

ところでありますし、そもそも人間が地球上に繁栄してきた大きな理由

データ同化の考え方を生命体シミュレーションに適用すれば、少なくとの一つでもあります。

も予測性能の着実なアップに繋がり、ひいては複雑システムの理解と制予測能力は大きく分けて二つの機能に関する有効性の総合指標となっ御に役立つことでしょう。私どもはこの強い思いのもと、データ解析融ています。一つはフォワード（前向き）計算モデルの記述力、もう一つ

合チームメンバーとして生命体シミュレーションのためのデータ同化技

は対象の現状態（現況）を捉える認識力です。フォワード計算とは、分術の研究開発に日々取り組んできました。現在の生命体シミュレーショ

かりやすく言えば繰り返し代入計算のことで、右辺に値を入れたら左辺

ンモデルは服に例えて言えば既製服のようなものです。バラエティがあっの値が出、その値をまた右辺に入れれば次のステップの左辺の値が出る

たとしても、せいぜいS・M・Lのサイズの違いがあるくらいでしょう。

ような計算方式を指します。時間発展を陽に求めるシミュレーション計

片や人の体内システムは一人一人異なっています。薬や治療法の副作用

算の多くはこの方式をとり、また長期予測はこのフォワード計算の反復に苦しむ患者さんの診療データから、その人にあったオーダーメイド、で実現されます。一方、後者は計測手法のイノベーションと直結していせめてセミオーダーメイドの生命体シミュレータが自動的に構築できる、ます。画期的な計測法の発明により従来よりも圧倒的な規模と精密さでそんな時代が早く到来することを夢見て頑張っています。

情報を得ることのできる新しい装置は、どの分野の研究者にとっても大きな魅力であり、特に生命科学においては、その発展の大きな牽引力となってきました。
しかしながら、計測装置の研究開発のみに傾斜することは、予測能力の観点からすると得策でありません。それは、対象を直接的にまるごと計測する方向性には理論上限界があることもありますが、予測能力を上げるためには、フォワード計算モデ
ルの記述力を強化することも極めて効果的だからです。地球・

個人、環境に適したパーソナライズされたシミュレーションにもとづく解析と予測が今後重要
データ同化はその実現に必須の技術
モデリング

実験・計測

宇宙科学や物性物理のようなシミュレーションを用いた研究に長い歴史がある分野では、フォワード計算の基礎となる支配方
程式がたいてい確立しており、支配方程式にもとづく計算をスーパーコンピュータ上でどう近似的に上手に実現するかが成功の鍵です。この近似計算の改善がフォワード計算モデルの改良に相当しています。バイオスーパーコンピューティングの大
きな目標の一つも、このフォワード計算モデルの記述力を、計算ハードのスケールメリットを最大限に生かして劇的に向上させることです。ただし残念ながら生命科学においては、支配方
程式に相当する原理がないと言っても過言でなく、従って、フォワード計算モデル自体も多種多様な考え方にもとづいた一般性の低いものとならざるを得ない状況です。
では生命科学においてはフォワード計算モデルの系統だっ
た改良は困難なのでしょうか？前述したように、計測法の発展とフォワード計算モデルの改良が両輪となって、現象の予測能力の向上は実現されます。そうすると、フォワード計算モデル

Simulation: PC9:GFT

シミュレーション

Experimental data: PC9:GFT
Simulation: PC9GR:GFT
Experimental data: PC9GR:GFT

を何某かの独自の評価基準で改善するのでなく、予測能力が向上するようにモデルに手を入れることは自然に思えます。つまり計測データから学習する機能をフォワード計算モデルに付加するわけです。事実、シミュレーション研究の最先端領域である気象・海洋分野では、全世界から時々刻々と集められる大量の時空間データと、スーパーコンピュータ上での世界最大規模のシミュレーション計算結果を、ベイズ統計を用いて情報統合
し、シミュレーションモデルをリアルタイムで改良することで予測性能をあげる予報業務が普通になりつつあります。また、

図1：開発しているアプリケーション LiSDAS (Life Science Data Assimilation
Systems)の利用法をあらわした概念図。LiSDASは、よく知られている地域気象
観測システムのAMeDASをもじって命名しました。実験・計測現場で得られたデー
タ（左上部分）と既存のモデル群（右上部分）を結合し、データ同化を行います。デー
タ同化により、モデルの評価や再構成も同時に実現されます。同化されたシミュレー
タの計算結果と計測データを下部に示しました。データ同化の結果は、新たな仮説構築や次の実験のデザインにも活かされます。このような一連の情報循環を実現す
る計算プラットホームが LiSDASです。

BioSupercomputing Newsletter Vol.5 9

S

PECIAL INTERVIEW

HPCI戦略プログラム 分野１
予測する生命科学・医療及び創薬基盤

HPCI戦略プログラム 分野1 特別座談会

複雑な生命現象の理解と予測に向けて計算生命科学の明日を拓く

理化学研究所 HPCI計算生命科学推進プログラム 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
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

柳田 敏雄
木寺 詔紀
江口 至洋

左より、木寺、江口、柳田「京」を中核とする日本の高性能計算基盤（HPCI）を活用して、幅広い研究分野で世界最高水準の研究成果を生み出し、社会への還元をめざすHPCI戦略プログラムが、今年度から本格的にスタートした。分野1「予測する生命科学・医療および創薬基盤」は、生命科学にどのようなブレークスルーをもたらすのか。統括責任者・柳田敏雄
氏、副統括・木寺詔紀氏、江口至洋氏にお話しいただいた（今号・次号の2回に分けて掲載）。

●生命現象をコンピュータ上に再現することが目標
柳田 （敬称略） 今、私たちがどのようなのだと思っています。これまでは、細胞の振る舞いを再現するこ

夢を持っているかを一言でいうと、とは難しい、ならばもっと限定してタンパク質1つならどうかとい非常に複雑で、非線形かつ動的なうように、できるところまで話を限定して、そこをきちんとシミュ系の代表ともいえる生命現象をコ

レーションしたときに何が分かるかというストーリーを作り出し

ンピュータ上に再現できるようにてきました。分かるところまで問題をどんどん小さくしていった

する、これが最終的な目標です。

わけです。その結果、何がおきたかというと、生物学でなく物理

例えば細胞のいろいろな働きを再学の問題になってしまいました。最初は物理の問題だったのです。

現するためには、コンピュータにしかし、多くの“生物屋さん”は、そこに見向きもしてくれませ

載せるデータがしっかりと揃ってんでした。では、生命現象と物理現象はどこが違うかということいなければいけません。当然ながになります。例えばタンパク質1つを計算機のなかに置いてシミュらデータだけでシステムが分かる

レーションしても、何も起こらないんです。何かが起きるためにわけではなく、データを処理・解は相手が必要です。その相手が働くためには、また別の相手が必析するためのコンセプトが必要で要で、別の相手もさらに別の相手が……、というように延々と続す。それらをきちんと用意して、それをベースにモデルをつくり、く世界があって、それが恐ろしく複雑で不均質な細胞という環境細胞の働きをコンピュータのなかで再現するわけです。もちろん、のなかで繰り広げられているのです。かつては計算機の能力の限細胞だけでなく、組織、器官まで再現したいのですが、それは簡界のために、そこまで見ていくことができませんでした。ところが、単なことではありませんから、まずはタンパク質の機能といっただんだん計算機の能力が高くなるにつれて、再現できる範囲が空

部分的な機能をしっかりと理解して、コンピュータ上に再現した

間的にも時間的にも大きくなって、小さく限定しなくてもよくなっいですね。さらにそこから創薬につながっていけば素晴らしいとてきました。そこでようやく“生物屋さん”たちも関心を持って思います。もちろん、タンパク質の複雑な動きがどのような仕組くれるようになってきました。その段階のさきに、「京」を使ってみで機能につながっているかも興味はありますが、まずタンパク

もっと大きなもの、もっとリアルなものを見ようということになっ質の働きが操作できるようになれば、創薬に結び付けることが期たわけです。ようやく実験をやっている生物学の研究者たちが認待できますからね。

めてくれるレベルの研究になってきたということです。さらに、

私は、これまでずっとタンパク質

これまで「計算なんて関係ない」と思われていた医療や創薬の分のシミュレーションの研究をやっ野でも、「役に立つのではないか」、「『京』を使えば面白いことがてきたわけですが、HPCI戦略プロ

できるかもしれない」と言ってもらえるようになってきました。

グラムにおける目標も、最終的にかつて不可能と思われていたことが、可能性が見えてきたという木寺

は柳田先生がいわれたように、タか蓋然的といえるくらいまで……、いや、これは言い過ぎかな（笑）。

ンパク質を計算機のなかでシミュ

柳田 「5倍よくしましょう」と言うと現実問題に縛られて悩んでしまう

レーションし、その振る舞いを一けれど、「100倍」と言えば、かえって軽い気持ちになれて、研究は進むそうです（笑）。

目瞭然という形で再現したいと思っています。しかし、材料分野

木寺者が乗ってくれるかもしれませんね（笑）。

る他の分野と比べると、生命科学はまだまだ未熟で、誤解を恐れず

私たちがこれまで使っていた計算機のレベルが10TFLOPSでしたから、「京」の10PFLOPSは1,000倍ですから、より多くの研究などのように計算科学が進んでい柳田

冗談はさておき、確かに研究者が「面白い」と思うことは非常ににいうならば、そもそも生命現象をシミュレーションすることは、

大事なことだと思います。シミュレーションって面白いんだ、役

限りなく不可能に近いことだというべきかもしれません。ならばに立つんだと思えば、それをベースにものを考えるようになり、どこまで可能なのか、私たちのチャレンジは、そこから始まった研究が新しい方向に進んでいく可能性が生まれますからね。

10 BioSupercomputing Newsletter Vol.5

SPECIAL INTERVIEW●生命科学が情報を活用したサイエンスとして成立することを示す
江口柳田

柳田先生が“夢”といわれましたが、私はこのプロジェクトを通を示すことだと考えます。それは「京」の利用によって、いままして、これまで試行錯誤を繰り返で限定されていた情報処理のあり方を革新し、情報のイメージそしながらたくさんの実験をやってのものも変えて、いままでできないと思っていたことをできるよきた研究者が、「この実験はコン

うにすることです。その方向をよりはっきりと示して、可能性を

ピュータシミュレーションで結果大きく広げていくことが、私たちが取り組んでいるHPCI戦略プが分かるから、シミュレーション

ログラムのひとつの役割だろうと思います。「京」のような巨大なに任せよう」と言える時代になれ

計算機資源を使ったデータ解析のあり方、プロトタイプを示して、ばいいなと思っています。例えば、その可能性と結果を大いに外に示していくことが重要ですね。そ自動車の安全性を調べるための衝れから、柳田先生が言われたものづくり分野などに比べて遅れて突実験ってありますよね。昔は実いるという点について、少しだけ弁護させていただくと、実は同際にたくさんの自動車を使って、じレベルの計算は私たちもやっているんです。ただそれだけでは

角度や速度を変えて実験したそう

生命の問題には間に合わない。だから小さな問題しか扱ってないですが、今はかなりの部分をシミュように見える。例えば全身スケールのシミュレーションがありま

レーションでやっているそうです。それだけコンピュータシミュ

すが、人体も基本的には自動車と一緒のように見えます。ところが、レーションの信頼性が高まっているということです。生命科学に

鉄板や鉄骨の組み合わせでできている自動車と違い、臓器1つとっおいても、同じようになってほしいと願っています。

てもたくさんの種類の細胞がやまほど集まっていて、しかも、熱おっしゃる通り、ものづくり分野などでは、今や実験の半分はシや物質が出たり入ったりしながら化学反応している。何を見るか

ミュレーションですよね。実験といえばシミュレーションを活用

によって、計算内容も変えなければならない、とにかく非常に難しい問題です。

するのが当たり前になっています。その点では、生命科学はコン
ピュータサイエンスが遅れているといえるかもしれません。しか木寺

柳田

他の分野との決定的な違いは、基本方程式がないことです。パラ

し、これからは生命科学もそうなっていきます。すべて置き換え

メーターを探して、ある傾向をみつける、状態をみつけるというることは無理ですが、できる部分は実験をせずにパラメーターをことしかない。また、おこっていることが多要因であるというこ

決めてシミュレーションでやり、どうしてもできない部分を実験

とも問題です。生命科学は、対象が非常に複雑で難しいため、まするというかたちで効率を上げていかないと、特に創薬ではアプ

だまだ時間がかかります。しかも、組み合わせが多いので、高いローチできません、試行錯誤では組み合わせが多すぎますからね。

計算能力が必要です。でも、そこをクリアして、他の分野がやっ

江口先生のおっしゃられたことに加えてもうひとつの大切なことているようなかたちまで研究が進めば、創薬などに貢献するいろは、生命科学が情報を活用したサイエンスとして成立し得ること

いろなことができるようになるはずです。

●楽しまないといい研究はできない!?
江口

タンパク質の解析だけでも大変ですし、細胞はさらにいろいろなされるわけですからね。そのためには、やはりインターディシプ

データが含まれている、複雑で多様で非線形、そうした生命現象

リナリーな研究のすそ野を広げていくことが大切であると思います。例えば理学と工学がうまく融合していくこともその1つです。

の難しさを熟知している柳田先生がプロジェクトのトップにおられ、どんどんメッセージを発信していかれることは、非常に重要

江口

合える環境が生まれてほしいですね。

新しい発想が生まれ、研究が進展していくと思います。さらに今後、分野1を盛り上げていくためには、それぞれの研究開発チーム

木寺

さらにもっといい研究ができる、それは確かです。「京」が使える

パスをつくり変えることなども必要になってくるでしょう。さらということは、研究にとって非常に大きなメリットです。だからに、このプロジェクトは5年間ですが、6年目以降にさらに新しいこそ、使う人がプレッシャーを感じるのでなく、いい緊張感を持っ動きが生まれて、この分野に参加したいという若い人たちが育つ、て、わくわくしながら研究ができる、そんな体制づくりも、これ

そういう仕組みづくりをしていきたいと思っています。研究の難からの課題かもしれません。まあ、「結果を出せ、結果を出せ」と成果をあげ、みなさんが活躍しているところを、生命科学のコミュ

尻を叩くのが私の立場ではあるのですが（笑）。
江口「面白いから、一緒にやろう！」という雰囲気も、ぜひつくっていただきたい（笑）。

ニティや若いコミュニティに伝えて、研究のすそ野を広げていきたいですね。

木寺

さらにそれを進めていくことがサイエンスそのものを向上させてす。
柳田

今までと三桁違うと、量的な変化だけでなく、質的な変化を感じますよね。

いくことにつながると思っています。しかし、いくら計算機は大事ですよと言ってもだめで、それをけん引していくもの、拠点と実際に使ってみると、確かに「京」はすごいです。その速さを体感してしまうと、これはものすごい計算機だなと実感させられま

計算機科学をやる人だけがこの分野を支えているのでなく、多くの生物学の研究者が計算機を物理的に活用している時代ですから、木寺

これを使えばすごい結果が出るという感触は、みなさん持っていなるものが必要です。その象徴的なものが、世界一の計算能力をます。だからこそ、逆にプレッシャーも感じているようです。私示した「京」ではないでしょうか。そして、実際に「京」を活用も、できるだけ「早く結果を出せ」と言わないようにしたいと思っているのですが、ついつい……（笑）。

したプロジェクトが動き出し、そこで素晴らしい研究が行われ、世界のトップを走る研究者が日本にいる、それが重要なことだと柳田か」という話が出ました。

江口 「京」が世界一になった今が大きなチャンスですね。それだけに、先生方にはいい研究成果を出していただきたい。
研究資源が1位になったことで、計算科学的なアプローチ、日本の科学研究そのものが世界1位になれるのかということも当然、注目

そういえば、先日の審査委員会でも、研究者の発表に対して「研究は楽しくやらないといけない。楽しみながら取り組んでいます

思います。

柳田

計算機の能力が高まることによって、私たちの分野の研究が進み、がお互いに問題を提起したり、新しい人たちが参加できるようなしさはあると思いますが、新しい計算機パワーを活用して新しい

柳田

世界一の「京」を使って研究ができるなんて、すごいことです。
本当にいろいろな研究者が参加して、お互いが刺激し合い、高めなことだと思います。そうすることによって、新しいデータから

木寺

責任はもちろんありますが、結果的に、楽しまないといい仕事はできませんからね。
（次号に続く）BioSupercomputing Newsletter Vol.5 11

研究報告

HPCI戦略プログラム 分野１
予測する生命科学・医療及び創薬基盤

創薬応用シミュレーション

東京大学先端科学技術研究センター

藤谷 秀章（分野１－課題2）
タンパク質とこれに特異的に結合する化合物(リガンド)の相互作用を調べる事は、生命現象の基礎的研究の大きな課題であると同時に応用の観点からも極めて重要である。特にタンパク質と薬分子との結合自由エネ
ルギーを精確に求める事は創薬分野における永年の課題である。ドッキ
ンング・シミュレーションを初めとして様々な方法が試みられて来たが、薬分子の設計に有効な精度でタンパク質との結合自由エネルギーを予測【参考文献】[1] H. Fujitani, A. Matsuura, S. Sakai, H. Sato, and Y. Tanida : J. Chem. Theory
Comput., 5, 1155 (2009).
[2] H. Fujitani, Y. Tanida, and Azuma Matsuura : Phys. Rev. E, 79, 021914 (2009).
[3] C. Jarzynski : Phys. Rev. Lett., 78, 2690-2693 (1997).
[4] H. Fujitani, Y. Tanida, M. Ito, G. Jayachandran, C. D. Snow, M. R. Shirts, E. J.
Sorin, and V. S. Pande : J. Chem. Phys., 123, 084108 (2005).

する方法はなかった。タンパク質とリガンドが水中 (細胞液) で結合した状態と、それが別々に水中に溶けている二つの異なった熱平衡状態の間の自由エネルギー差を求めるには、タンパク質の構造変化や分子の運動によるエントロピー変化を精確に取り入れる方法が必要になる。この様な計算には分子動力学法が使われるがその精度は用いる力場パラメータに強く依存する。
タンパク質主鎖のラマチャンドラ角に対する
捩れ相互作用はタンパク質立体構造を決める最も重要な力場パラメータであり、図1でこのエネ
ルギー・プロファイルをグリシンペプチドで比較した[1]。黒い実線が今日最も精度の高い分子軌道計算(LCCSD)から求めたプロファイルで、
AMBER(ff99, ff03)やOPLS-AAなど従来の分子力場と比較した。ff99sbは2006年に発表されたff99の主鎖の捩れ相互作用だけを修正した力場で、幾つかの角度で高精度分子軌道計算のエネルギーに一致する様に決められた。この為にφやψが0°でのエネルギー値は黒い線に近いが、φが80°から180°間では黒い線のエネル
ギーと比較して1kcal/mol以上高いエネルギー障壁が見られる。我々はAMBERの電荷とvander Waalsパラメータを使って、タンパク質やDNA・RNA、任意の有機化合物に対して統一
的に力場パラメータを割当てる方法を開発して

図1：タンパク質主鎖の捩れ相互作用の比較

FUJI力場と名付けた[2]。
自由エネルギー差ΔGと非平衡仕事量Wの関係式を用いて[3]、リガンドの他分子に対する相互作
用が完全に存在する状態から、相互作用が無くなるまでの複数の中間状態で分子動力学計算を独立に実行して[4]、隣の状態に移行する為に必要な仕事量Wから結合自由エネルギーを求める(図2)。このMP-CAFEE法とFUJI力場を用いてタンパク質とリガンドの結合自由エネルギーを正確に求める事が可能になる。

図2：超並列結合自由エネルギー計算法 MP-CAFEE

12 BioSupercomputing Newsletter Vol.5

研究報告

HPCI戦略プログラム 分野１
予測する生命科学・医療及び創薬基盤

次世代DNAシークエンサデータの超高速解析

東京工業大学大学院情報理工学研究科

秋山 泰、石田 貴士、角田 将典、鈴木 脩司（上から）（分野１－課題4）
次世代DNAシークエンサは、飛躍的な技術革新により１回の走査で約す検出感度が高まるためである。

１兆文字ものDNA配列読み取りを可能にしている。いわゆる旧型シーク

次に、我々はアルゴリズム上の大幅

エンサの時代でも「１ドル当たりで読み取れる文字数」は約19 ヶ月で2な高速化を行い、BLASTXを改良した

倍という驚異的な伸び率であったが、次世代シークエンサの登場以降はGHOSTXと 称 す る ソ フ ト ウ ェ ア を 作

約5 ヶ月で2倍の伸び率と言われ、また世界的に圧倒的な台数が普及しつ成 し た[1,2]。GHOSTXで は、 メ モ リ につある。現在では読み取られた配列の意味解釈の計算が最大のボトルネッ

格納された区分データベースをSuffix

クである。遺伝子ネットワークの推定のような総合的な高度計算にスパ

Arrayで 表 現 し、 ま た ク エ リ 配 列 側 もコンが必要な事は周知の事実であるが、そればかりか配列断片群に対す

Suffix Arrayに変換し、この両者を効率る基本的処理にすら大規模計算が必要となった。

良く比較することで、同じ部分文字列

ヒトの遺伝子のわずかな変異などの研究では、既知配列との完全一致の一致を多対多で一気に解決できる（図または強く類似した文字列の探索に適した高速アルゴリズムを使うこと２）。またBLASTXでは固定長の文字列ができ、大型のPCクラスタを用いて何とか対処されてきた。しかし一方、

比較しか行わないのに対し、GHOSTX

ヒトの腸内等の微生物のゲノム断片を網羅的に調べあげる研究や、深刻では一致スコアを満たすまで可変長でな配列の変異を扱う研究では、遠縁あるいは大きく変異した配列間での文字列を伸ばせるため、計算コストあ

配列相同性を検知しなければマッピング（既知配列との対応付け）が実たりの感度が向上する。BLASTXと同行できない。これには桁違いに大きな計算が必要となり、PCクラスタ等等の感度が必要な場合でも速度は約20

では歯が立たない。

倍。実用上支障がない程度に感度を下

ヒトの健康は体内に共生する多数の微生物のバランスの取れた働きにげると100倍超の高速化が達成できた。

より維持されている。またそのバランスには幾つかの局所安定解がある

高速だが感度が粗すぎて利用できなと考えられている。米国のHuman Microbiome Project (HMP)ではかったBLAT法より感度は大幅に良く、約500名、欧州のMetaHITプロジェクトでは約300名のヒトの口腔内、速度も2 〜 3倍速いという結果も得て

消化管内、皮膚、泌尿生殖系等の環境での微生物群のゲノム断片の網羅

い る。 我 々 は「 京 」 の 上 にGHOSTX的な読み取りが実行されているが、このような貴重なデータを分析する

アルゴリズムを実装し、OpenMPによ際に、文字列の強い類似性を仮定した感度の悪い手法だけでは、解釈不るスレッド並列化と、MPIによるノー

能として読み捨てられる断片配列の比率が大きく増加してしまう。
我々は、ゲノム解析の専門家である黒川顕教授（東工大）の協力の下に、まず既存のBLASTXソフトウェアの超並列実行環境の構築を行った。東ド間のデータ並列性を組み合わせて、“GHOST-MP”と呼称する超並列解析
システムを構築した。

工大TSUBAME2.0上では16000コア超までのスケーラビリティを確

相同性検索の主要部では、「京」で認した（図１）。各計算ノードへのデータベースの初期配送では、ネット

1536ノード（12288コア）までの良

ワークのバンド幅を活かした二分木転送を用いた。我々はDNA断片配列

好なスケーラビリティを実測した。断を可能な６通りの読み枠でアミノ酸配列に変換してから、既知アミノ酸

片配列１本ごとの実行時間は千差万別

配列との柔軟な比較を行う。DNA配列レベルでは大きく変異していても、だが、負荷分散機構を有するため、数

アミノ酸レベルでは残基が一致する、あるいは似た物理化学的性質を持

万ノードまでのスケーラビリティが期待できる。GHOST-MPでは、読つ残基に変異していることが多いため、文字間の距離行列を用いて比較

み込むデータベースとクエリ配列群の長さ同士の積のオーダーの計算をする柔軟な手法を用いることにより、同じ機能をもつ遠縁の遺伝子を探行うので、I/Oに終始する処理ではないものの、注意深いI/O設計は必要である。「京」ではZ軸方向の通信でI/Oノードとの入出力転送が実施されるため、代表ノードによるデータ入力とブロードキャストの機構を調整してI/O負荷のさらなる分散と低減を図り、数万ノード級までの高効率実行を目指す。

図1：BLASTXベースのシステムでの並列性能

図2：GHOSTXアルゴリズムにおける処理の流れ【参考文献】[1] 鈴木, 石田, 秋山, 情処研報 2010-BIO23(21), 1-6 (2010).
[2] 鈴木, 石田, 秋山, 情処研報 2011-BIO25(32), 1-8 (2011).

BioSupercomputing Newsletter Vol.5 13

報告

バイオスーパーコンピューティングサマースクール
2011
石峯 康浩
理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム(臓器全身スケールWG)

斎藤 正也 (データ解析融合WG)
新潟国際情報大学 近山 英輔 (細胞スケールWG)
東海大学医学部内科学系循環器内科 七澤 洋平 (細胞スケール／臓器全身スケールWG)
理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム 半田 高史（脳神経系WG）
理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム 舛本 現（開発・高度化T）
理化学研究所 次世代計算科学研究開発プログラム 森次 圭（分子スケールWG）
統計数理研究所 データ同化研究開発センター（五十音順）

2011年9月26日27日の両日、兵庫県淡路市にある兵庫県立淡路夢舞

類の概日周期転写ネットワーク解析の話とデータ同化ライブラリの紹介、

台国際会議場において「バイオスーパーコンピューティングサマースクー

細胞スケールチームの須永泰弘さんからは、細胞シミュレーション統合

ル2011」が開催されました。次世代生命体統合シミュレーション（ISLiM）

プラットフォーム（RICS）とその応用研究の紹介、また、脳神経系チーのプロジェクトに参加する研究員が中心に企画・運営を行う若手の会とムの加沢知毅さんからは、カイコガの嗅覚・運動神経系シミュレーショ

しては昨年度のサマースクール・ウィンタースクールに引き続き3回目でンや神経回路のリアルタイムイメージングについてお話しがありました。

すが、今回は「バイオスーパーコンピューティング研究会」(BSCRC)の後援のもと、名称を一新しました。

その後の懇親会・ポスターセッションでは35件のポスター発表があり、夜遅くまで議論が交わされました。参加された5人の大学院生に審査委員

現在兵庫県神戸市において設置が進んでいる京速コンピュータ「京」をお願いしたポスター賞の選定や、姫野先生のご提案による「エクサスが今年6月のTOP500で世界一になりました。ISLiMでは京速コンピュー

ケールコンピューティング」に向けた討論もそのなかで行なわれました。

タ「京」の性能をフルに発揮するような生命科学の数値シミュレーショ

二日目の「計算機・計算手法」のセッションではまず、富士通株式会

ンや大規模データ解析研究を行うためのソフトウエアを開発中ですが、

社次世代ＴＣ開発本部ＰＡプロジェクトの三吉郁夫先生、杉崎由典先生

このサマースクールでは、「京」で何ができるか、また、生命科学に対しによる招待講演ののち、粒子系・流体系シミュレーションとその高度化てどのような貢献ができるかをテーマに、「計算機・計算手法」と「アプ技法についてISLiMの3チームの代表者からご講演がありました。三吉先

リケーション」の二つのセッションを中心に講演方式で進められました。

生からは、「京」のハードウェア構成やソフトウェアの開発状況の説明、

同プロジェクトに参加する研究員や関連分野の大学院生など総勢56人が杉崎先生からは、簡単な例を挙げながらのチューニング技法の説明があ参加し、活発な意見交換を行われました。

り、のちのQ&Aコーナーでは京開発者にしかわからない細かい点にまで最初に「基調講演」として、次世代計算科学研究開発プログラムの茅教えていただきました。分子スケールチームの松永康佑さんからは分子幸二ディレクターから、ISLiMプロジェクトの道のりと今後の展望につい動力学シミュレーション（MD）、特に長距離力の取り扱いの説明や開発てお話しがありました。次に、次世代計算科学研究開発プログラムの姫

中のPlatypus-MM/CGの紹介、高度化チームの大野洋介さんからは、特野龍太郎副ディレクターから、ISLiMで現在開発が進んでいるアプリケーに短距離力におけるMDの高速化技法を「京」での実証例を挙げながら説ションソフトウェアの現在の性能・開発状況と今後の「京」利用スケジュー

明していただきました。臓器全身スケールチームの伊井仁志さんからは、

ルについてご講演がありました。

オイラー型手法による血栓形成シミュレーションの話が、また、高度化

次の「アプリケーション」のセッションでは、東京大学医科学研究所の上昌広先生による招待講演とISLiMの3チームの代表者からさまざま

チームの小山洋さんからは、微分方程式の数値解法における誤差とその原因についてお話しがありました。

なスケールの生命体ソフトウェアに関する講演がありました。上先生かISLiM若手研究者の会合も第3回を迎えたこともあり、プロジェクトにらは研究者であると同時に臨床医でもある立場から、ゲノム解析に関連関わるチーム間の交流を促すという当初の目的は達成されたのではと思した個別化医療や医師不足の問題、また、東日本大震災に見舞われた福います。今回は周知不足などによりうまくいきませんでしたが、今後は島県での活動状況についてお話しがありました。計算科学者にとっては戦略分野や計算科学研究機構の研究者たちも参加者に取り込み、生命科

解析すべきデータがあるというのは前提ですが、実は人材ネットワーク

学分野でのシミュレーション・大規模データ解析分野の若手コミュニティを広げつつデータを収集する作業が大事である、という主張が印象的で作りに向けた会合になることを期待しております。

した。データ解析融合チームの斎藤正也さんからはLiSDASによる哺乳14 BioSupercomputing Newsletter Vol.5

報告「次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの開発（ISLiM）」開発アプリケーション紹介ページ、オープン

次世代計算科学研究開発プログラム
次世代生命体統合シミュレーション研究推進グループ
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は2006年に始まり、「基礎方程式に基づく解析的アプローチと、大量の実験データから未知の法則に迫る実験データから解析へのアプローチ、さらには多階層を連結するアプ
ローチにより、異なるスケールの研究と実験データを統合的かつ有機的に結びつけ、ペタスケールという桁違いの性能を持つスーパーコンピュータの性能をフルに発揮し、生体で起こる種々の現象を理解し医療に貢献するためのソフトウェアを開発する」を目標に、京速コンピュータ「京」でペタフロップス級の実効性能を実現するアプリケーション・プログラムの開発を行ってきました。この間、開発中に得られた成果は関係する学会や論文誌で発表を行うとともに、シンポジウ
ムを開催し広く意見交換をしながら研究を進めてきました。
2011年度からは京速コンピュータ「京」での試験利用も始まり、開発しているプログラムの中から既にペタフロップス級の実効性能を達成したものも現れてきました。今後は、研究開発を行ってきたこれらのアプリケーション・プログ
ラムを多くの方に知っていただき、さらには利用していただきたいと考えています。そこで、個々のプログラムを紹介するWebページをオープンしましたのでご覧下さい（図参照）。
このページでは現在開発を行っている全てのアプリケーション・プログラムを紹介しています。今後はプロジェクトの成果を社会に還元する一環として、ソース・コードなども順次公開していく予定です。そのため、これらのプログラムを実際に利用していただけるようダウンロードサイトも充実させていく予定です。
今回研究開発しているアプリケーション・プログラムに関しては「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）成果報告会 2011」(2011年12月21日（水）- 22日（木）)で研究開発状況が報告されます。ご興
味のある方は是非ご参加下さい。
アプリケーション・プログラム紹介ページ
日本語ページ：http://www.csrp.riken.jp/application_j.html
英語ページ：http://www.csrp.riken.jp/application_e.html「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）成果報告会 2011」案内ページ
http://www.csrp.riken.jp/2011/islim-houkokukai2011_j.html「次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの開発」を紹介するビデオが下記で公開されています。こちらもご覧下さい。
http://www.riken.jp/r-navi/video/research.html
ビデオ名：生命の本質に迫る～次世代生命体統合シミュレーション研究開発～

BioSupercomputing Newsletter Vol.5 15

イベント情報「次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの開発（ISLiM）」成果報告会2011● 開催日：2011年12月21日（水）、22日（木）● 場

所：東京大学武田ホール（東京都文京区本郷）

プログラム等詳細はwebページをご覧下さい。
http://www.csrp.riken.jp/2011/islim-houkokukai2011_j.html

第4回バイオスーパーコンピューティング・シンポジウム● 開催日：2012年3月5日（月）、6日（火）● 場 所：兵庫県神戸市内（予定）
詳細は決まり次第Webページ（http://www.csrp.riken.jp）に掲載します。

京 速 コ ン ピ ュ ー タ 「京」が演算速度世界一を獲得
2011年6月に発表された世界のスーパーコンピュータ計算性能ランキング「第37回TOP500」で1位を獲得しました。整備途中段階（ピーク性能8.774ペタフロップス）の構成で、LINPACKベンチマーク
において8.162ペタフロップス（1秒間に8,162兆回の浮動小数点演算性能）を記録しました。実行効率93％は、この規模のシステムでは驚異的な記録です。また、電力あたりの演算性能のランキングであるGreen500においても6位にランクインし、電力効率もトップクラスであることが認められています。
（表紙写真）

文部科学省委託事業

文部科学省高性能汎用計算機高度利用事業

最先端・高性能汎用スーパーコンピュータの開発利用プロジェクト

HPCI戦略プログラム

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
Next-Generation Integrated Simulation of Living Matter「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」は、文部科学省の委託事業で、京速コンピュータ「京」の性能を最大限活用するペタスケールのシミュ
レーションを実現するため、分子から全身まで生体内で起こる様々な現象を統合的に理解するためのシミュレーションソフト
ウェアの研究開発を進めています。

予測する生命科学・医療および創薬基盤
HPCI戦略プログラムは、京速コンピュータ「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.5 2011.11
独立行政法人 理化学研究所

分野１

社会知創成事業
次世代計算科学研究開発プログラム〒351-0198 埼玉県和光市広沢2-1
Tel: 048-462-1488 Fax: 048-462-1220
http://www.csrp.riken.jp

発行：平成23年11月

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: 078-940-5692 Fax: 078-304-8785
http://www.kobe.riken.jp/stpr1-life