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」

13

2015.9 Vol.
CONTENTS

Open Up SPECIAL TALK

座談会

「京」を用いて結合自由エネルギーを正確に予測し次世代の創薬支援へ
山下 雄史 ／ 篠田 恵子 東京大学

SCLS Eyes

S-cruise ソフトウェア開発の現場から「京」を活用して巨大生体分子システムの分子動力学シミュレーションを実現
杉田 有治／ジェウン・ジョン／森 貴治 理化学研究所

ZOOM IN

課題1

SCLS研究開発に迫る

優 乙石 理化学研究所

8

予測医療に向けた階層統合シミュレーション

ヒトをモデリングし、ヒトを理解する
村井 昭彦 産業技術総合研究所
課題36

細胞内分子ダイナミクスのシミュレーション

バクテリア細胞質の丸ごとモデリングと
全原子分子動力学シミュレーション
課題3

2

9

予測医療に向けた階層統合シミュレーション

ヒト静止立位と二足歩行の神経制御－運動揺らぎと神経疾患によるその変容－
野村 泰伸／ Chunjiang Fu 大阪大学

10

SCLS Gotcha!

神戸大学発達科学部での講義「学際性について：生物学と数学、物理学、化学の融合を例に」 11
11

第3回外部諮問委員会

NEXT STAGE・ポスト「京」重点課題へのチャレンジ

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
奥野 恭史 理化学研究所

12

宮野 悟 東京大学

14

個別化・予防医療を支援する統合計算生命科学

www.scls.riken.jp/

座談会

課題2

創薬応用シミュレーション「京」を用いて結合自由エネルギーを正確にシミュレーション科学で生体分子の振る舞いを解き明かし低分子医薬品・抗体医薬品候補の探索に役立てる
課題2「創薬応用シミュレーション」（代表：東京大学・藤谷秀章教授）は、独自に開発した分子動力学（MD）に基づく結合

自由エネルギー計算手法を用いて、疾病の標的タンパク質に強く結合する薬候補化合物の探索や、タンパク質間相互作用の解析を行い、計算科学による創薬プロセスの革新を目指している。今回は「京」を活用して、疾病の標的タンパク質の働きを抑える新規化合物や抗体医薬品の創出に資する研究に取り組む2名の研究者に話を聞いた。

バイオシミュレーション研究との出合い● 最初に、お二人が現在の研究に取り組むことになった経緯についてお話しください。

来るきっかけでした。タンパク質のシ
ミュレーションが病気を治す薬の開発と篠田

私は、大学時代は物理の相転移という現象にとても魅力を感じて最初は実いう、自分が考えていたよりも幅広く活

験の研究室に入り、放射光を用いた合金

高校時代に数学で物理現象を記述用できることに興味を持ち、チャレンジのX線回折実験を中心に研究を行っていすることの面白さを実感し、研究の道することに決めました。自分の研究が医ました。実験では滅多に見られない現象に進んでからもずっと計算科学を続けて療という社会の重要課題に直接つながるを実際に間近に目にすることができたりきました。もともと量子力学に興味があというのはやりがいもありますし、少しして非常にエキサイティングでしたが、り、プロトンの研究をしていましたが、でも貢献できれば、自分にとっても喜ば一方でその現象がなぜどのように起きる

バイオ分野でもプロトンが大事な役割をしいことですから。2011年1月にこちらのか、もっとモデル研究や理論に踏み込果たす現象がたくさんあることから、そに来て、バイオシミュレーションや薬にんでいきたいという思いもありました。

ちらに応用展開していこうと米国で分子関連するタンパク質をターゲットにした

修士、博士課程は別々の大学院に進み、生物学などバイオ関連の研究に携わり、分子動力学計算による研究を進めてきま

修士課程では希釈強磁性体の相転移を、タンパク質の研究を行ったのがこちらにした。

博士課程では量子液体の積分方程式の研山下

2 BioSupercomputing Newsletter Vol.13

山下 雄史東京大学 先端科学技術研究センター
システム生物医学 特任准教授「京」を活用したシミュレーション研究で重要なのは、失敗を恐れないことだと思います。どんどん
経験して、試行錯誤のなかから確かな成果を得ることが大事です。そして、その経験のなかから、次につながるビジョンを見いだすことも必要です。

阻害薬と結合しているキナーゼの構造: リ
ボ ン が キ ナ ー ゼ を、赤い球が阻害薬を表
している。

篠田 恵子
東京大学 先端科学技術研究センター
システム生物医学 特任助教

「京」の高度な精算性能を十分に活かせるシミュレーション手法や系で研究を進めていくことが、「京」を使う
上で大切なことだと思います。1つ1つはそれほど大きくない計算でも、それを大量に流すことで、統計的な解釈が可能になります。

抗原（オレンジ）と抗体（青）。
抗原と抗体界面で相互作用している重要な残基を原子表示してある。

に予測し次世代の創薬支援へ

図：新しい計算創薬方法の可能性究を行いました。MDシミュレーション

ことにフラストレーションがたまっているところに面白さとやりがいを感じましを用いた研究は産総研のポスドク時代にました。そんなとき、こちらに採用が決た。また、一緒に研究を行うウェットの初めて行いました。その後企業のポスド

まりました。ちょうど、山下さんが入る

先生方も、計算科学の成果を活かして薬クとして材料開発や量子化学計算など、

1カ月前、2010年の12月でした。スーパーを開発したいという思いに溢れていま

いろいろなことをやってきましたが、いコンピュータを使って生体分子のMDシ

す。シミュレーション研究が、ダイレク

つも中途半端な感じが否めなく、自分でミュレーションを行い、その構造やダイ

トに薬の開発に活用されるというのは大じっくり考えて仮説を立て、深く研究にナミクスを調べて薬の開発に役立てる研きなプレッシャーですが、ぜひ実現させ踏み込んでいくことがなかなかできない

究は、目的が明快で、出口に直結していたいという気持ちです。

新しい創薬に貢献する研究を推進●お二人は、課題2でどのような研究評価し、薬として有望な化合物を見つけ「GROMACS」で、これをストックホルム

出そうというわけです。結合自由エネル

大学などの開発者らの協力で「京」向け

山下

課題2で私がまず手掛けたのは、

ギーは、分子がどれくらい標的タンパにチューニングし、初期に比べて計算効

キナーゼを阻害する分子標的薬の研究でク質を認識できるかを示す物理量の1つ率がおよそ2倍に向上しました。この高す。多くの薬は、病気の原因となるタンです。私たちは「京」を使って、藤谷ら

速化で結合自由エネルギー計算は、さらパク質の機能を抑えることで薬としてのが開発した「MP-CAFEE」という結合自に効率よく実行できるようになっていま役割を果たします。薬を見つけるために

由エネルギー計算法により、高い精度です。これによって、有望な薬候補化合物

は、生体内の標的タンパク質と強く相互新規の薬候補化合物の活性予測を行い、を見つけ出すための技術的な基盤が整作用する化合物を探し出す必要がありま

阻害活性の高い化合物の設計・探索をい、昨年あたりから大規模なデータが蓄す。そこでスーパーコンピュータによ

進めています。ちなみに、「MP-CAFEE」

積されはじめ、それをベースに新たな創るシミュレーションによって、標的タンのエンジンともいうべきMDプログラム

薬の可能性を吟味した論文も出せるよう

パク質と化合物の結合自由エネルギーをは、オープンソースで開発されているになりました。これからは、たくさん計に取り組んでおられるのですか。

BioSupercomputing Newsletter Vol.13 3

座談会「京」を用いて結合自由エネルギーを正確に予測し次世代の創薬支援へ算した結果をしっかり解析して、サイエ

医薬の1つです。抗体そのものが薬になンスとしての成果を出していくことが、ることもありますし、他の化合物やタン

私たちの大事なミッションになると思っ

パク質と組み合わせることにより治療をています。

行うこともあります。例えばプレターゲ

私自身はもともとベーシックな研究を

ティング法のように、抗体でがんの位置してきて、そこにいちばん大きなモチを特定し、抗体につないだタンパク質とベーションがあるので、創薬応用研究を特異的に結合する化合物に薬をのせて運進めながらも、それに付随して基礎的なんで治療するというような方法に応用さ現象の不思議な側面や、また明らかにれることもあります。いずれにせよ、抗なっていないことに引き寄せられる部分

体と標的タンパク質との親和性、つまりもあります。実戦に向けてどんどん応用

抗原とくっつく強度を高めることが非常が進む一方で、ベーシックな部分で、まに重要になります。現在は扱っている抗だ不十分なところも実はたくさん残され体の親和性の向上を目指すことと、もうています。全てがパーフェクトな手法と少しベーシックな部分、具体的には、抗して完成したわけではありません。アカ

原－抗体がどのように結合するのかをシ

デミアであるからには、これからもさらミュレーションで調べています。というなる探究を続けていく必要があります。

のも、扱っている抗体が非常に特殊で、そのために、実際の計算を行って結果を抗原を認識するところにプロリンという出していくとともに、そうした側面の研残基があり、それが認識する前と結合し究も続けていくという、レンジの広い研た後で立体構造が変化（シス－トランス

究を、現在はやっています。

構造変異）するのです。その変化にはも

篠田

私が取り組んでいるのは、化学合のすごくエネルギーが必要で、それがい成の低分子化合物より分子量が大きく構

ろいろな生物学的なプロセスのスイッチ造も複雑な抗体医薬の開発に向けた研究を担っているともいわれています。このです。抗体医薬は、抗原と呼ばれる標的

転移のメカニズムをMDシミュレーショ

タンパク質に特異的に強く相互作用する

ンで直接見るのは時間がかかりすぎて難抗体を薬として応用するもので、バイオしいのですが、何かそのメカニズムを知

図：プレターゲティング治療法に用いられる“キューピッド”と“プシケ”の結合構造。 “キューピッド”（リボン表示）とつながった抗体が標的
タンパク質に結合し、薬をのせて運ぶ“プシケ”（中央のvan der Waals表示）は“キューピッド”に特異的に結合する。

る手掛かりが得られれば、抗原を認識す
る部分の設計に結び付けることができるのではないかと考えています。
結合過程や結合構造を明らかにするために、「京」を使ってMDシミュレーショ
ンを1,000本近く、それもいろいろな軌
道を描きながら結合するようにして試みました。数多く流すことによって、いろ
いろな場合を見ながら推測していこうというわけです。このような基礎的なメカ
ニズムの解明は生物学的にも非常に重要で、後に必ず薬の開発にも結び付くと考えています。

次世代に向けた研究ビジョンの構築もミッションの1つ● いよいよ最終年度に入りましたが、レーションはある意味で現実の模倣であところを見つけてアッはどのように研究を進めていきたい

り、あくまでも予測です。現実により近プデートしていくため付けていくためには、いろいろな段階で、です。いわば実 験はこれまでの成果を踏まえて、今年度とお考えですか。

きちんとした実験や検証を重ね合わせ

答え合わせのような先ほどもお話ししたように、高速て、シミュレーションとリアリティの整もので、なぜ合わなで計算する手法が整い、1つのテーマに合性を検証することが必要です。その繰

いのかを見つけ出す

200以上の化合物を計算するといった大り返しがシミュレーションの高精度化にために大切なのです。

規模なチャレンジを行ってきました。今つながりますし、創薬プロセス全体の高そこはとても重要で、後はより詳しい解析を通して、「なぜそ

速化・効率化にも大いに役立つはずです。

シミュレーション研究でいちばん頑張らな

うなるのか」を明らかにするための方法

実験とシミュレーションの関係についをブラッシュアップしていくことが重要て、若い人たちに勘違いしないでほし

そうしたことも考えながら、今年度はだと考えています。そうすることで、例

いのは、実験に合わせてシミュレーショ

担当している主要なテーマを成果に結びえばキナーゼ阻害薬にしても、より効率ンを行っているのではないということで付けるとともに、手法やメソッドをよりよく設計・探索が可能になるはずです。

す。モデルはあくまでも物理ベースで、ブラッシュアップさせていきながら、新

また、シミュレーション成果を創薬に

純粋に理論から組み立てられています。

しいクエスチョンに応えるためのシミュ

結び付けていくためには、実験の存在も実験の存在も大きいといったのは、結レーションを付け加えていくこともやっ大きいと考えています。どれだけシミュ

果を都合よく実験に合わせるためではなていきたいと思っています。シミュレー

レーションが頑張っても、やはりシミュ

く、モデルが現実をよく再現していない

ションの成果は、一方で次の実験の人た山下

4 BioSupercomputing Newsletter Vol.13

ければいけないところです。

ちに引き渡すわけですが、私の手の内に事なミッションであると思っています。

ました。とにかくこ

も成果は残るわけで、それを将来の解析

篠田 昨年、「京」を使って水を含めた系

れほどの大規模計算

で初期運動量を変えて1,000本近いMDシ

は自分でも初めての

パク質の性質を理解するヒントが得られミュレーションを実施し、その直接のアことで、はじめのうたりすれば、もっと面白くなるはずです。

ウトプットである時系列データの解析を

ちは、どこをチェッ

すでにできている手法をそのまま動かす

途中まで進めました。今はその解析の続クすれば成果を引きだけでなく、自分の頭を使って、もっときをやっていますが、その解析の結果を出すためのデータ発展させていくことができれば、それはしっかりとまとめるのが今年度の仕事かセットとして使える

素晴らしいことですよね。場合によってなと思っています。先ほど山下さんからのかもまだよく分は、結合自由エネルギーだけでなく、そ「GROMACS」が「京」で動くようになっ

かっていない状態でした。それでもとに

こにプラスすることによってより高い成た話が出ましたが、私はその恩恵を大いかくチェックを終えて、少なくとも1,000果が得られる技法があるかもしれませに受けて、とても楽をさせていただきま

本弱は大丈夫というところまでこぎつけん。アルゴリズムも同様です。これまでした。それでもMD計算はたいへんな作ました。解析はまだ途中ですが、結合まは高速化が中心でしたが、もっと他にで業で、気は遣いました。特に初期のころ

での時間や結合している時間・回数もさきることがあるはずです。たとえば、活の「京」は、データが100％出てくるこ

まざまで、結合しないものもあるなど、性予測の切り口を変えることで、有効なとがあまりなく、途中で止まってしまっ

いろいろな動きが見えています。抗原・薬候補化合物のバリエーションを広げるたり、エラーが出てデータがダメになる

抗体の結合過程を、ここまで大規模にシことができるかもしれません。今すぐになどトラブルもありました。最終的にはミュレーションした例は、おそらくこれは役に立たないかもしれませんが、それ

1,200本近く流して1,000本弱のデータがまでなかったと思います。その意味でらを次の世代、次のチャレンジで活かし揃いました。また、首尾よくデータが得も、この成果から結合プロセスのダイナてもらえるような考え方や理論としてられても、それが完全なデータかというミクスをしっかりと見ていきたいと考え

しっかり残していくことも、私たちの大と問題もあって、そのチェックも苦労しています。

技術の向上に役立てたり、興味深いタン

自分たちの研究を医療に役立てたい●5年後、10年後を見据えて、今後どと考えています。もちろん生体分子を「これ、どこか間違ってるぞ。何か気持扱う限りは、実際の医療とも切り離せまちが悪い」といって誤りを直感的に見つせんから、医療に役立つようなシミュ

けてしまうんです。私は驚いて「なぜ分研究のスパンからいうと、おそら

レーション研究もやっていきたい。例えかるんですか」と聞いたら、「分子の気

く1つのテーマに取り組んで、ある答え

ば、病気の原因を明らかにするような研持ちになれば、分かるんだよ」と話してにたどり着くまでに、5年くらいは普通

究もその1つですね。やはり糸口はいろいました。私もそんな風に、分子シミュにかかりますよね。そう考えると、10

いろな病気にあるように思います。タンレーションの可視化映像を見ただけで、年というのもけっして遠い先のことでは

パク質のちょっとした違いで、思いもよ「このあたりを動かしたら、もっと結合ありませんね。私ははじめにお話ししたらない重篤な症状につながることもありする抗体になるぞ」くらいのことが言えように、もともと物理的なメカニズムにます。小さな設計ミス、組み立てミスがるようになりたいですね。さらに、抗体興味があって、バイオロジーだけをずっ何を引きおこすのかを分子・原子レベルの研究を通して、医療にも貢献できるよと続けていきたいというわけではありまで解明していくということが、これからうな、重要な現象のメカニズムの解明にせんが、今はタンパク質や細胞のなかのもっと重要になるはずです。そこに貢献取り組んでいきたいと思っています。そ分子の振る舞いなどが次々に明らかにさしていきたいと思っています。

れから、もちろん今後もコンピュータシ

れ、バイオシミュレーションも大きく発

今はまだ1つの抗体しか扱っていミュレーション技術を活かした計算科学

展しようとしています。非常に面白い分

篠田

ませんが、5年後くらいには、抗体のシ的な研究も行っていきますが、例えば統野だと思っています。その意味でも、今

ミュレーションのことなら何でも分か

計力学など、もっと別のアプローチでバ

後は1つのタンパク質だけでなく、タンる、そんな職人というかスペシャリスト

イオロジーの世界と向き合ってみたいと

パク質の集団を取り扱うシミュレーショ

になりたいというのが、1つの目標です。

いう気持ちもあります。これはまだ漠然

ンや、特殊な働きをするタンパク質など

かつて、企業のポスドクに就いていたことした思いでしかないのですが。

を見ていき、そのなかから面白い物理をろ、上司が量子化学の専門家だったので探っていくという研究を続けていきたい

すが、その人は分子構造を見ただけで、のような研究に取り組んでいきたいとお考えですか。

山下●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.13/openup.html
BioSupercomputing Newsletter Vol.13 5

SCLS Eyes S-cruise ソフトウェア開発の現場から「京」を活用して巨大生体分子システムの分子動力学シミュ
レーションを実現

超並列分子動力学計算ソフトウェア「GENESIS」
理化学研究所杉田理論分子科学研究室

主任研究員、

杉田 有治
ジェウン・ジョン研究員 森 貴 治

理化学研究所計算科学研究機構粒子系生物物理研究チーム

チームリーダー

理化学研究所計算科学研究機構粒子系生物物理研究チーム

研究員

理化学研究所杉田理論分子科学研究室

理化学研究所計算科学研究機構粒子系生物物理研究チームの杉田有治チームリーダーらの共同研究チームは、これまで開発を続けてきた超並列分子動力学計算ソフトウェア「GENESIS」を、2015年5月8日からオープンソースソフトウェアとして無償で公開した。
「GENESIS」は、「京」のアーキテクチャを考慮した独自の計算アルゴリズムを導入することによって並列計算の高効率化を達成し、これまで困難であった細胞環境を想定した1億個の原子で構成される系についても高速な分子動力学シミュ

レーションを実現。また従来のように、タンパク質1分子や細胞膜・糖鎖・核酸などの生体分子シミュレーションも可能だ。
公開前から高い関心が寄せられており、今後、基礎研究から創薬研究まで幅広く活用されることが期待されている。開発の経緯やその特徴などについて話を聞いた。

「京」の性能を最大限に活かす分子動力学ソフトを─ いつごろから「GENESIS」の開発にまでのハードルはとても高かったという

めか、温度制御は問題なく進んだものにスピードが上がりませんでした。さらた。とにかく勉強を積み重ねながら、1つ取り組まれたのですか。

のが正直なところです。最初は思うよう開発を始めました。コンピューターを用に研究に使えるものにするためにはいろ杉田 「京」の完成前、2010年ころから

いろな機能も追加していかなければならいて分子集団系内の原子間相互作用を物ず、途中、何度も絶望的な気分になりま

理法則に基づいて計算し、分子の動きをした。中心になって開発を進めてくれた

再現する方法は「分子動力学（MD）法」

森さんやジョンさんも、いつになったらと呼ばれます。これまでに世界中で数多ゴールが見えるのか分からない状況のな

くのMDシミュレーションソフトウェア

かで開発を続けていたと思います。

が開発されていますが、「京」のように森

多数のCPUを用いて、大規模な分子集団
うとしても、CPU間の通信時間が増大す

最初は、既存のソフトウェアと同じ結果が出るかどうかに注力しまし

系に従来の計算アルゴリズムを適応しよた。 同 じ 結 果 が 出 な い と い う こ と は、るため高速計算に限界があります。そこ「GENESIS」にバグがあるということです

ミュレーションソフトウェアを自分たちレーションでは温度や圧力を一定に保つ

で、「京」の性能を最大限活かせるMDシ

でつくろうと開発に着手しました。ただ、開発が容易でないことは目に見えていましたから、個人的には取りかかる

ATDYNとSPDYN─ 壁を乗り越えて、開発が大きく進展から。次にアルゴリズムですが、シミュという方法があり、そうした方法を付け加えていくのですが、最初のうちは私が導入したアルゴリズムが間違っていたた

究が始まらないので、まず基本的なことができるようにして、その上で新しい方法を開発していこうと思っていました。
ジョン

私はここに来るまで電子状態理論に関する量子化学計算をやっていて、MD計算についてはほとんど知りません
でしたから、論文を読み、イチからMD法について勉強しなければなりませんでした。それでも、最先端の「京」が使えるということは大きな魅力でした。これ

までできなかった新しい経験やインパク
トのある成果が得られるだろうし、自分にとってもよいチャレンジになると思ってやってきました。

の全ペアの計算を並列化するアルゴリズム

アルゴリズムを用いています。言い換えれだ と 思 い ま す。
「GENEIS」は、ATDYNとを用いているのに対して、SPDYNは空間

6 BioSupercomputing Newsletter Vol.13

す。基本的なアルゴリズムを入れないと研（領域）やセルに分割し、そこに含まれる法を導入したATDYNは、粒子間相互作用

SPDYNという2つのMDプログラムと解 析ずつ問題を解決していったという感じでツールとで構成されています。原子分割

したのはいつごろでしたか。

杉田 SPDYNの開発が軌道に乗ってからの、圧力制御の方はけっこう苦労しまし

分割法によって空間全体を小さなドメイン

粒子間相互作用ペアの計算を並列化する

ば、ATDYNは相互作用を単純にCPUの数
で分割しているのに対して、SPDYNはデーSCLS Eyes

図１：SPDYNの空間分割法の概念図

SPDYNに導入している空間分割法では、シミュレーションの全体空間（ボックス）をドメイン（実線枠）とセル（点線枠）に分割。MPIプロトコルを用いた並列計算では、各ドメインに各MPIプロセスを割り当て、粒子の座標や力、ドメイン間を移動する粒子の情報などを通信する（矢印）。

図２：レプリカ交換分子動力学（REMD）法の概念図

REMD法では、対象とする系のコピー（レプリカ）を複数用意し、それぞれ異なる温度を割り当てて、それらを並列に計算し、あるステップごとにレプリカ間で温度交換を試みる。交換が採択されれば温度を交換し、棄却されればそのままの温度で計算を進める。

タ分割というイメージで、ドメインやセル法の導入ですね。

分に多様な構造が得られません。そのけです。SPDYNでは、データ通信が主に系のコピー（レプリカ）をいくつも用意

MDの何十倍、何百倍の空間構造を取るのなかの相互作用だけを分割しているわ
隣接するドメイン間で発生するため、デー
タ通信量を大幅に削減することができ、より大きな系を高速に計算することができます。これを実現するために徹底的な分割を行い、余分なデータを持たないようにしました。ここまでやるのはたいへんでしたが、ジョンさんが頑張ってくれました。

──「GENESIS」のもう1つの大きな特徴は、レプリカ交換分子動力学（REMD）

杉田 REMD法は、対象とする分子集団

して、それぞれ異なる温度を含むMDシ
ミュレーションを並列に実行し、ある頻度でパラメーターを交換することで、異なる条件のシミュレーションを混合させる方法です。パラメーター交換によっ

点、REMD法では同じ計算時間で普通のことが可能です。さらに、低温では初期構造に近い状態であることがよくありま

すが、高温のシミュレーションを混合させることで、初期構造とは異なる立体構造を探索することもできます。また、て、例えば低温から高温までさまざまな「GENESIS」では温度だけでなく、圧力や予測することができます。普通のMDでを交換することができます。こうした温度で、タンパク質の立体構造を一度にも多様な構造が取れますが、計算に時間がかかり過ぎます。
「京」を使っても、十より高機能なMD法の確立を目指して

表面張力・拘束力など、いろいろな条件

REMD法については、森さんが粘り強く開発に取り組んでくれました。

「GENESIS」を使って膜タンパク質の機能

ゲットアプリの1つに選ばれており、ソとして公開されました。

「GENESIS」に入っていない機能、普通のて、「GENESIS」がもっと速くなるように、ていくものなので、どのタイミングで公開発して加えていくことになります。そうす─ 「GENESIS」は、いよいよ2015年5月8日からオープンソースソフトウェア
杉田

ソフトウェアは常にアップデートしするかについてはいろいろ考えましたが、ベンチマークでも世界最高水準の速さを達成しましたし、論文も発表しましたか
ら、よいタイミングではないかと判断しました。今後の目標としては、「GENESIS」を
MDプログラムの世界標準というか、MD

シミュレーションソフトウェアといえば「GENESIS」と呼ばれるまでに高めていきた

いと考えています。私たちの研究室でも、新しいことをやりたい研究者は、どんどん「GENESIS」に新しい機能を付け加えて、それを自分たちの研究に活かし、最終的には誰もが使えるように汎用化して、次のバージョンに組み込んでいこうとしています。
森について応用研究を進めています。当然、MDではできないようなことは、自分で開ることによって、自然に「GENESIS」が発展していけばいいと思っています。

ジョン 私の場合は、「京」もしくは「京」以外のコンピューターでも構いません

が、とにかく「GENESIS」をより速く使
いやすくするための開発に取り組んでいます。例えば、これは「京」ではありませんが、グラフィックプロセッシングユ

ニット（GPU）を応用してMD計算を速くするGPGPUの開発が、ほぼ仕上がりつつあります。また、ポスト「京」に関するプロジェクトも、もう動き出していフトウェア開発者とベンダーが協力しソフトウェアだけでなくマシンのアーキ
テクチャも一緒に進化させていくという
コーデザインを検討しています。

杉田 今後は、今の「GENESIS」にできないものを取り入れていく、さらにはまっ
たく新しいオリジナルな付加価値を付けていくことを考えています。つまり高機能化です。さらに、「京」以外のマシンでもより高速化させていくことを目指します。幅広い計算環境でより高速化できれば、もっとユーザーが増え、研究や創薬などに活用してもらえるのではないかと思っています。

ます。
「GENESIS」はポスト「京」のター

私 も 開 発 を 続 け な が ら、 今 はAfter SPECIAL TALK対談後、若い研究者や学生からの質疑応
答やフリートークが行われました。詳細は下記URLでご覧いただけます。

●このレポートのロングバージョンは 右記URLでご覧いただけます

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.13/sclseyes.html
BioSupercomputing Newsletter Vol.13 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

バクテリア細胞質の丸ごとモデリングと
全原子分子動力学シミュレーション
理化学研究所

杉田理論分子科学研究室

優 乙石「細胞内は約７割の空間を水が占めていで構成されます（下図）。この超大規模モます」と聞くと、空間的に余裕のある環境

デルは、理化学研究所の研究員（森貴治を想像すると思いますが、実際はそうで研究員、原田隆平研究員）と、アメリカのはありません。水以外の分子の占有率が共同研究者（Michael Feigミシガン州立大

30％の空間というのは、生体分子が非常学教授）が作成しました 。マイコプラズに混み合っていて、たくさんのタンパク質

マの遺伝子は全部分かっているので、タや低分子、イオンなどが満員電車のよう

ンパク質の種類がほぼ決定できます。まにごった返しています。そうした混雑環境

た、生体高分子や代謝物分子の網羅的解でタンパク質や低分子がどのような動きや析データがありますので、どんな分子が現在、シミュレーション自体はほぼ終相互作用を示しているかは、生物学的にどれぐらいの濃度で存在するかも評価で了し、100ナノ秒程度の時間内に生体分も、また創薬分野においても重要な問いきます。このようにさまざまな実験データ

子が細胞内でどのような動きをしているかです。しかし、細胞内の分子の動きは実を用いることで、細胞膜とDNA以外の生を、いよいよ解析している最中です。タン験的測定が難しく、よく分かっていません。

体分子とその濃度がほぼ完全に「原子レベ

パク質の拡散する速さなどは、実験値と私たちは、スーパーコンピュータ「京」をルで」再現できました。私は、こうしてで良く対応していることが確認できました。

用いた大規模な分子動力学（MD）計算（原きた「細胞質の丸ごとモデル」を、計算科

その他にも細胞内の酵素の立体構造や代子に働く力を計算し、運動方程式を繰り学研究機構の研究員が開発したMDシミュ

謝物の動きなどにおいて、試験管内の希返し解くことによって、分子全体の動きをレーションプログラム「GENESIS」 と「京」薄な溶液環境では見られない多くの発見

つぶさに追跡するシミュレーション方法）

を使って動かしています。GENESISは、超がありました。今後は創薬分野への応用

によって、細胞内における生体分子のふ大規模並列MDシミュレーションを可能にも視野に入れて、細胞内におけるタンパク

るまいを原子レベルで解明することを目するためにさまざまな新技術が実装され質間相互作用や代謝物と酵素の結合など指しています。具体的には、Mycoplasma

たプログラムで、数十万個のCPUを同時にを調査するために、より長時間のシミュ

genitaliumというバクテリアの細胞質をシ稼働させても効率が落ちません 。言い換

レーションを実行する予定です。

ミュレーションしています。

えれば、私たちの研究は「京」の計算パワー

細胞質モデルは1000万原子～１億原子

[1]

[2]

[3]

めて成立するものです。

とGENESISの高効率性が組み合わさって初[1] Complete Atomistic Model of a Bacterial Cytoplasm
for Integrating Physics, Biochemistry, and Systems
Biology Journal of Molecular Graphics and Modelling.
Michael Feig, Ryuhei Harada, Takaharu Mori, Isseki Yu,
Koichi Takahashi and Yuji Sugita.
J. Mol. Graph. Model., 58, 1–9 (2015).
[2] GENESISホームページ
http://www.riken.jp/TMS2012/cbp/en/research/software/genesis/index.html[3] GENESIS: a hybrid ‐ parallel and multi ‐ scale
molecular dynamics simulator with enhanced
sampling algorithms for biomolecular and cellular
simulations.
Jaewoon Jung, Takaharu Mori, Chigusa Kobayashi,
Yasuhiro Matsunaga, Takao Yoda, Michael Feig, Yuji
Sugita.
WIREs Comput. Mol. Sci., (DOI: 10.1002/wcms.1220)

図：右:Mycoplasma genitaliumの模式図。左：マイコプラズマ細胞質の原子モデル。各生体高分子を異なる色で表示した。一辺は100ナノメートルほどで、水分子を含め1億個の原子で構成される。
●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.13

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.13/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

ヒトをモデリングし、ヒトを理解する
産業技術総合研究所

人間情報研究部門

私たちは、コンピュータ上にヒトのモ

デジタルヒューマン研究グループ

村井 昭彦

筋張力を推定します。

デルをつくり、運動などの計測データか

アプリケーションとして、「マジックミらヒトの状態を推定することでヒトを理ラー」を開発しています。これは筋張力の解しようとしています。膨大な要素からリアルタイム推定および可視化を実現しなる非 常に 精 細なヒトのモデル は 計算

たシステムで、1秒間に60フレームの高速コストが非常に高いため、スーパーコン

推定を行っています。被験者はディスプレ

ピュータのような高度並列計算が必要とイの前で運動を行い、ディスプレイにはなってきます。

ビデオカメラで取得された被験者の映像

ヒトの状 態を表わす情報の1つとして、および筋張力を表す筋骨格モデルが重畳動の原始的な部分である体性反射をモデ

筋張力などの体性感覚情報があります。

表示されます。これにより、被験者はあル化したもので、固有感覚が入力される

私たちは光学式モーションキャプチャやたかも自分の筋が服を透かして見えていと神経信号伝達による時間遅れ後の筋活

床反力計、筋電計を用いた計測とヒトのるように感じることから、マジックミラー

動が出力されます。前述の計算基盤によモデルを用いることで、筋活動度の推定と呼んでいます。このアプリケーション

り、このシステムの入出力である筋の長さ、を実現しています。ヒトをワイヤで駆動さは運動障害などの定量的診断やリハビリ張力などの情報が計算でき、入出力間のれる剛体リンク系とみなすことで、ロボテーションの効果の確認、スポーツトレー

ネットワークを実験データから同定できま

ティクスの分野で発展した運動・動力学

ニングの支援などさまざまな応用が期待す。このシステムは、ヒトに見られる膝蓋

計算基盤が適用できます。ヒトの筋骨格されます。従来これらの分野におけるアド腱反射のような体性反射だけでなく、ヒモデルは、実際の骨格標本をCTスキャン

バイスは運動の観測と経験則により行わ

トに見られるつまづきに対する反応などしたものをデータ処理し(AIST成人男性骨れてきましたが、筋張力の可視化によりのシミュレーションを実現します。また感格形状データとして公開)、その上に筋・腱・被験者の状態の定量的な把握が可能とな

覚と運動の関係を表現することから、今靭帯の端点および経由点を解剖学に忠実

り、またリアルタイムの可視化によりバイ

後運動のパフォーマンスを上げる感覚のに配置したものを製作しました。このモオフィードバックが可能となります。

推定が可能になり、その感覚を実現する

デルに基づき、運動学を解くことで関節またヒトの運動制御システムの解明の角、動力学を解くことで床反力および関ために、筋骨格モデル上に解剖学的な神

節トルク、そして筋張力二乗和最小など

経回路モデルを構築した神経筋骨格シスの最適化問題を解くことで全身の各筋のテムを開発しています。これはヒトの運

スポーツウェアやシューズの開発への展開が期待されます。

図２：神経筋骨格シ

ステム(左)。歩行とつまずきのシミュレーション(右)。

図１：リアルタイム筋張力可視化システム「マジックミラー」。筋が活動すると緑色から赤色に変化する。
●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。

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.13/zoomin02.html

BioSupercomputing Newsletter Vol.13 9

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

ヒト静止立位と二足歩行の神経制御－運動揺らぎと神経疾患によるその変容－
大阪大学

い

ま

大学院基礎工学研究科

機能創成専攻生体工学領域

ヒューマノイドロボット全盛の時 代、運動の研究をしています。患者さんの中コンピュータの中でヒトの身体運動を模には姿勢が不安定になり転倒しやすくな

擬・シミュレーションした数理モデルがる症状を示す方がおられます。このよう直立したり二足で歩いたりする様子をごな患者さんと健常者の姿勢動揺（足圧中覧になっても、「これはすごい！」と感銘

心点CoP変動）を比べると、直感に反しを受ける読者はあまりおいでにならないて、健常者の姿勢動揺の方が大きかったでしょう。しかし、ヒト生体運動の脳・のです（図参照）。つまり、健常者の姿

神経制御（モーターコントロール）を研

勢は柔軟で、患者さんの姿勢は剛直だと究する私たちにとっては、ヒューマノイ

言えます。

ドとヒトの運動は、見た目も運動の動力学的性質も、相当に異なります。

野村 泰伸
Chunjiang Fu

私たちは、姿勢制御の数学モデル（コンピュータシミュレーションモデル）を

私たちが直立姿勢を保ち静かに立って構築し、計測実験の結果を機械力学とシいるとき、身体の姿勢は微小に揺らいでステム科学の論理で説明することを試みいます。これは静止立位時姿勢動揺と呼ました。その結果、ヒトの脳は身体の直ばれます。直立姿勢は機械力学的に不安

立姿勢からの変位を直立姿勢に引き戻す

定な倒立振子のようなもので、ヒトの脳ような制御を常に持続的に行ってはおら

神経は、筋肉が発生する力を介して、振ず、制御を行わず重力に身を任せておく

子が倒れないように安定化しています。

時間帯を間欠的に作り出していると仮定

このよう考えますと、「姿勢動揺が大きすると、健常者に見られるゆっくりとしい人は姿勢の安定性が低い」と思われる

た比較的大きな姿勢動揺をうまく説明でかもしれません。ところが、私たちはこきることが分かりました。逆に、持続的の直感が常に正しいとは限らないことをな制御を仮定すると、患者さんに見られ明らかにしました。私たちは、阪大病院

る小さな姿勢動揺になります。さらに、神経内科・国立刀根山病院と共同で、運持続制御では、制御装置（脳）の特性が動障害を伴う神経疾患であるパーキンソ

少しでも変わってしまうと姿勢を安定化

ン病を患った患者さんの立位姿勢や歩行できなくなってしまうのですが、間欠制
御では、制御装置の特性がかなり大幅に変わっても直立姿勢
を ロ バ ス ト（ 頑 強 ）に安定化できること、また、間欠制御

率が高いことも分かりました。最新の研究で、二足歩行の脳・神経制御も立位姿
勢と同じように説明できることが分かってきています。
しばしば「生体機能はロボットのような人工装置と比べて柔軟性が高い」と言われます。柔軟性は運動の揺らぎを生み出します。揺らぎの生成・消失メカニズ
ムの解明は、健康科学の基盤を提供すると考えられます。スーパーコンピュータの中に構築したヒトの脳神経・筋・骨格系の詳細で大規模な数学モデルは、ヒトと同じような柔らかな運動（運動揺らぎ）を再現することができるでしょうか。パーキンソン病患者さんに対応するの方がエネルギー効と考えられる制御器の特性の変化は、患

図：ヒト静止立位姿勢のゆ

動揺らぎの変容を再現することはできる

らぎ（重心動揺）。上図：姿
勢反射障害のあるパーキン
ソン 病 患 者 さん の 姿 勢 動

者さんの運動計測で観測されたような運でしょうか。スーパーコンピュータ「京」を用いた私たちの挑戦は続きます。

揺。下図：若年健常者の姿
勢動揺。
●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.13

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.13/zoomin03.html

神戸大学発達科学部での講義「学際性について：生物学と数学、物理学、化学の融合を例に」
理化学研究所

HPCI計算生命科学推進プログラム

副統括

江口 至洋

2015年6月19日と26日に「学際性についの急速な進歩が、生物学と数学、物理学、

いと創造的で先進的な研究を行うことはでて」と題した講義を行いました。この講義

化学の融合を促進してきている』ことを主きません。そう考えることは自然で通常はは神戸大学発達科学部が新入生に対して行なテーマとし、学際性について話してきま正しいのですが、その研究を今進めるべきう「発達科学への招待」の１コマとして行わした。今年度も大筋に変化はありませんが、か、あるいはその研究成果を社会が受容すれているもので、キーワードは学際性です。

昨年度、発達科学部の中でも文系に所属するかどうかは別問題で、文系と理系の両分

私は過去４年にわたって講義する機会を与る学生から「私は文系ですが、社会に出て野の知識を十全に踏まえた考察が求められえられてきました。昨年までは『21世紀にいくと理系が有利と言われます。どうでしょます。学生が「学際性」を考えるにあたって、入り、「京」を中心とするスーパーコンピューうか。」という質問を頂いたこともあり、文学問領域の広がりと探究する深さという２タと、DNAシークエンサーなどの計測技術

系と理系の調和ある発展が社会にとって必つの軸で考えてはどうだろうかと提案して要であるし、実社会で出会う問います。例えばT字型人間やΠ字型人間で題の解決には文理融合した知識す。計算生命科学は計算科学と生命科学のが求められる点も強調すること

２つの足を持ったΠ字型人間が取り組む学にしました。実 際、ゲノム 編 集

問領域と言えます。当然その２つの足を結技 術による「デサインされた赤

ぶ 線 上には生命倫理などの文系知 識が必ちゃんDesigner Baby」の創出須です。学生からは「くさび型人間がいい」が今、世界的な問題になってきという予想外の意見も寄せられました。若ています。理系の研究者は「自分い人が創造的に新しい学際的研究領域をの行っている研究は善である」と作り上げていってくれることを切に願っていいう考えを持っており、そうでなます。

神戸大学発達科学部の学舎

第3回外部諮問委員会
平 成27年7月3日(金)、 雨 が 降りしきるて翌年の9月に開催された第2回で出さ

なか理研東京連絡事務所にて第3回外部諮れた委員からの提言を踏まえ、これま問委員会が開催されました。この委員会はで進めてきた研究活動の成果を発表しHPCI戦略プログラム 分野１「予測する生命ました。また、本年度がプロジェクトの科学・医療および創薬基盤」がより良い活最終年度となるため、後継プロジェクト動を行っていくため、国内外の学術およびへ最終成果をどう受け継いで行くのかが産業分野の有識者で構成された外部諮問焦点となる委員会となりました。

委員から、研究内容および活動について助言を得る重要な委員会です。
平成24年1月に開催された第１回、そし集合写真

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

委員会の様子

まず、研究 開 発の担 当副 統 括から外部委員会となりました。

諮問委員会からの提言に対する全般的回答

これから来年３月までは、最終成果に向が発表され、ついで各４研究課題のグルー

けさらに研究を加速させるとともに、そのプリーダーによる研究開発の最終目標、進後に続くプロジェクトへの円滑な橋渡しを

捗、成果および今後の展開についての発表

いかに実現させるかが重要な課題となりまがなされました。最後に計算科学技術推進

す。今回の外部諮問委員会では、それら課体制構築の担当副統括から研究開発支援、

題 解決へ向けた貴 重な助言を得ることが研究成果の普及、人的ネットワークの形成、できました。この場をかりて外部諮問委員

人材育成についての発表がなされました。

会の委員のみなさま、郷通子先生、Peter

また、それぞれの発表の後には質疑応答やKohl先生、金岡昌治先生に感謝申し上げ

委員からの提言も盛んに行われ、実り多います。

BioSupercomputing Newsletter Vol.13 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）において、国家基幹技術として国家的に解決を目指す社会的・科学的課題として９つの重点課題が設定された。
カテゴリ「健康長寿社会の実現」では（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」と
（2）
「個別化・
予防医療を支援する統合計算生命科学」の２つの重点課題について実施機関が選定され、2015年2月よりプロジェクトがスタートし活動を始めている。重点課題（1）（2）は、生命科学にどのような画期的成果をもたらすのか。課題責任者である奥野恭史氏、宮野悟氏に聞いた。

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
重点課題1

課題責任者

奥野 恭史
理化学研究所生命システム研究センター

客員主管研究員

ポスト「京」により、超高速分子シミュレーションを実現し、副作用因子を含む多数の生体分子について、機能阻害のみでなく、機能制御までをも達成することにより、有効性が高く、さらに安全な創薬を実現します。
2020年の本 格運 用を目指し、次世代いるという深刻な問題に直面していま

間的空間的のスーパーコンピュータであるポスト「京」す。このことから「開発費を抑えながら、機能解析をの開発がいよいよ始まりました。2020年

新薬創出を加速すること」は創薬・医療実現する新は東京オリンピック開催の年であり、我々分野にとっての最重要課題となっていま

たな構造生命科学と次世代創薬計算技術

はポスト「京」を武器として科学技術の金す。したがって、我々の最終的な目標は、を開発します（サブ課題B）。さらには、

メダルを目指すことになります。

ポスト「京」の圧倒的パワーを用いるこ

これらの要素計算技術を創薬計算フロー

ポスト「京」開発では、科学的課題にとで、これら製薬会社が抱える課題の克に沿って連結した統合システムを開発す

加え、社会的課題も重視され、創薬・医服に資することにあります。ポスト「京」ることで、高精度かつ超高速の革新的な療・気象・ものづくり・宇宙などの9つでは、生体分子の動きをシミュレーショ

創薬計算基盤の確立を目指します（サブの重点課題にイノベーションをもたらンする計算（分子動力学計算）の速度を課題C）。本プロジェクトで開発するポス

す計算技術（アプリケーション）の開発「京」の数十倍の速さにすることによっト「京」を基軸とする創薬計算基盤が製が行われています。私はこれら9つの重て、生体内分子（タンパク質など）の長

薬現場で利用されることで、これまでの点課題の１つである創薬分野「生体分子時間（ミリ秒レベル）の動きを捉え、さ創薬の実験プロセスが計算機シミュレー

システムの機能制御による革新的創薬

らに多くの生体内分子を対象にした創薬

ションに置き換わるなどの開発プロセス

基盤の構築」の責任者を担当させていたシミュレーションを実現することを目指の効率化につながり、医薬品開発コストだくことになりました。この場をお借りします。これにより、疾患の原因タンパの劇的削減、ひいては医療費の削減につして、我々のポスト「京」創薬の研究目

ク質の動的制御や複数の創薬関連タンパ

ながるものと期待できます。さらには、標や概要についてご紹介させていただ

ク質を加味したドラッグデザインの新し標的タンパク質の動的機能制御創薬、タきます。

い方法を開拓します。具体的には、ポス

ンパク質−核酸の超分子複合体を標的とこの十数年、製薬業界では、新薬の承ト「京」の演算能力を最大限に活かす分するエピジェネティック創薬、超大規模認数が横ばい状態（20品目程度／年）で子シミュレーション技術を開発すること

生体システムのシミュレーションに基づあるのに対し、研究開発費が増え続けてで（サブ課題A）、生体分子システムの時

くシステム創薬などの新たな創薬の革新

12 BioSupercomputing Newsletter Vol.13

ポスト「京」重点課題へのチャレンジ

ポスト「京」のパワーを創薬に直結する研究体制
生体分子の構造ダイナミクス

ポスト「京」でのコデザイン

ポスト「京」を用いた超高速分子シミュレーション

生体分子機能の理解

生体分子システムの時間的空間的機能解析
による新たな構造生命科学の開拓

長時間ダイナミクス法

候補化合物
デザイン

ポスト「京」MD を機軸とした革新的創薬計算基盤の構築
機能制御部位 DB

動的分子機能制御

産総研・広川東大・北尾

横市大・池口拡張アンサンブル法

タンパク質間相互作用

高精度薬剤デザイン

核酸‐タンパク質間創薬関連ビッグデータ

理研・杉田

ポスト「京」での MD 高度化

京大・奥野

東大・藤谷

QM/MM Free Energy 法

理研・杉田、（横市大・池口）

京大・林

原研・河野

粗視化モデリング

細胞内環境標的

自由エネルギー計算法

ウイルス標的東大・津田

標的分子ネットワーク

原研・河野、（理研・杉田）京大・高田、（名大・篠田）（横市大・池口）（東大・北尾）マルチスケールモデリング
東大・寺田

名大・篠田

サブ課題 A（理研・杉田）：ポスト「京」での MD 高度化とアルゴリズム深化
重点課題１

機能制御部位の同定

サブ課題 B（横市大・池口）：
次世代創薬計算技術の開発

サブ課題 C（京大・奥野）：
創薬ビッグデータ統合システムの開発

研究実施体制的アプローチを開拓することで、これまプを獲るばかりでなく、日本の将来を背成し遂げるべく研究開発に邁進する所存で開発が困難であった新薬の創出や医薬負って立つ次世代の若者に夢を与えるものです。最後にみなさまにお願いしたいこと

品開発のスピードアップにつながり、結でもあります。実際、スパコンは15年先は、2015年の手近な価値観を2035年の未果として新薬を求める患者全体への貢献の汎用計算機の性能を先取りしていると来を拓くポスト「京」に押し付けるのではなが期待されます。

言われることから、2020年に完成するポ

く、常に前向きかつ建設的なご意見を頂

私は、現在の「京」に触れて自分の計算

スト「京」は2035年の計算機環境の世界を戴したいということです。日本の産業と科科学に対する世界観が大きく変わる衝撃

我々に見せてくれることになります。それ

学の持続的発展を支えるポスト「京」の開を受けました。国の威信をかけて開発すだけにポスト「京」への期待と責任は大き発が成功するためにも、今後ますますのるスーパーコンピュータの意味は、産業上く、創薬分野での開発に関与する私ども

ご支援とご協力を賜りますよう、よろしの利益を生むことや世界ランキングでトッも世界に負けない創薬計算基盤の構築をくお願い申し上げます。

「京」からポスト「京」へ：ポスト「京」で出来るようになること
開発プロセスの効率化

ポスト
「京」

原子数

薬のつくり方を革新する

Wet実験の代替

化合物設計

化合物ライブラリー（市販・公共・バーチャル）

・ 大規模な分子間相互作用の高精度予測（正確な複合体ポーズの推定、標的選択性予測）巨大分子系MD
ウイルス・タンパク質の動的機能制御
・タンパク質間相互作用の制御
・ 遺伝子タイプを考慮した分子設計
・ 巨大分子系での薬剤作用推定

「京」
倍

十

数

aggregation

100ns

化学構築変換手法
De novo, FBDD

システム構築組合せ最適化アルゴリズム

高精度な結合自由エネルギー計算
μs

リード探索

ビッグデータ解析
ADMET予測ms

時間●レポートの詳細は右記URLでご覧ください。

ホモロジーモデリングAPOマルチコンフォーメーション生成
タンパク質間ネットワーク推定

バーチャルスクリーニング
ドッキング計算機能制御部位推定

タンパク質標的部位DB

副作用予測
リード最適化
複合体マルチコンフォーメーション解析

1分子
MP-CAFEE

1分子MD

創薬ビッグデータベース（アッセイ情報、
オミクス、
パスウェイ情報、臨床データなど）

創薬標的、副作用関連
タンパク質立体構造DB

タンパク質DB

ビッグデータ解析
活性予測

細胞内
環境

100万
〜5万

化合物生成手法
De novo, FBDD

新規創薬ターゲットの創出

1億

1,000万ポスト「京」を基軸とする創薬ビッグデータ統合システムの開発

結合自由エネルギー計算

選択性予測
複数タンパク質との結合評価
副作用回避

最終候補化合物

http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.13/nextstage01.html

BioSupercomputing Newsletter Vol.13 13

NEXT STAGE
個別化・予防医療を支援する
統合計算生命科学
重点課題2

課題責任者

宮野 悟
東京大学医科学研究所

教授

統合計算生命科学という新たなパラダイムの創成により個別化・予防医療を支援し、スーパーコンピュータが健康長寿社会を支えます。
病気は、臓器群の変調という現象とし実といえます。

ションは極めて画期的成果ですが、ほて現れますが、その背景には生命の設計

一方、ゲノムシーケンス技術の革新

ぼ全「京」を用いて17時間の連続稼働が図とも呼ばれるゲノムがあり、オミクス

は、エピゲノム・RNAデータを含め、既必要でした。がん研究では、国際連携とよばれるエピゲノム・RNA・タンパクにペタバイト単位の量のデータを生み出により主な約50種のがん種などについ質など多彩な分子が細胞を制御・構成ししています。画像や生理データなどを含て5％程度の頻度の主要な変異が、総計ています。また、細胞には環境や加齢にむ高精度臨床データも大規模に蓄積されで「京」程度の計算能力を合わせること

より長い時間をかけて変化していく個々ています。2006年に始まったグランドで同定されています。しかし、「個々人人で異なる細胞コンテクストがあり、そチャレンジプログラム、続く戦略分野プのがん」を捉えるには全ゲノム解析に基のもとで機能している臓器の状態も多様

ログラムでは、「京」をフルに動かせる

づき、1%以下の頻度の変異を網羅的にです。さらに、一生変わらないとされて

心臓シ ミュレータUT-Heartを初め とす

見いだすことが必須であり、「京」ではいたゲノムも、造血幹細胞には加齢ととる世界最高レベルのシミュレーション技

5000日を要してしまいます。上に述べもにゲノム変異が着実に蓄積していって術を開発しました。また、全遺伝子やノましたようにヒトの多様性がさまざまないることが報告されています。また、さンコーディングRNAを対象とした大規模観点から明らかになる中、大規模な画像

まざまな環境要因の影響を受けながら長生命データ解析技術の開発により、数十や生理データ、さらには健康情報やゲノ

い生体時空間的プロセスの中で生じるがテラバイト規模のデータに対応できる

ム情報と個々人の病態の分子メカニズムんは、ヒトが生れたときからそのプロセまでになり、「京」を使って初めて可能との乖離を埋める技術が不可欠となってスが始まっているといっても過言ではあになったがん生物学上の発見や予測法

います。これら心臓シミュレーションとりません。個々人の多様性だけでなく、の開発などがありました。しかし、UT-

がんだけについても、我が国をとりまく

個人の一生にも多様性があります。これHeartによるサルコメアから血液駆出ま

人類が挑戦しなければならない極めて重が、科学が明らかにした高齢化社会の現で1.5心拍のマルチスケールシミュレー

要な科学的・医学的課題の前には、「京」図１：再生不良貧血から骨髄異形成症候群へ至る12年間のクローンの進化

図２：データ同化生体シミュレーション

14 BioSupercomputing Newsletter Vol.13

ポスト「京」重点課題へのチャレンジ

文科省・
厚労省・
経産省による
ヒトデータ活用指針

東京大学 医科学研究所（課題責任者 宮野 悟）

大規模がんゲノム・
臨床情報データシェアリング

Research Administrator
研究プラットホームの提供
医療データ供与，計算科学・
シミュレーションによる連携

広報担当者
政策への反映

東大医

九大医

名大医

京府医

医学系研究者
がんサンプル収集
京大医

宮野 悟（東大医科研）

和田 成生（阪大院基礎工）

久田 俊明（（株）UT-Heart 研究所）

サブ課題 A：大量シーケンスによるがんの個性と時間的・空間
的多様性・起源の解明

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（分担：京大院医学）（分担：阪大院情報、阪大歯、阪大院基礎工、東大院工学系）

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

データ解析

大学等の研究機関（ELSI を含む社会科学研究者）

国立がん研究センター

実験・検証

大学等の研究機関（知財担当者）

ポスト「京」開発主体（理研計算科学研究機構）

予測・予防・個別化・参加型の医療応用

健康・医療サービスの実現

全ゲノム解析に基づくがん臨床シーケンス
東大医科研・京大附属病院

産業界

ポスト「京」による
長寿健康社会の実現（IT・医療機器企業等）
がん診療連携拠点病院を 407 箇所、特定領域がん診療連携拠点病院１箇所、
地域がん診療病院１箇所

重点課題２

シミュレーション

筑波医

名大医病 京府医病病院・協力機関
データ提供（分担：自治医科大学、岡山大学）

Co-Design

実験・検証

全国の医療機関
臨床医
生理学者
生命科学者

医薬品医療機器総合機構
東大トランスレーショナル
リサーチセンター

協力機関
理研、
東大
（理）
アリゾナ大学
東京医科歯科大医用計測とシミュレーションによる解析支援が一体となった医療機器開発

産業界（IT・医療機器等）
エンジニア
研究開発者

製薬企業・医療機器企業

研究実施体制のパワーを超えること、そしてそれを活にゲノムから全身を捉え、がん・循環（図２）では、高度の生体階層統合シミュ用する技術を開発するという大きな壁が器系・神経系など、全身の疾患に対して、

レーションに個体データを同化させる技

立ちはだかっています。そしてこれらの病

その病態の理解と効果的な治療の探索法術を開発します。この大規模データに基態の統合的理解は、人智・手技をはるかの研究を行い、その成果を個別化・予防

づくアプローチと並行して、サブ課題に超えた複雑さを有していることが次第医療へ返す支援基盤となる統合計算生命Ｃ「心臓シミュレーションと分子シミュに明らかになってきています。ポスト「京」科学を確立することを目的としています。

レーションの融合による基礎医学と臨床

この目的のために、本重点課題では３

医学の架橋」（サブ課題責任者：久田俊

重点課題２では、ポスト「京」によっ

つのサブ課題を実施します。サブ課題Ａ

明 〈UT-Heart研究所〉）（図３）では、分子て初めて実現できる「情報の技術」、「物「大量シーケンスによるがんの個性と時

細胞レベルの研究と臓器個体レベルの研理の原理の応用」、そして「ビッグデー

間的・空間的多様性・起源の解明」（サブ

究を融合させ、ミクロとマクロのメカニタの活用」により、環境・生体時空間的課題責任者：宮野 悟）（図１）では、ライクスとを関連させて定量的にとらえたシ

フサイエンスにおいミュレーションモデルの研究開発を行いてかつてない規模のます。

が必要とされる所以といえるでしょう。

図３：心臓シミュレーションと分子シミュレーションの融合●レポートの詳細は右記URLでご覧ください。

大規模データを解析

超高齢社会が迫る中、本課題の成果が、し、サブ課題Ｂ「デー

健康寿命の社会を支える基礎となり、加タ同化生体シミュ齢などとともに生じるさまざまな病気に対レーションによる個

して、統合計算生命科学という新たなパ別化医療支援」（サ

ラダイムが国民の健康に資することは大ブ課題責任者：和田きな社会的意義があると考えています。

成生 〈阪大基礎工〉）
http://www.scls.riken.jp/newsletter/Vol.13/nextstage02.html

BioSupercomputing Newsletter Vol.13 15

SP シンポジウム RP

RP

WS

スパコン
「京」がひらく科学と社会Supercomputational Life Science 2015
⃝日

⃝場

SM

神戸大学計算科学教育センターとの連携遠隔講義

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）

程：2015年10月20日
（火）
～21日
（水）

所：東京大学 武田ホール（東京都文京区本郷）⃝参加費：無料（懇親会は会費制）

第1日目 10 : 00 ～ 17: 50 International Workshop
on Current Topics（18: 00 ～懇親会）

第2日目 9 : 30 ～ 18: 25 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」
成果報告会

SP

⃝日

程：2015年10月7日（水）～2016年2月3日（水）
毎週水曜日 17：00 ～ 18：30⃝場 所：神戸大学工学部学舎１階
C3-101（創造工学スタジオ2）

プログラムや参
加申し込み等の詳細はこちらからご覧ください。

詳細は http://www.scls.riken.jp/e-scls/2015-2016.html をご覧ください。

第53回日本生物物理学会年会⃝日⃝場

生命科学におけるインフォマティクスと物理科学の融合―バイオインフォマティクスを広い視点から鳥瞰する―

程：9月13日（日）～ 15日（火）⃝チュートリアルセッション：10月30日（金）15：45 ～ 17：15

所：金沢大学（石川県金沢市）

並列配列相同検索プログラム「GHOST-MP」講習会⃝シンポジウム 9月13日（日）午前中次世代スパコン「ポスト京」が拓く
バイオスーパーコンピューティング

EX

理化学研究所

⃝日
⃝場
RP

一般公開
（神戸）

所：理化学研究所計算科学研究機構（兵庫県神戸市）

第２回「京」を中核とするHPCIシステム
利用研究課題成果報告会

⃝日
⃝場
SM

程：10月24日
（土）

⃝場

SM

⃝場

程：11月14日（土）～ 15日（日) ＜展示期間＞
所：日本科学未来館（東京都江東区）

第38回日本分子生物学会年会⃝日⃝場

程：12月1日（火）～ 4日（金）

所：神戸ポートピアホテル（兵庫県神戸市）⃝ワークショップ：12月4日（金）14：00 ～ 16：30

個別化・予防医療での新たなパラダイムの創出－健康・医療ビッグデータとスーパーコンピュータがもたらすもの－
オーガナイザー：宮 野 悟（東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター）

井元 清哉（東京大学医科学研究所ヘルスインテリジェンスセンター）
SP

程：10月27日（火）～ 29日（木）

所：タワーホール船堀（東京都江戸川区）

会：江口 至洋（理化学研究所HPCI計算生命科学推進プログラム）

生命医薬情報学連合大会2015年大会
2015年日本バイオインフォマティクス学会年会⃝日WS

所：日本科学未来館（東京都江東区）⃝スポンサードセッション：10月28日（水）16：00 〜 17：30
司⃝場

程：10月26日（月）

CBI学会2015年大会⃝日

サイエンスアゴラ2015⃝日

オーガナイザー：池口 満徳（横浜市大）
EX

報告会 EX 出展 SM セミナー WS ワークショップ

程：10月29日（木）～ 31日（土）（京都府京都市）
所：京都大学宇治キャンパス⃝スポンサードセッション：10月30日（金）13：30 ～ 15：30

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

第9回京コンピュータ・シンポジウム（仮）

⃝日
⃝場
SP

程：2016年1月29日（金）

所：よみうり大手町ホール（東京都千代田区）

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）

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.13 2015.9
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27年8月

RIKEN 2015-056