大規模データ解析と人工知能技術によるがんの起源と多様性の解明
文部科学省「富岳」成果創出加速プログラム

NewsletterNo.

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2021年3月

MIYANO Satoru「富岳」成果創出加速プログラム

大規模データ解析と人工知能技術によるがんの起源と多様性の解明
ー １年を振り返って
課題代表者
東京医科歯科大学M&Dデータ科学センター 特任教授・センター長 宮野悟

この課題の目標は、ゲノムシーケンス得され、加齢とともに増加し70歳以上では炎の長期罹患患者の大腸上皮は、大腸

デ ー タ 解 析 パ イ プ ラ イ ン Genomon 及 び

全食道面積の40〜80％が、がん遺伝子がんで認められる遺伝子変異の他に、炎ネットワーク解析アプリケーションとネットの変異をもった細胞で置き換わっているこ症に関わるIL-17シグナル経路の遺伝子ワーク深層学習システムDeep Tensor等にとを明らかにしました。がんがなぜ高齢者変異を獲得した細胞が増加し、直腸ではより、正常組織においてどのように遺伝子に生じ、「飲酒」や「喫煙」によって促進さ全体の50～80%の面積がこれらの遺伝子変異クローンが生じるのか、遺伝子変異れるのかを解明し、がんが生ずる初期の変異を有する細胞によって置き換わってないしその組み合わせがどのように細胞メカニズムの解明の突破口を創った研究いることを証明しました。また、潰瘍性大の表現型を決定するのか、さらには、そのです。また、がんの早期診断、予防、がん腸炎患者の大腸粘膜で高頻度に認めら多様性・複雑性のために研究が進んでいの死亡率の低減に資する大きな社会的れるIL-17シグナル経路の遺伝子のうち、ないゲノムの構造異常が発がんにどう関意義があります。

NFKBIZ（IκBζ）やZC3H12A（Regnase-1）の変わるのか、について解明することです。

さらに、小川等は、潰瘍性大腸炎による本研究開発に先立ち、大規模シーケン上皮再構築メカニズムと発がんとの関係スによる解析で、小川誠司等は、加齢にを解明しています(Nature. 577(7789):260-

伴う正常組織の遺伝子異常とがん化のメ265, 2020)（図２）。潰瘍性大腸炎に着目し、

カ ニ ズ ム を 解 明 し て い ま す (Nature.

長期間の炎症に暴露された大腸粘膜と、565(7739):312-317, 2019)（図１）。食道がこれを背景として発症する大腸がんの大んにおいて遺伝子変異が乳児期から獲規模なゲノム解析を通じて、潰瘍性大腸異は大腸がんではほとんど認められないことに着目し、これらの遺伝子に変異を獲得した上皮細胞は発がんしがたいことも証明しました。

図１：小川誠司 医学研究科教授、横山顕礼 医学部附属病院特定助教、垣内伸之 医学研究科研究員、吉里哲一 同助教、武藤学 同教授、宮野悟 東京大学教授らの研究グループのプレスリリースより。
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research-news/2019-01-082

図２：小川誠司 医学研究科教授（兼・高等研究院ヒト生物学高等研究拠点（ASHBi）主任研究者）、垣内伸之 同助教（兼・同研究者）、妹尾浩 同教授、宮野悟 東京大学教授らの研究グループのプレスリリースより。
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research-news/2019-12-20

また、だいぶ前の研究になりますが小の発症を早く予測し、早期の治療開始に川等は、骨髄異形成症候群から急性白つなげ、治療効果を高めることが期待さ血病を起こすクローン進化の遺伝子異れます。

常 パ タ ー ン 解 明 し て い ま す (NatureGenetics. 49(2):204-212, 2017)（図３）。骨髄異形成症候群(MDS)が急性骨髄性白血病(AML)へ進行する際に、(a) 2つのタイプのゲノム異常が細胞に蓄積し異常クローンが増大すること、(b) 低リスクMDSに「タイプ 2 ゲノム異常」が起こると白血病リスクの高い状態に移行し、「タイプ 1ゲノム異常」が起こると急性白血病が起こることを2,250例データからGenomonで解析し、解明しています。この急性白血病進行への2ステップのクローン進化を解明しました。この成果により、MDSの慢す。
こうした新事実が明らかになっていくなか、がんの理解が変わり始めました。同

また、片岡圭亮等は、定説破るがん遺時に、その理解のためには大規模デー伝子の「複数変異」から新たな発がん機タ 解 析 が でき る 計 算 環 境 が 不 可 欠 に構を発見しています(Nature. 582(7810):なっています。また、大規模データ解析

95-99, 2020)（図４）。6万例、150がん種の結果でてくる解析結果（ネットワークや以上を超える大規模ながんゲノムデータ変異のリスト、変異間の相互関係）も大について、スパコン＋Genomonで遺伝子規模で、その解釈は局所的にしかできな解析を行い、同一がん遺伝子内におけくなっています。上述の片岡等の研究でる複数変異同士が相乗的にがん化を促は特定のがん遺伝子に着目して解釈を進するという新たな発がん機構を発見ししています。これからは数理モデリングとています。複数変異は、単独では比較的人工知能技術などを活用することが求低頻度で機能的に弱い変異に集積してめられています。

おり、これまで意義不明であった変異が生じる理由が説明可能となったといえま性状態で急性白血病の兆しを検出しそ

図３：京都大学腫瘍生物学講座 小川誠司 教授、東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター 宮野悟 教授、独国ミュンヘン白血病研究所 Torsten Haferlach 教授、米国クリーブランドクリニックJaroslaw
P. Maciejewski 教授を中心とする国際共同研究チームのプレスリリースより。
https://www.ims.u-tokyo.ac.jp/imsut/content/900004285.pdf

図４：国立研究開発法人国立がん研究センター（理事長：中釜 斉、東京都中央区） 分子腫瘍学分野
斎藤優樹任意研修生、古屋淳史主任研究員、片岡圭亮分野長らの研究グループ、京都大学大学院医学研究科 奥野恭史教授、東京大学医科学研究所 宮野悟教授らとの共同プレスリリースより。
https://www.ncc.go.jp/jp/information/pr_release/2020/0408/index.html
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OSAWA Tsuyoshi
人工知能というとDeep Learningと考えるると考えられているものです）というがん知能研究所と東京大学医科学研究所ヒト人達が多いかもしれません。これは、画のメカニズムと多様性に関して、これまでゲノム解析センターからなります。図６の像や信号処理では威力を発揮しています。に開発した技術で、「最近の10年以上に作戦で攻めています。

しかし、精度はよいがなぜか人間にわか

渡 る 分 子 生 物 学 的 な 結 果 が Sangerらないブラックボックスです。人間が解釈Instituteの10年前のデータから一挙に出不能な大規模な解析結果は、説明可能な現」するなど、今後の応用に大きな期待感

AI (XAI)でブレークスルーし、高度予測性とがでてきています（図５）。

解釈性を同時に実現することが求められています。

2020年4月、COVID-19の感染が拡大する中、この「富岳」成果創出加速プログラ
ムは開始しました。課題代表者が、東京大学医科学研究所から東京医科歯科大

一方、ゲノムシーケンスデータ解析パイ

学に新設されたM&Dデータ科学センター

プラインGenomonの「富岳」での実行は、に異動したこともあり、研究環境の整備に

本研究では富士通研究所人工知能研

モグラたたきのようにあとからあとから「富多くの時間と労力を使いました。Face to究所で開発された、ネットワークを入力と岳」のシステム側で問題がでてきており、Faceのミーティングが難しいためZoomにするDeep Tensorをベースに説明可能な人

理化学研究所の石川裕先生方と富士通よるミーティングで研究打ち合わせや外部

工 知 能 技 術 を つ く っ て き ま し た 。 Deepといっしょになって解決を目指しているとこ

有識者のご助言などをいただきながらプTensorは「富岳」に実装しました。

ろです。

ロジェクトを進めてきました。ニュースレ

ネットワーク推定技術は、「次世代スパ研究体制は、東京医科歯科大学M&Dコンプロジェクト」時代から開発してきたデータ科学センターのチーム、京都大学SiGNシリーズを「富岳」に実装しました。解

医学研究科腫瘍生物学講座の小川誠司

析例として上皮間葉転換（上皮系の細胞教授のチーム、愛知県がんセンター研究が間葉系の細胞に変わる現象で、がんの所システム解析学分野の山口類分野長、転移や薬剤耐性の獲得などに関わっていそして連携機関として富士通研究所人工①

ター発行も先送りされ続け、この１年を総括する形でこの第一号の発行にたどり着いたところです。

説明可能なAIに技術 “TRIP” 開発
ディープテンソル＋ナレッジグラフ
TRIP: Linear Tensor Projection Revealing Nonlinearity.
Maruhashi T, Park H, Yamaguchi R, Miyano S. https://arxiv.org/abs/2007.03912.

説明可能なAIWhite BoxYes

No

学習過程から予測・分類結果に重要な要因を抽出し予測結果の根拠として提示②

Sample-specificgene network construction

Global gene network explorer based on eXplainableartificial intelligence approach.
Park H, Maruhashi K, Yamaguchi R, Imoto S, Miyano S. PLoS One 2020.

Heewon Park
元広島大学
現、東京医科歯科大学

丸橋弘治
富士通研究所富士通研究所人工知能研究所との共同研究

図５：Deep Tensor+TRIPという説明可能なAIを開発し、10年以上に渡る分子生物学的な結果が10年前のデータから一挙に出現

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１．代表機関

Karolinska Institutet

国立大学法人東京医科歯科大学

連携機関連絡担当者

研究課題開発責任者

Departmentfor所長 岡本青史

M&Dﾃﾞｰﾀ科学ｾﾝﾀｰ 特任教授 宮野悟

Hematology and Regenerative Medicine

主任研究員 丸橋弘治

of

連携参加者（連携機関）（株）富士通研究所 人工知能研究所

Medicine/Center

Visiting Professor 小川誠司

２。協力機関東京大学医科学研究所

国立大学法人京都大学

４．事業参加者

協力機関代表者

事業参加者（代表機関）

ヒトゲノム解析センター 助教 片山琴絵

大学院医学研究科 教授 小川誠司

東京医科歯科大学M&Dﾃﾞｰﾀ科学ｾﾝﾀｰ
統合解析分野愛知県がんセンター（2021年3月22日時点）

特任教授 宮野悟
講師 長谷川嵩矩

協力機関代表者

特任助教 伊東聰

研究所ｼｽﾃﾑ解析分野 分野長 山口類

特任助教 角田将典
研究支援者 田中洋子

３．連携機関AI技術開発分野 教授 Heewon Park（株）富士通研究所
連携機関連絡担当者

事業協力者（協力機関）

人工知能研究所 所長 岡本青史

京都大学大学院医学研究科
腫瘍生物学講座

国立大学法人東京大学教授 小川誠司

特定准教授 南谷泰仁

連携機関連絡担当者

助教 越智陽太郎

医科学研究所 助教 片山琴絵
愛知県がんセンター研究所
ｼｽﾃﾑ解析分野

分野長 山口類

スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラムについて（理化学研究所計算科学研究セン
ターより抜粋）https://www.rccs.riken.jp/jp/fugaku/prom
oting-researches
スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラムは、「富岳」を用いた成果を早期に創出することを目的として文部科学省が設置しました。①人類の普遍的課題への挑戦と未来開拓、②国民の生命・財産を守る取組の強化、③産業競争力の強化、④研究基盤の4領域について課題の選定が行われ、19課題が選定されています。選定
された課題は、「富岳」の計算資源を優先的に無償で使用し、速やかな成果創出を目指します（2020～2022年度）。

① 発がんのごく初期のクローン選択の過程とそのメカニズム② がんがその後、どのようにして、さらなる遺伝子変異を獲得しつつ高度な多様性を獲得し、浸潤や転移、治療抵抗性や再発を来すのか③ これまで同定された多数の遺伝子変異がどのように腫瘍の病型、その他の臨床像を含めた表現系を規定しているのか

図６：各技術要素のつながりから成果創出へ

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Information

文部科学省「富岳」成果創出加速プログラム
課題名：大規模データ解析と人工知能技術によるがんの起源と多様性の解明
ニュースレター No.１
発行日★２０２１年３月２２日 （初版）
課題代表者★宮野 悟
 東京医科歯科大学M&Dデータ科学センター 統合解析分野
 郵便物宛先： 〒113-8510 東京都文京区湯島1-5-45
 宅配便宛先： 〒101-0062 東京都千代田区神田駿河台2-3-10
駿河台キャンパス22号館5階
 TEL: 03-5280-8620 FAX: 03-5280-8632
 E-mail: mdsc.dsc@tmd.ac.jp
 HP: https://odcla.mddsc.jp