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.

７

2023年3月31日

Satoru MIYANO「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
人馬一体の研究チームの成しとげたこと
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 宮野悟

がんの起源と多様性の解明は世界のがん研

シーケンス技術、大規模高度サンプリング技

設されたM&Dデータ科学センターの面々、究の中心になっている課題です。4年前、こ術があります。

特に、Heewon Park教授、及び愛知県がの課題申請をしたとき、具体的目的を次のA)-C)に設定しました。
A)

発がんの初期のクローン選択はどのようにして生ずるのかB)

ケンサーをもちいてDNA, RNA等のシーケンスデータをだしました。

んセンターの山口類先生が活躍が情報系として活躍しました。そして、京都大学大学院
医学研究科の小川誠司教授のグループから多数、特に、そしてプロジェクトの途中で東大

これらをGenomonで解析し、がんの変異

医科学研究所に異動した南谷泰仁教授の全貌を明らかにしました。

（京大を兼ねており特定教授）、越智陽

また定量化したデータからSiGNというネット

太郎助教が活躍しました。また、東大医科

ワーク推定アプリにより出力されたネットワーク

学研究所ヒトゲノム解析センターの片山琴

それらはどのようにがんの臨床的を 入 力 と し て 、 機 械 学 習 シ ス テ ム Deep

絵先生には、計算リソースのマネージメントでな振る舞いと関連するのか

Tensor解析を合流させました。

ご支援いただきました。富士通研究所も連どのようにして多様性が生じ、転移や治療抵抗性の獲得、再発に
至るのか

C)

小川のところに導入されている最先端シー携機関としてはいり、AIの導入でご支援いた
これらの課題を、ゲノムシーケンスデータ解SiGNは、2006年来、次世代スパコンプロ

析パイプラインGenomon、ネットワーク推

ジェクト、及びその後のプロジェクトで開発して定・解析アプリパッケージSiGN、富士通研究

き た も の で 、 富 岳 に 実 装 しま し た 。 Deep所が開発したネットワークを入力とするDeep

Tesor は連携機関である富士通研究所がこのチームは、モータースポーツの頂点である

Tensorという３つのアプリと「富岳」などのス開発し、本課題で説明可能AIへと発展させ、

F1にたとえると、ドライバーが小川教授、コンパコンで解決することを目標としました。

富士通研究所が実装しました。

ストラクターは情報系のメンバー達、そしてエだきました。小川教授はスウェーデンのカロリン
スカ研究所をつなぎました。

ンジンはスパコンでです。これらが人馬一体研究の流れが図１です。

ベースには小川が独自に開発した単細胞

図３：人馬一体の研究
2

図２は研究実施体制です。東京医科歯科大学が代表機関となり2020年4月に新

図１：研究の流れ（図３）となって戦い、チャンピオンを達成しました。

図２：研究体制

Satohi ITO
SatoruMIYANO

本課題はプロジェクトの総合的推進も含め次の3つのサブテーマからなっております。
1.
2.
3.

サブテーマA：大規模データ解析アプ
リケーションの実装と実行
サブテーマB：大規模データ創出によるとがんの起源と多様性の解明
サブテーマC：プロジェクトの総合的推進

サブテーマAの計画は、Genomon、 ネッ
トワーク推定・解析アプリ、Deep Tensor+ TRIP、そして新たにWide Learningの「富岳」実装と実行でした。その実績をまとめると以下のようになります。

• AIアプリWide Learningを「富岳」に実装
薬剤耐性メカニズムの科学的理解に貢献
創薬の強い支援アプリになることを確信しました。「富岳」は私たちを”impossible“の世界へ解き放ちました（プレス発表）。

明しました。

 C-1) 造血器腫瘍の網羅的なドライバー遺伝子異常の解析
大規模な検体集積を行ってきた骨髄性腫瘍4000検体、小児急性リンパ性白血病
1000検体、悪性リンパ腫500検体の大規

サブテーマBの計画は、大規模データ創出

模な試料を用いた網羅的なドライバー遺伝によるとがんの起源と多様性の解明です。サ子異常の解析を行いました。

ブテーマAと人馬一体の研究体制によりA),B), C)の各問題を世界トップレベルで解決し C-2) 大腸がんの網羅的なドライバー
遺伝子異常の解析ました。その実績をまとめると以下のようになり大規模な検体集積を行ってきた大腸がんます。

について3,000例を超える試料を用いた網 A-1）クローン拡大履歴の解析

羅的なドライバー遺伝子異常の解析を行いました。

• シーケンスデータ解析パイプライン
Genomonを計算のボトルネックになっているところを見出しプログラムを改良し「富岳」に実装

幹細胞由来領域(単一クリプト)、あるいは

こうして、研究目的のA)-C)を世界トップレ

単一細胞由来培養のコロニーの全ゲノムシー

ベルで解決しました。

使用ノード数をファイルシステムとの関連でケンスを行ない、分子クロックを決めました。

サブテーマCは、プロジェクトの総合的推進

最適化チューンイングしました。Genomonは

 A-2) 膵がん、大腸がん、胃がん、および乳がんの初期病変の全ゲノムシーケ
ンスによるクローン履歴の推定です。COVID-19禍のなかで、ZoomによるサブテーマBの科学的成果の創出に貢献しました。

クローン拡大履歴の解析のために、同一

A-1で決定した分子クロックと組み合わせる• 3000検体以上のがん全ゲノム（がんゲノム、正常ゲノムのペア）シーケンスのGenomonでの解析を実施ことで、がんの初期病変の全ゲノムシーケンス

この開発状況、チューニング状況についてん、大腸がん、胃がん、および乳がんの初期は達成状況の説明の中で述べます。RNAの病変の全ゲノムシーケンシンスによるクローン解析も実施しました。様々な困難がありまし

履歴を推定しました。

たが、サブテーマBの科学的成果の創出に貢 A-3) 単一細胞シーケンスによる高齢
健常人のクローン性造血の解析献しました。

によるクローン履歴の推定法を開発し、膵が高齢健常人のクローン性造血の解析のた

本課題に関する「富岳」ミーティング２回/月実施、公開シンポジウム「がんはどのようには

じまり、そしてどのように強敵にばけるのか」（2022年12月18(日) )の開催、電子版
ニュースレターを７issueを発行、成果のプレ
ス発表、ホームページの開設と運用、メディア
インタビュー（中央公論など）によるアウト
リーチ活動、研究成果は論文として発表しました。
以上の実績と成果をまとめると、• NetworkProfilerなどのSiGNパッ
ケージアプリを「富岳」に実装

めに、多数の単一細胞で同時に変異と発現

独創的新技術（実験技術、大規模検体

大規模な遺伝子発現データセットからネッを解析可能なプラットフォームを用いてクロー収集、AI導入、大規模計算手法、効率化

トワークを推定し説明可能AIの入力とました。

ン性造血の解析を行いました。

実装の技芸等）により、スパコンも加えた人

同時に、がんの多様性をとらえるための新た

馬一体体制で問題A), B), C)に関する世

なネットワーク推定技術を開発・実装し、転 B-1) 単一細胞シーケンスを用いたがんのクローン進展の解明

移や治療抵抗性に関する科学的成果へつ

新規シングルセル解析プラットフォームを用に、現在投稿中の「乳がんのライフヒスト

なぎました。クローンを単位としたクローンネット

いることにより、同一患者内で同一環境内にリーの解明」は思春期前後にクローンが発生

ワークの変化をネットワークとして捉える方式

存在する複数クローンを区別して比較するこし（がんではない）30年ほどの年月を経ても開発しました。 「京」やほかのスパコンではとで、新たな変異を獲得することにより引き起乳がんを発症するという乳がん発症のメカニズ「待ってられない」ほどの時間が「富岳」ではサこされる形質変化や、特定の変異が選択さムの解明を解明したことです。これは乳がん

クッと計算できました。

れる環境変化の改正を行いました。

発症に新たな示唆を与える極めて科学的・• AIアプリDeep Tensorを「富岳」に実装 B-2) 全ゲノム解析を用いた新規の発がん・抵抗性獲得メカニズムの解明

Deep Tensorを説明可能アプリにする

全ゲノム解析を用いた新規の発がん・抵ために新たな補助アプリTRIPを開発し、上抗性獲得メカニズムの解明のために、骨髄系

皮間葉転換に関する科学的成果を得ました。

腫瘍500例について、全ゲノムシーケンスと、「富岳」とTRIPがなければ到達できなかった

長鎖リードシーケンスないし疑似長鎖リードを世界を体験しました。

補完的に用い、がんゲノムの構造異常を解界トップの研究成果を創出したことです。特

社会的インパクトのあるものです。さらに、がんの多様性という観点で行った説明可
能AIx富岳の研究は、生命科学・創薬研
究の未来を見通したチャレンジと位置づけています。

3

Satosi ITO
SatoruMIYANO
独自性・優位性を示す科学的成果に10項目を挙げました。以下の成果は、本課題の実施期間(2020年4月～2023年3月）中に発表されたものですが、長年取り組んでいた研究がこの期間に表出したもので、このプ
ログラム開始前夜から全世界が注目する成果を出し続けておりました。ポスト「京」プログ
ラムでは、2019年1月に次の成果を発表しておりました。

①

乳がんのライフヒストリーの解明➢ クローン性造血では遺伝子変異とCNAが高頻度に共存すること、正常組織においてすでに、がん遺伝子変異を有するクローンの拡大が生じていることが➢ 両者が共存すると血液腫瘍・心血管疾近年報告され、がんの起源に関する知見が患のリスクが有意に上昇すること、集まりつつあります。しかし、正常組織におけるこのようなクローンがどのような過程をへて臨

床的にがんと診断されるにいたるかについては分かっていません。私共は、まず、単一乳腺などを解明しました。この研究結果は、クロー
ン性造血に基づく予後予測の重要な指標となる事が期待されます。

細胞由来のオルガノイドの全ゲノム解析によAge-related remodelling ofoesophageal epithelia by mutatedcancer drivers. Yokoyama A, Kakiuchi N,
Yoshizato T, Nannya Y, Suzuki H, Takeuchi Y, Shiozawa
Y, Sato Y, Aoki K, Kim SK, Fujii Y, Yoshida K, Kataoka K,
Nakagawa MM, Inoue Y, Hirano T, Shiraishi Y, Chiba K,
Tanaka H, Sanada M, Nishikawa Y, Amanuma Y, Ohashi
S, Aoyama I, Horimatsu T, Miyamoto S, Tsunoda S,
Sakai Y, Narahara M, Brown JB, Sato Y, Sawada G,
Mimori K, Minamiguchi S, Haga H, Seno H, Miyano S,
Makishima H, Muto M, Ogawa S. Nature. 2019
Jan;565(7739):312-317

り、正常の乳腺細胞に蓄積する変異の速度を測定しました。そして、乳がんの外科切除標本から採取した多数の微小試料の全ゲノ
ムシーケンスにもとづいて系統樹解析を行って、最初のドライバー変異の獲得から乳がんの診断にいたるまでの課程の全貌を明らかにする
ことに成功しまた。ここに示す代表例の解析（図４）では、思春期前後に独立な➢ 食道がんにおいて遺伝子変異が乳児期から獲得され、加齢とともに増加し70歳以上では全食道面積の40～80％が、がん遺伝子の変異をもった細胞で置き換わる。
➢ がんがなぜ高齢者に生じ、「飲酒」や「喫煙」によって促進されるのかを解明。
➢ がんが生ずる初期のメカニズムの解明の突破口を創った。
➢ がんの早期診断、予防、がんの死亡率の低減に資する大きな社会的意義。

der(1;16)転座を獲得した二つの乳腺上皮細胞に由来し、これらの起源の細胞の子孫が、30年の年月を経て、乳腺内に乳腺のCombined landscape of singlenucleotide variants and copy number
alterations in clonal hematopoiesis.
Saiki R, Momozawa Y, Nannya Y, Nakagawa MM, Ochi Y,
Yoshizato T, Terao C, Kuroda Y, Shiraishi Y, Chiba K,
Tanaka H, Niida A, Imoto S, Matsuda K, Morisaki T,
Murakami Y, Kamatani Y, Matsuda S, Kubo M, Miyano S,
Makishima H, Ogawa S. Nature Medicine. 2021 Jul;27(7):1239-1249.
DNMT3A、TET2、JAK2、TP53などの遺伝子では遺伝子変異とコピー数異常が頻繁に共存し、遺伝子の両アリル異常を来していると考えられました。これらの遺伝子の両アリル異常は血液がんでは既知の所見ですが、今回の研究によりクローン性造血の段階から存在することが判明しました。

③

上部尿路上皮がんの分子分類と新規分子診断ー尿中遺伝子変異の検出で高精度の診断が可能

ほぼ全域に拡大し、この中から、複数のがん

上部尿路上皮がんは腎盂や尿管の尿路が生じていることが明らかになりました。 この上皮に発生する予後不良ながんであり、その結果は、乳がんの発症メカニズムに新たな科

希少さから遺伝学的な背景が十分に解明さ学的知見を与えるとともに、超早期診断、予れていませんでした。また、上部尿路上皮が防法の確立に寄与すると考えております。

んは診断が困難なため治療の遅れにつながることがあり、新たな診断方法の開発が待たまた、2020年1月には、潰瘍性大腸炎とがれていました。上部尿路上皮がんの腫瘍検

んの関係についての成果が出ていました。

体及び術前に採取した尿を用いて大規模な

Frequent mutations that converge
on the NFKBIZ pathway inulcerative colitis. Kakiuchi N, Yoshida K,

ゲノム解析を行い、Uchino M, Kihara T, Akaki K, Inoue Y, Kawada K,
Nagayama S, Yokoyama A, Yamamoto S, Matsuura M,
Horimatsu T, Hirano T, Goto N, Takeuchi Y, Ochi Y,
Shiozawa Y, Kogure Y, Watatani Y, Fujii Y, Kim SK, Kon
A, Kataoka K, Yoshizato T, Nakagawa MM, Yoda A,
Nanya Y, Makishima H, Shiraishi Y, Chiba K, Tanaka H,
Sanada M, Sugihara E, Sato TA, Maruyama T, Miyoshi H,
Taketo MM, Oishi J, Inagaki R, Ueda Y, Okamoto S,
Okajima H, Sakai Y, Sakurai T, Haga H, Hirota S, Ikeuchi
H, Nakase H, Marusawa H, Chiba T, Takeuchi O, Miyano
S, Seno H, Ogawa S. Nature. 2020 Jan; 577(7789):
260-265➢ 損傷と修復を繰り返す「潰瘍性大腸炎」。その大腸上皮を総なめゲノム解析
して、がんに移行する人・移行しない人のメカニズムを解明。
➢ 潰瘍性大腸炎による上皮再構築メカ
ニズムと発がんとの関係を解明➢ 大腸炎の長期罹患患者の大腸上皮は、大腸がんで認められる遺伝子変異の他に、炎症に関わるIL-17シグナル経路の遺伝子変異を獲得した細胞が増加し、直腸では全体の50～80%の面積がこれらの遺伝子変異を有する細胞によって置き換わっている。
➢ NFKBIZ（IκBζ）やZC3H12Aの変
異を獲得した上皮細胞は発がんしがたい。

➢ 上部尿路上皮がんは遺伝子変異に基づき、異なる生存率を示す5つの分子病
図４：乳がんクローン②

クローン性造血の臨床予後への影響を解明―遺伝子変異とコピー数異常の統合的な知見―

血液がんの前がん病変である60歳を過ぎるころから皆に起こる血液の遺伝子変異「クローン性造血」は、 血液がんのみならず心血管疾患のリスク上昇とも関連し、注目が集
まっています。過去の研究で、クローン性造血は 遺 伝 子 変 異 と コ ピ ー 数 異 常 (Copynumber alterations: CNA)という2種類のゲノム異常で引き起こされることが報告されました。しかし、両方の異常を同時に調べた研究はなく、その関係性はよく分かっていませんでした。今回、約1万人の被験者についてクローン性造血の統合解析を実施しました。
その結果、

4
Modified from ©Encyclopedia Britannica, Inc型に分類できること、➢ 術前の尿中にはがん組織と同一の遺伝
子異常が認められ、上部尿路上皮がんの精度の高い診断が可能となること、を証明しました。今回の研究結果により、199例の上部尿路上皮がんの各病型のゲノ
ム異常に基づく治療選択や、尿を用いた簡便かつ精度の高い診断が可能となり、治療績の向上が期待されます。
Molecular classification anddiagnostics of upper urinary tract
urothelial carcinoma. Fujii Y, Sato Y, Suzuki H,
Kakiuchi N, Yoshizato T, Lenis AT, Maekawa S, Yokoyama
A, Takeuchi Y, Inoue Y, Ochi Y, Shiozawa Y, Aoki K,
Yoshida K, Kataoka K, Nakagawa MM, Nannya Y,
Makishima H, Miyakawa J, Kawai T, Morikawa T, Shiraishi
Y, Chiba K, Tanaka H, Nagae G, Sanada M, Sugihara E,
Sato TA, Nakagawa T, Fukayama M, Ushiku T, Aburatani
H, Miyano S, Coleman JA, Homma Y, Solit DB, Kume
H, Ogawa S. Cancer Cell. 2021 Jun 14;39(6):793-809.e8

Satohi ITO
SatoruMIYANO引き起こし、更にRUNX1変異が加わる

寄与し共にJAK-STATシグナリング経路に関ことでその異常が加速し、発がんに至る

与することから治療標的になりうると考え、

こと、

TP53変異とJAK2、EPOR増幅をもつ検体などを解明しました。GPUも用いて解析しました。
Combined Cohesin-RUNX1
Deficiency Synergistically Perturbs
Chromatin Looping and Causes
Myelodysplastic Syndromes. Ochi Y,
上部尿路上皮がんにおいて、5.5%の症例は他の症例と比べ著しく遺伝子変異の多い状態でした。これらの多くが大腸がん等で頻繁にみられる、ミスマッチ修復遺伝子の異常に起因するものでした。また、どのような遺伝子に高頻度に変異が起きているかを解析し、26個の重要なドライバー遺伝子を同定しました。
次に、膀胱がんの既存データを用いて腎盂、尿管、膀胱の各部位のがんにおける遺伝子異常の比較を行ったところ、一部の遺伝子異常において部位毎に頻度の差があることがわかりました。例えば、RAS(HRAS、KRAS、NRAS)の変異は腎盂がんに多く、ERBB2の変異は膀胱がんに多く、KDM6A、TERTプ
ロモーターの変異は膀胱がん及び腎盂がんで多く認められました。一方、尿管がんではKMT2Dの変異や高頻度変異の症例が多く認められました。これらのことから、同じ尿路上皮という細胞に発生するがんでも、解剖学的部位により発がんに関わる遺伝子が異なる可能性が示唆されました。

④

Kon A, Sakata T, Nakagawa MM, Nakazawa N,
Kakuta M, Kataoka K, Koseki H, Nakayama M,
Morishita D, Tsuruyama T, Saiki R, Yoda A,
Okuda R, Yoshizato T, Yoshida K, Shiozawa Y,
Nannya Y, Kotani S, Kogure Y, Kakiuchi N,
Nishimura T, Makishima H, Malcovati L,
Yokoyama A, Takeuchi K, Sugihara E, Sato TA,
Sanada M, Takaori-Kondo A, Cazzola M,
Kengaku M, Miyano S, Shirahige K, Suzuki
HI, Ogawa S. Cancer Discov. 2020
Jun;10(6):836-853.

コヒーシン遺伝子変異による白血病
発症の機序を解明―染色体の3次元構造の異常が発がんに―

急性骨髄性白血病や骨髄異形成症候
群は血液のがんで、現在でも根治の難しい
難治性の病気です。正常な血液細胞が遺シン遺伝子変異（コヒーシンは、複製された染色体を娘細胞に均等に分離するために必須な過程に中心的な役割を果たすタンパク

JAK阻害薬（ルキソリチニブ）により腫瘍細胞の増殖が抑制され、生存を延長されることを明らかにしました。
AELの変異プロファイルと表現形の関連を明らかにするものであり、また、治療のさらなる最適化に資するものであると考えます。

Amplified EPOR/JAK2 Genes Definea Unique Subtype of Acute Erythroid
Leukemia. Takeda J, Yoshida K, Nakagawa
MM, Nannya Y, Yoda A, Saiki R, Ochi Y, Zhao L,
Okuda R, Qi X, Mori T, Kon A, Chiba K, Tanaka
H, Shiraishi Y, Kuo MC, Kerr CM, Nagata Y,
Morishita D, Hiramoto N, Hangaishi A,
Nakazawa H, Ishiyama K, Miyano S, Chiba S,
Miyazaki Y, Kitano T, Usuki K, Sezaki N, Tsurumi
H, Miyawaki S, Maciejewski JP, Ishikawa T,
Ohyashiki K, Ganser A, Heuser M, Thol F, Shih
LY, Takaori-Kondo A, Makishima H, Ogawa S.
Blood Cancer Discov. 2022 Sep 6;3(5):410427.

STAG2/RUNX1変異による染色体ループ破綻および特定の遺伝子発現低下の模式図
Stag2とRunx1両遺伝子ノックアウトマウスは骨髄異形成症候群を発症する
コヒーシン遺伝子に変異が生じると、染色体の3次元構造の変化などのエピジェネティックな異常が生じる。

⚫
⚫
⚫

伝子変異を獲得することで白血病を発症しますが、近年、本研究グループより新規コヒーを用いて患者由来のマウスモデルを作成し、⑤ゲノム解析から急性赤白血病の変異
プロファイルと治療標的を解明―特定の遺伝子変異群の組み合わせと、特徴となる遺伝子の増幅が鍵―⑥

骨髄異形成症候群(MDS)から急性
骨髄性白血病(AML)へ至るクローン
変化の謎

質複合体です）が10-20%の白血病に認

急性骨髄性白血病と一言にいっても組織められることを報告しました。しかし、コヒーシン

学的にも様々で予後も均一ではありません。

シングルセル解析で、骨髄異形成症候群

変異がどのように白血病を引き起こすかは、この研究で急性赤白血病がどのような遺伝（MDS）から急性骨髄性白血病(AML)に十分に分かっていませんでした。さらに、がん子異常を獲得して発症するかが判明するとと至るクローン変化の謎に迫りました。

細胞にしばしば複数の遺伝子変異が蓄積しもにその中でも予後が極めて不良な一群が新しい変異を獲得していないのにMDSからていることも分かってきましたが、複数の変異存在し、それに対し治療標的を見つけマウス

AMLになったことが疑問点です。

が発がんに関わる機序についても、不明な点モデルでその治療標的の阻害薬が奏効するが多く残されていました。3,000症例以上のことが明らかとなりました。

白血病の大規模なゲノム解析、ノックアウトマ
ウスの解析、更に次世代シーケンサーを活用
した統合的エピジェネティック解析（DNAの化学修飾を調べる解析）を実施しました。その結果、124例の急性赤白血病（AEL）に対し
次世代シーケンサーを用いた包括的なゲノム解析を行い、変異プロファイルからAELは4つのサブグループに分類されることを明らかにしました。そのなかで予後不良のTP53変異群で➢ コヒーシンの一つであるSTAG2遺伝子

はJAK2、EPOR、ERG、ETS2を含むDNA

変異が、RUNX1遺伝子変異と高頻度

増幅が他急性骨髄性白血病（AML）と比に共存すること、

較しAELで高頻度に認めました。他のサブグ➢ これらの遺伝子の両方に異常が生じることで、骨髄異形成症候群を発症すること、➢ コヒーシン変異が染色体の3次元構造の変化などのエピジェネティックな異常をそこでクローンごとにネットワークを推定し、ハブ遺伝子に注目してその重なりをみるといくつかのサジェスチョンが浮かびあがってきました。

ループでもAELに特徴的な変異を認め、単独の変異ではなく特定の変異の組み合わせ

しかし、MDSからAML移行の原因探査にはがAELを特徴づけると考えました。

各クローンの違いを特徴付けるネットワーク探査技術が必要と考え、データ解析の方法論

JAK2、EPORのDNA増幅は発現上昇に開発をしました。

5

Satosi ITO
SatoruMIYANO⑨

しかし、MDSからAML移行の原因探査には各クローンの違いを特徴付けるネットワーク探査技術が必要と考え、データ解析の方法論

説 明 可 能 AI x 「 富 岳 」 Deep
Tensorによるがんの転位・薬剤耐性の主犯“EMT”メカニズム解明連携機関である富士通研究所が開発した開発をしました。
多数サンプルの同時解析における最適化前（上）と最適化後（下）のジョブの推移

ネットワークを入力とするDeep TensorRを説明可能AIに改良し、富岳に実装し、がんの転移・薬剤耐性の主犯EMT、上皮系細⑧⑦Genomonチューニング+スパコンでがんゲノミクス研究をブーストしてトッ
プに立つ

がんの多様性を生み出す治療抵抗性の病態をネットワークとして解明
がんの多様性が生み出す抗がん剤に対する治療抵抗性の病態をネットワークとして明らかにしました。Heewon Park教授による独創的データ解析技術が解決しました。
胃がん治療抵抗性予測とネットワーク推定を同時にする技術を開発しました。

単一サンプルに対する最適化➢ LLIOへの効果的ファイル配置によるI/O
最適化➢ 約1.5倍高速化（96ノード、1パイプライン）達成

胞が間葉系細胞に変化する現象、を起こしている遺伝子を探索しました。
10年前の公開データから、過去10年間の生命科学としての発見が一挙に表出しました。
Global gene network exploration based on
explainable artificial intelligence approach.
Park H, Maruhashi K, Yamaguchi R, Imoto
S, Miyano S. PLoS One. 2020 Nov 6;
15(11):e0241508.

Park H, Imoto S, Miyano S. (2023) J Comput Biol. Gene
regulatory network-classifier: gene regulatory networkbased classifier and Its applications to gastric cancer drug
(5-Fluorouracil) marker identification. 30(2):223-243.
Park et al. (2022) Int J Mol Sci. 23(22):14398.
Park H et al. (2022) BMC Bioinformatics. 23(1):342.
Park H et al. (2022) PLoS One. 17(5): e0261630.
Park H et al. (2022) J Comput Biol. 29(3):257-275.

➢ 最終性能（見積もり）：対京性能倍率23.4倍⚫ 6091検体/日を達成。

胃がんの抗がん剤： Doxorubicin, Mitomycin-c, 5-FU, Docetaxel*5-FUターゲット癌細胞 vs その他*胃がん、乳がん、大腸がん、 膵臓がん⑩

1サンプル解析におけるLLIO最適化前（上）と最適化後（下）の計算時間

多数サンプルの同時解析に対する最適化➢ サンプル数の増大に伴うI/O負荷の急増への対応。

⚫ ノード形状によるI/Oノード数
最大化およびinode数拡大申請⚫ MDS負荷を削減するため、サ
ンプル数および1サンプルの並列数を制限（デフォルトの1/4に設定し、MDS負荷を25%に制限）

富士通の開発技術「発見するAI」は、判
AKR遺伝子群が鍵断根拠の説明や知識発見が可能なAI技術「Wide Learning」を用いて、特徴的な因果関係を持つ条件を網羅的に抽出する技術として開発されたが、ヒトの全2万個の遺伝子を対象とした網羅的な探索には通常の計算機で4,000年以上かかる試算であったた
め、処理の高速化が課題となっていた。「富➢ 全体の処理時間を1/3~1/4に高速化することに成功。

岳」に実装し解決しました（図４）。

➢ 最適設定により通年で安定した運用を実現。

図４：ゲフィチニブ感受性・耐性データの解析結果⚫ 「富岳」146万ノード時間（申請は150万）で3,000検体の解析を完了
6

発見AIx「富岳」が暴きはじめたがんの薬剤耐性メカニズムー１日で1000兆の可能性から探り当てた未知Satoru MIYANO

データ解析」と「AIの活用」が、がんの理解と社会への還元には不可欠という認識にいたり
本課題を始めました。「超高齢社会のなかで、がんの起源（卵）は何か、いつ生まれているのか、どのようにがんは発症するのか、多様性を獲得したがんはどのように転移・治療抵抗「Wide Learning」を用いた「発見するAI」は、薬剤開発の際の重要な興味であるバイオマー
カー探索に資する技術となるでしょう。新規薬剤開発の成功の鍵は、効果が期待される患者さんを同定して臨床試験を行うことです。たとえばイマチニブを慢性骨髄性白血病ではなく大腸がんに対して治験を行えば必ず失敗します。そこで、薬剤の効果が期待できる人を予測するマーカー（遺伝子変異や遺伝子発現情報）があれば、その人だけを対象として臨床試験を行うことで、臨床試験の経費を大きく削減し、その成功確率を高めることができます。この点から、この技術は製薬メーカー等が大いに興味を持つことが期待されます。
プレスリリース：https://pr.fujitsu.com/jp/news/2022/03/7.html
https://www.tmd.ac.jp/press-release/20220307-1/*Wide Learning技術：仮説の網羅的な列挙により、判断根拠の説明や知識発見が可
能なAI技術。
正解が少ないデータでも高精度 に学習するAIの新技術「Wide Learning」を開発（2018年9月19日プレスリリース）（https://pr.fujitsu.com/jp/news/2018/09/19-2.html） Home - Hello,
Wide Learning! https://widelearning.labs.fujitsu.com/ja/index.htmlのがんの中心課題に取り組み、人馬一体となって世界トップの成果を創出できたと考えています。今後、医学・生命系の研究者等が、より親しみやすく大規模な計算リソース（計算ノード、ストレージ、ネットワーク等）にアク

終わりにセスし、もしくは無意識に利用する環境が到
2019年、「がん研究にスパコンは不可欠」と来するものと思います。Society 5.0の時代いうことが常識となっていた。さらに「大規模にスパコンがアイソレイトされてはならない。

１．代表機関４．事業参加者

国立大学法人東京医科歯科大学

事業参加者（代表機関）

研究課題開発責任者

東京医科歯科大学M&Dﾃﾞｰﾀ科学ｾﾝﾀｰ

M&Dﾃﾞｰﾀ科学ｾﾝﾀｰ 特任教授 宮野悟

性を獲得していくのか、病態との関連は」。こ統合解析分野特任教授 宮野悟
准教授 長谷川嵩矩

２．協力機関助教 伊東聰

国立大学法人京都大学

特任助教 角田将典

協力機関代表者

特任助教 小川弥穂

大学院医学研究科 教授 小川誠司

特任研究員 田中洋子
Sungshing Womenn’s University

愛知県がんセンター（M&Dデータ科学センター客員教授）

協力機関代表者

Heewon Park研究所ｼｽﾃﾑ解析分野 分野長 山口類（株）富士通研究所

京都大学大学院医学研究科
腫瘍生物学講座

連携機関連絡担当者

教授 小川誠司

特定教授 南谷泰仁

富士通株式会社 フェロー 岡本青史

助教 越智陽太郎

国立大学法人東京大学
連携機関連絡担当者
医科学研究所 准教授 片山琴絵

他11名
愛知県がんセンター研究所
ｼｽﾃﾑ解析分野

田中洋子・伊東聰・小川誠司・垣内伸之・宮野悟

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/promoting-researches

事業協力者（協力機関）
３．連携機関2023年3月16日小川研究室にて（京大医）

分野長 山口類

連携参加者（連携機関）
Karolinska Institutet

富士通株式会社 フェロー

連携機関連絡担当者
Department of Medicine/Center for
Hematology and Regenerative Medicine
Visiting Professor 小川誠司

富士通株式会社 富士通研究所
プロジェクトマネージャ

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）。

岡本青史

丸橋弘治

東京大学医科学研究所
ﾋﾄｹﾞﾉﾑ解析ｾﾝﾀｰ

准教授 片山琴絵

先端医療研究ｾﾝﾀｰ

教授

南谷泰仁

（2023年3月1日時点）

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
課題番号：JPMXP1020200102
課題ID
2022年度：hp220163
2021年度：hp210167
2020年度：hp200138

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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. 6
発行日★２０２３年２月２８日
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