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使い方 を 間 違 え る と、プ ラ イ
億ドルもの予算がは、ヒトの全ゲノム配列を決定施された「ヒトゲノム計画」でゲノム情報の効果的解析は病 にコストが下落しているのが読気の治療に生かせる。一方で、 み取れます。１９９０年代に実人情報は、個人を識別する性質す。電話番号などの一般的な個ゲノムは非常に特殊な情報で情報という観点から眺めると、な問題が顕在化しました。個人

ライバシーの保護」という新た有無などは、ゲノム配列上の特あるため外見上の特徴や疾患のムはいわば個人の「設計図」で割を果たすのです。また、ゲノているため、ゲノムは識別子の役個人に固有であることが知られと形容されるのです（図２）。

ゆえにゲノムは究極の個人情報持つ情報は他に類がなく、それ影響します。このような性質を基幹理工学部 情報理工学科
個人ゲノム情報を安全に解析する新技術「秘匿ゲノム検索」清水佳奈 准教授

バシ ー 侵 害 につ な が る。清 水するのに約決 すべく、ゲ ノムデ ー タ を 暗か１０００ドルで同様の情報を費やされましたが、現在はわず

ゲノムの場合は、個人を識別ですことはありません。ところが、を持ちますが、個人の特徴を示例えば、ＢＲＣＡ遺伝子に変説明できると考えられています。

定の箇所に生じた変異によって護措置が取られています。しかと呼ばれる処理を中心とした保ムデータを切り離す「仮名化」

際には氏名などの識別子とゲノ

現在、ゲノム情報を利用する

研 究 室で はこの ジレンマを 解号化したまま解析する技術の取得することが可能です。

列を決定する装置の劇的な性能も顕著な例は、ＤＮＡの塩基配れるようになったためです。最

大量かつ多様なデータが産出さは、計測機器の技術革新により、報解析が必要不可欠です。これ

究）が進められています。例えと疾患の関連性を解析する研追跡することによって、ゲノム集し、その後の健康状態などを属する人々からゲノム情報を収

ムコホート研究（特定の集団になり、世界各地で大規模なゲノるようになったことが後押しとゲノム情報を安価に取得でき卵性双生児などの例外を除いてて表現できます。この配列は一の記号から構成される配列とし成される鎖状物質のため、四つＤＮＡは４種類の塩基から構少し詳細に述べたいと思います。のです。この点に関して、もう個人の特徴を示す情報でもある

きる情報でありながら、同時に、を見ると持ち主の特徴を言い当ているため、ゲノム配列の変異の特徴の関連性が明らかになっす。つまり、特定の変異と個人て手術を受けたことでも有名でんが遺伝子検査の結果を考慮しのアンジェリーナ・ジョリーさいことが知られています。女優

異があると乳がんの罹患率が高しながら、ゲノムの持つ情報の個人ゲノム時代の到来
プライバシー保護向上でしょう。図１はヒトの全

図1 全ゲノム配列を決定するのに必要なコスト（アメリカ
国立ヒトゲノム研究所HPから引用）※「ム ー ア の 法 則」と は、シリコン集積回路の集積密 度 が2年 で ほ ぼ ２ 倍 になるという経験則。1965年、米 イ ン テ ル 社 の ゴ ー
ドン・ムーアが提唱した

Wetterstrand KA. DNA Sequencing Costs: Data from the NHGRI Genome Sequencing
Program (GSP) Available at: www.genome.gov/sequencingcosts ［2016年12月に取得］

科学の手法を駆使した高度な情ゲノム配列を決定するのに必要ば、わが国最大級のゲノムバン・メガバンク機構では、万人る試算）。
新型装置が普及しはじ画が進められています。また、産業界においては民間企業による遺伝子検査ビジネスが拡大しつつあり、先駆けとなった米国
企 業 の 23andMe
では既に１００万人分のゲノム情報を収集したとの報告もあります。
個人ゲノム情報の本格的な利用が現実となった今、医学や生物学の発展が望める一方で、「プゲノム情報は遺伝しますから、個人のゲノム情報の開示は、血縁者のプライバシーにも大きく

ゲノム情報検索のジレンマ
図3
秘匿ゲノム検索
図4

15

てられてしまうのです。さらに、なコストを示したグラフです

クとして有名な東北メディカル

近年の生命科学では、計算機開発に取り組んでいる。

30（アメリカ国立衛生研究所によ1規模のゲノム情報を収集する計Profile

めた２０００年代後半から急激

しみず・かな2001 年早稲田大学理工学部卒業。06 年同大学院理工学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。同年、国立研究開発法人・産業技術総合研究所に入所。13 ～ 15 年米メモリアル・スローン・ケタリングがんセンター客員研究員。16 年から現職。バイオインフォマティクスの研究に従事。最近は高速シークエンシングデータの解析アルゴリズムの開発、ゲノム配列の秘匿検索等に興味を持っている。

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03

Review 03 K ana Shimizu

本質を考慮すると、全てのケースでそのような運用が適切なのとが可能です。秘匿ゲノム検索

では、利用者がクエリを暗号化

それでは、個人のプライバシ

まデータベースと照合し、照合った暗号文を復号せず、そのまするとサーバー側では、受け取ど、医学研究や医療・健康産業

遺伝子検査結果の安全な利用なしい希少疾患データの統合や、ゲノム情報の有効活用に向けてーを保護しつつ、データをうま結果を暗号化したまま返却しまに貢献することが期待されま

秘匿ゲノム検索く活用する手立てはないのでしす（図４）。このような処理にはす。また、ゲノム情報が安全にしてサーバーに送ります。そうなど）を関連づけたデータベー
ょ う か？ 我 々 は こ の 問 題 を 解準同型暗号と呼ばれる暗号方式扱われていることが世の中に伝か議論の余地があるでしょう。

スが手に入れやすい米国の研究決するために、ゲノムデータをを用います。この暗号方式は、に示す例を用いて説明したいとどのような技術なのか、図３

け算を行うことができる便利な

く、暗号化したまま足し算やか単純に値を暗号化するだけでないた人々が安心してデータを提の問題を不安に思って躊躇してわれば、これまでプライバシー

秘匿ゲノム検索は、収集が難では、ゲノム配列と公共のデー暗号化したまま解析する技術の思います。ここでは、医師が患

例えば、遺伝情報と家系（名字タベースの情報のみからドナー開発に取り組んでいます。

を含む数人の候補に到達できるデータの流通は阻まれ、特定の環境整備が追いつかず、ゲノムに進む中、データを扱うための個人ゲノムデータの増大が急速ル作りが必要となっています。の取り扱いに関する様々なルーになったため、個人ゲノム情報は、遺伝情報が含められること定められた「個人識別符号」にわれましたが、改正法で新たに月に個人情報保護法の改正が行）。
content/339/6117/321.full
日本国内では、２０１５年９た「秘匿ゲノム検索」を用いる

ケースにおいて、我々の開発しこのようなジレンマが生じるさせることができないのです。

らも同様に医師にダウンロード

イバシーにかかわるため、こちノム配列はデータ提供者のプラータベースに保存されているゲ必要があります。ところが、デドして、自分の手元で照合するデータベース全体をダウンローに送信できません。そのため、ゲノム配列）をデータベース側と、医師は検索クエリ（患者のhttp://science.sciencemag.org/ するケースを考えますが、患者のプライバシーを守ろうとするとにより、従来手法よりも桁違技術を効果的に組み合わせるこに効率の良いデータ構造と暗号簡潔データ構造と呼ばれる非常があります。我々の手法では、算量が膨大になってしまう問題の工夫もせずに置き換えると計常に重い計算が必要なため、何暗号化したまま行う演算には非全に実施できるのです。ただし、

ス検索のような複雑な処理も安えることによって、データベー全な」足し算とかけ算に置き換かけ算を、準同型暗号による「安す。そのため、通常の足し算とけ算の組み合わせで表現できまわれる処理はすべて足し算とか実は、コンピューター上で行います。

形成に貢献することを目指して情報を有効活用する基盤技術の索の性能や機能を高め、ゲノム々の研究室では、秘匿ゲノム検還元されることになります。我生物学の向上という形で社会に得られる知見も増大し、医学やタが増大すれば、研究によって供できるかもしれません。デー

危険性を指摘しています（引用：）。

組織内にとどまりがちです。そいに高速な検索を行うことを実性質を持っています（図のため、潜在的には豊富に存在と、医師はクエリをデータベー現しています（図６）。

Science 1‌8 Jan 2013: Vol. 339, 者のゲノム配列をデータベースするはずの情報が十分に活用さス側に秘密にしたまま、データ

Issue 6117, pp. 321-324, URL と照合して、疾患の原因を解析れない状況が続いており、有効ベースの照合結果のみを得るこ

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情報を利用した場合には、本人の名字を言い当て、さらにドナ3ーの所在する州などの付加的な2な打開策が求められています。

参考文献
Shimizu K, Nuida K, Rätsch G “EfficientPrivacy-Preserving String Search and anApplication in Genomics,” Bioinformatics,
2016 32(11): 1652-1661
清水 佳奈「生命情報科学におけるプライバシ保護検索」、日本シミュレーション学
会学会誌：シミュレーション（小特集「エネルギーシミュレーションとデータ解析」について）、第 35 巻 第 1 号 p.26-31

準同型暗号による演算の例
図5
図６ 秘匿ゲノム検索の性能（従来手法と提案 手 法 の 比 較）。従 来
手法ではクエリの長さに対して指数関数的に増大する計算量が必要なのに対し、提案手法
では長さに比例する計算量のみで検索できる76