疾患ヒトゲノム変異の生物学的機能注釈を目指した
多階層オミクスデータの統合
東京大学新領域創成科学研究科
菅野純夫© 2015菅野純夫（東京大学）licensed under CC表示2.1日本

背景
全国に展開するヒトゲノム解析

北海道DCC（iPSハイウェイ）

ゲノム多型
がんゲノム
エピゲノム・トランスクリプトーム
東大ゲノム多型センター
CIRA（iPSハイウェイ）
九大医学部(佐々木グループ: CREST-IHEC）

長浜コホート
阪大病院（大腸がん）

京大医学部（システムがん）

厚労省難病センター

東北メガバンク

癌研究所 （次世代がん）

OIST（琉球コホート）

がんセンター（ICGC; 肝臓がん）
がんセンター東病院（LC-SCRUM; 肺がん）

がんセンター(金井グループ: CREST-IHEC）

九大病院（食道がん）
東大医科研（BBJ）

東大(白髭グループ: CREST-IHEC）

ゲノムデータは急速に蓄積している
ヒトオミクスデータ推定蓄積量
ゲノム多型(WGS/WES）: >2000人
がんゲノム(WGS/WES/Target Seq）：>1000症例
トランスクリプトーム(RNA Seq）：>1000例
エピゲノム(BS/ChIP Seq）：<100例+培養細胞＋PDX＋モデル系：>5000例+マウス等モデル生物：???例+個別研究者の蓄積するオミクス情報：???例

構想

ヒト応用研究を志向したオミクス情報の統合（EGFR遺伝子を例に）

転写開始点/トランスクリプトーム情報（TSS/RNA Seq）
（発現量と転写開始点）

ヒトゲノム
変異情報の統合クロマチン情報（ChIP Seq）

DNAメチル化情報 (BS Seq)
（BS Seqによる異常メチル化検出）（ChrHMMパターンで示すヒストン修飾）（それぞれの検体での変異部位）

パスウェイマップ（文献情報）からの検索（該当集団中の遺伝子変異頻度を赤の濃さで示す）

モデル系とのさらなる統合

研究開発体制と役割

土原（がんセンター東病院）
鈴木（東大・柏キャンパス）菅野：研究の統括/医科研スパコンの運用＋研究員 3名＋技術補佐員 2名

鈴木：データの加工とデータベース設計
土原：ヒト疾患応用研究を志向した検索システムの実装

河野（DBCLS柏オフィス）（雇用予定）

河野：データベースの構築、オントロジーの整備
菅野（東大・医科研）

地理的に密接したエリア：
データ交換の利便性

データ統合対象1

ヒトがんゲノムデータ

件数（保有しているもの）
300

2

ヒト正常ゲノムデータ

500

3300

4

ヒトエピゲノム、トランスクリプ
トームデータ
ヒト培養細胞オミクスデータ

5

マウスオミクスデータ

6＊その他のモデル動物データ

名称

設備

30(300計測点)
10(400計測点)
100(500計測点)

概要

用いるすべてのデータは申請者らがデータ産出、1次データ加工を実際に行ったものである。

肺腺・小細胞がん、食道がん、胃がん、大腸がんの全ゲノム/エキソームデータ
申請者らの収集した正常日本人全ゲノム/エキソームデータの頻度情報
肺腺がん、大腸がん：正常肝臓（予定）、正常大腸（予定）、iPS/ES細胞
肺腺がん、大腸がん（予定）、胃がん（予定）、初代培養正常細胞・PDX（予定）
正常組織、初代培養マクロファージ、Ｂ細胞等の免疫担当細胞（FIRST審良P)「ゲノム支援」で収集、公開予定のデータ

メインサーバー：医科研ヒトゲノムセンタースパコンシステム＊モデル系から得られたオミクスデータに焦点。
特に培養細胞40種類：
ゲノム-エピゲノム‐トランスクリプトームのオミクスデータが同一の材料から得られたもの

比較ゲノムブラウザー
によりヒトゲノムと対応づけ

データ統合＋各サイトに購入予定のサーバー
構成名

既存のサーバーの利用：最低限の設備投資での計画遂行

機種名

大規模データ解析
DELL PowerEdge R720XD
サーバ

Rpeak (Gflops)
/node

ゲノム支援
(DDBJより公開になり次第、収録許可をデータ所有者に打診)■支援課題数129■ライブラリ内訳
ChIP :753
BS : 256
RNA :1705
smallRNA : 40
その他 （DNA, TSSなど) : 164■生物種内訳
human : 185
mouse :1179
その他 動物 : 790
植物・微生物・細菌 : 764

CPUコア数
メモリ
OS(1nodeあたり) /nodeインテル® Xeon® プロ
セッサー E5-2650
RedHat256 (2.00GHz､ 20M キャッ Enterprise 16core128GB
シュ、 8.0GT/s QPI、ター Linuxボ、 8C､ 95W) x2
CPU

ディスク容量/node27TB

平成26年度の成果
・データベースの公開、論文化（ヒト培養細胞の多階層オミクスデータに焦点）・ヒトゲノム多型データの充実（特に日本人5000人分）
・ToMMo・PGｘ
・ExAcデータベースの公開

CD
Viewer control

Gene model
TSS-Seq
RNA-Seq
BS-SeqChromHMM
H3K4me3 H3K27me3 H3K9Ac H3K27Ac
H3K4me H3K9me3H3K36me3
Pol IIChIP-Seq

SNVSuzuki et aｌ. NAR DB issue 2015

ＮＢＤＣバイオＤＢコーナー
データベースのデモをやっています。

Data contents (ChIP Seq and others)Human Genomes
Number ofsamples

Data provider

Cancer type

National Cancer Center Hospital East andUniversity of Tokyo

Lung adenocarcinoma

97PLoS One. 2013 Sep 12;8(9):e73484.

National Cancer Center Hospital East

Small cell lung cancers

57J Thorac Oncol. 2014 Sep;9(9):1324-31.

ICGC

43 of ICGC DCC Project Codes

Dr. Meyerson's Lab.

Lung adenocarcinoma

183Cell. 2012 Sep 14;150(6):1107-20.

Myelodysplasia

29Nature. 2011 Sep 11;478(7367):64-9

Clear-cell renal cell carcinoma

106Nat Genet. 2013 Aug;45(8):860-7

Gastric adenocarcinoma

295Nature. Published online 23 July 2014

Urothelial bladder carcinoma

131Nature. 507 (7492):315-22.

Glioblastoma

291Cell. 155 (2):462-477.

Clear cell renal cell carcinoma

446Nature. 499 (7456):43-49.

Endometrial carcinoma

373Nature. 497 (7447):67-73.

Acute myeloid leukemia

200NEJM. 368:2059-2074.

Breast tumors

507Nature. 490 (7418):61-70.

Squamous cell lung cancers

178Nature. 489 (7417):519:525.

Colon and rectal cancer

224Nature. 487 (7407):330-337.

Ovarian carcinoma

316Nature. 474 (7353):609-615.

Glioblastoma

91Nature. 455 (7216):1061-1068.

Dr. Ogawa's Lab.

TCGAReference

6,590https://dcc.icgc.org/HGVD

Normal (Japanese)

1,208URL: http://www.genome.med.kyoto-u.ac.jp/SnpDB

ToMMo

Normal (Japanese)

1,070URL: http://humandbs.biosciencedbc.jp/en/hum0015-v1

Normal (Japanese)

2,994URL: http://humandbs.biosciencedbc.jp/hum0013-v1

JPDSC (Japan PGx Data ScienceConsortium)
Total

15,386

Exon Archive Project at MGH
ExAC release0.3; Total: 60,706 samples

Population

Male Samples

Female Samples

Total

African/African
American (AFR)

1,888

3,315

5,203

Latino (AMR)

2,254

3,535

5,789

East Asian (EAS)

2,016

2,311

4,327

Finnish (FIN)

2,084

1,223

3,307

Non-Finnish
European (NFE)

18,74014,63033,370South Asian (SAS)

6,387

1,869

8,256

Other (OTH)

275

179

454

Total

33,64427,06260,706

DBに登録されているSNP(SNV)のサイト数は 全人種トータルで10,185,731箇所

SearchHumanVariation DB(hg19 へ座標変換後リンク)

平成27年度の計画（経過）・ゲノム支援データ（マウス）の収載

・RDF化の推進（TSSを端緒に）・臨床ゲノムデータとのリンク方法の開発

Other species
HumanMouse

Malaria

ChyzonRat

Chimp MacaqueTSS-seq

73

7

11112

RNA-seq

42000000

ChIP-seq

255000000

RIP-seq

12000000BS-seq

26000000ChromHM
M36000000SNV

49000000

Integrating mouse data (ゲノム支援）
名前

所属

課題

田中 知明

千葉大学

秋光 信佳

Acc

データセット

配列数

DRA000928
転写因子p53による新たな代謝調節機能と代謝環境応答のエ
SRP007894
ピジェネティクス制御
DRA001102

26515,880,048

RNA分解を介した核局在型高分子非コードRNA作用マシナリー
東京大学アイソトープの制御機構の解明
DRA000591
総合センター

25943,054,680

田中先生データ(Mouse)

Integrating mouse data(ゲノム支援；作業中）
名前

所属

課題

Acc

三野 享史

京都大学ウイルス研究 Regnase-1の作用機構から探る自然免疫応答における転写後調
DRA003234
所感染防御研究分野 節の解明

8161,938,914

岩間 厚志

千葉大学大学院医学
エピジェネティック異常による造血器腫瘍の発症機構の解明
研究院先端応用医学講座細胞分子医学

DRA000485
DRA000486
DRA000488
DRA000858

20600,000,000

河野 友宏

次世代シークエンサーを用いた生殖系列のエピゲノム修飾とトランスク
東京農業大学生物応DRA000484
リプトーム解析用科学部
DRA000607

DRP001092
DRP001093
DRP001094
DRP001349

深田 吉孝

東京大学大学院理学 生存戦略としての体内時計システムの分子解剖系研究科

小野寺 淳

千葉大学・大学院医学研究院・免疫発生 ポリコーム／トライソラックス複合体による免疫記憶維持機構の解明 GSE51079
学

西中村 隆一 熊本大学

胎児型腎臓幹細胞の成体腎での再活性化

DRA000957

データセット

配列数

133 8,900,000,000

54 1,350,000,000

6180,000,000

6150,000,000RDF化

Variationデータ用オントロジー
variation: ENSEMBL Ontology
location: FALDO
不足分は独自オントロジー定義

DBTSSオントロジー
RDF化スクリプト
DBTSS Variation RDF

がん “最適化創薬” の実現に向けた臨床情報・ゲノム情報管理システムの構築
電子カルテ

エキスパート
パネル

担当医師

担当医師

患者背景
治療情報

プライバシーの保護
臨床検体

治療選択
ゲノム情報

検体

承認薬
患者

治験救済的使用

遺伝子検査

適応外使用

新しい診断・治療法の開発

分子疫学情報の共有

臨床試験情報の共有

既存のバイオバンク
データベース

既存の臨床試験
データベースヒト疾患ゲノム統合DB (DBTSSの拡張)：
KERO(Kashiwa Encyclopedia of Regulatory Omics)
ヒトゲノム・エピゲノム・トランスクリプトームデータの統合ヒト疾患ゲノム変異への機能的注釈
パターン検索システムの開発と実装

http://dbtss.hgc.jp/

ゲノムセンター

病院

DB-KERO

大規模プロジェクト

作成者自身

個別研究者

オミクスデータ統合が加速するヒトゲノム臨床応用研究＝疾患ゲノムのその座標で“何が起きているのか”を網羅的に検索