ライフサイエンス分野の統合データベース整備事業

統合医科学データベース構築方式の開発
２０年度 委託業務研究成果報告書

平成２１年３月
国立大学法人東京医科歯科大学

田中 博

国立大学法人大阪大学

佐古田 三郎本報告書は、文部科学省の科学技術試験研究委託事業による委託業務として、東京医科歯科大学、及び大阪大学が実施した、平成２０年度の「統合医科学データベース構築方式の開発」の成果を取りまとめたものです。

1

１ 委託業務の目的
ライフサイエンス関係データベースに散在する臨床・疾患データベース（DB）を分子から個体にいたる多階層の疾患横断的な統合医科学DBへ構築するための高度化・統合化方式を開発することを目的とする。がん疾患、神経疾患を対象に実証する。
このため、国立大学法人東京医科歯科大学及び国立大学法人大阪大学は共同で業務を行う。
国立大学法人東京医科歯科大学では、がん疾患に関わる研究開発を中心に、国立大学
法人大阪大学では神経疾患に関わる研究開発を中心に実施する。

２ 平成２０年度（報告年度）の実施内容
２.１ 実施計画
２.１.１ 東京医科歯科大学① 疾患・臨床医科学データベースに特化した統合技術開発に関する研究
平成19年度に実施した多階層の統合医科学データベースを統合構築するために必要な統合技術（疾患DB情報モデル、疾患DBオントロジー、セマンティクスなど）の調査・検討結果に基づき、要件定義を行う。
国立大学法人東京医科歯科大学はがん疾患を中心とし、国立大学法人大阪大学は神経疾患について研究を実施する。

② 疾患データベースの高度化と実証的統合に関する研究
平成19年度に実施したがん疾患DB、神経疾患DBの高度化によって得られた、統合技術開発における具体的要求と課題の検討を進め、要件定義を行う。
国立大学法人東京医科歯科大学は、がん疾患（肝臓がん、大腸がん）を中心として、国立大学法人大阪大学は神経疾患（パーキンソン病）について研究を実施する。

③ プロジェクトの総合的推進分担機関である東京医科歯科大学は、中核機関である情報・システム研究機構の全体戦略に従い連携して本事業を推進する。
プロジェクト全体の連携を密としつつ円滑に運営していくため、技術検討会等を開催し、分担機関グループ内の連携・調整及び進捗状況の確認を行う。
プロジェクトで得られた成果については、倫理委員会が承諾する範囲内で、積極的に公表し、今後の展開に資する。

2

２.１.２ 大阪大学
① 疾患・臨床医科学データベースに特化した統合技術開発に関する研究
平成19年度に実施した多階層の統合医科学データベースを統合構築するために必要な統合技術（疾患DB情報モデル、疾患DBオントロジー、セマンティクスなど）の調査・検討結果に基づき、要件定義を行う。
国立大学法人大阪大学は神経疾患について研究を実施する。

② 疾患データベースの高度化と実証的統合に関する研究
平成 19 年度に実施したがん疾患 DB、神経疾患 DB の高度化によって得られた、統合技術開発における具体的要求と課題の検討を進め、要件定義を行う。
国立大学法人大阪大学は神経疾患（パーキンソン病）について研究を実施する。

２.２ 実施内容（結果）２.２.１ 東京医科歯科大学① 疾患・臨床医科学データベースに特化した統合技術開発に関する研究
平成19年度の調査および検討結果に基づき、多階層の統合医科学データベースを統合構築するために必要な統合技術、標準化、公開倫理の要件定義を行った。

まず、本統合医科学データベースの要件定義の礎となる倫理規定草案の作成を行った。作成にあたっては具体的には以下の四段階を経た。
(1)一般論としてデータベース統合についてその影響や特質について検討。(2)具体的な医科学データベースの統合を進める場合に想定される問題を、オミックス
データベースと臨床データベースについて検討。(3)法的側面を整備するため、罰則規定や訴訟の影響について、事例等を踏まえつつ検討。(4)社会的な適合性も損なわないよう、成立／改定や施行のプロセスについても策定。
上記の検討の結果、図 1のように倫理規定草案の概要をまとめた。DB統合の是非、統合の程度を最重要項目としてそれぞれの項目について検討を行った。
今後行うべき項目としては、正確性、安全性、透明性（3要素）の確保、また、匿名性が損なわれる可能性を構造的になくすことなどが考えられる（図 2）。

次に、上記倫理規定案を元に疾患・臨床医科学データベースの統合を行うための疾患DB情報モデルの検討、疾患DBオントロジー構造の検討、セマンティクス検索のアルゴリズムの検討を行い、システムの外部設計書を作成した。

3

本外部設計書を元に内部設計として、リレーショナルデータベース物理設計、プ
ログラムモジュール設計、外部インタフェース構造を定義し、内部設計書を作成した。

以上の内容を合わせてシステム要件定義書を作成した。

図 1 倫理規定草案概要4

図 2 倫理規定として予定される項目② 疾患データベースの高度化と実証的統合に関する研究
平成19年度より先行的に実施している網羅的疾患分子病態DBとパーキンソン病DBを統合的に検索可能なプロトタイプシステムの試験公開によって得られた要求および課題に基づき、高度化と実証的統合にむけた要件定義を行った。さらに要件定義を元に以下の検討、開発を行った。

ユーザインタフェース要件高度化検討の結果、従来の検索方式に加え図 3のようなパネル方式を開発した。本方式により、ユーザは検索カテゴリの階層構造を意識しながら検索条件を入力することが可能となった。
オントロジー情報の高度化として、大腸癌、口腔癌、肝臓癌、パーキンソン病（パーキンソン症候群）、頭頸部癌において、語数 247語、関連数 190のオントロジ
ー情報を整備した。その結果、例えば、腹痛→(大腸癌)→血便/腹部膨満/下痢というセマンティック変換が可能となり、一つの症状から複数の疾患に検索を広げることが可能となった。また一方で、検索時間の増加という課題が見つかった。
要素データベースとのインタフェース部分の高度化に関して、複数の要素データ
ベースを統一して検索することが可能なインタフェースを検討した。結果として、
図 4に示すように、平成19年度成果では各要素データベース内の症例検索は統合

5

医科学データベースの一部として行われていたのに対し、本年度では各要素デー
タベースを統合医科学データベースから切り離し、インタフェースプログラムを介して各要素データベースとやり取りすることで統合医科学データベース仕様および各要素データベースの仕様に関係ない独立したシステム系として設計した。
この仕組みは、インタフェースプログラムの変更のみで要素データベースの追加が可能となるため、将来的な要素データベース拡充の業務効率化に大いに寄与する。
また、実施計画に先行して、臨床情報の統合に加え、分子情報解析を統合したシステムの構築を目指し、遺伝子発現量を元に症例情報をクラスタリングし検索結果と共に一覧表示する機能（図5）を開発した。
今後ともデータベース統合に関する技術的知識蓄積のための機能の追加、拡張を検討したい。

要件定義を元に平成19年度のプロトタイプシステムを修正し、対象データベース
として、網羅的疾患分子病態DB(447症例)、パーキンソン病DB(400症例)の症例数
追加に加え、遺伝子発現の分子情報を持つ疾患ゲノムDB（GeMDBJ;Genome Medicine
Database of Japan）の内440症例を統合した。
これを統合医科学データベースのポータルサイトから試験公開を開始した。

6

検索条件 1

検索カテゴリ
検索条件 2

図 3 パネル方式検索

H19年度

H20年度

ユーザ

ユーザ

http

http

H21年度(予定)
ユーザ
ガン疾患
検索
DB
エンジン

http
ガン疾患
DB

統合検索
エンジン

DBの
コピー

統合検索
エンジン

IBMD

http

DBの
コピー

検索
エンジン

神経疾患
DB

統合検索
エンジン

http

ガン疾患
検索
DB
エンジン
別サイト

検索
エンジン

統計デー
タのコピー

神経疾患
DB
ダイレクト
検索

http

http

別サイト

http
検索
エンジン

統計デー
タのコピー

http

疾患ゲノム
DB

DBの一部
コピー

IBMD

IBMD

図 4 統合検索インタフェースプログラム

7

神経疾患
DB

検索
エンジン

疾患ゲノム
DB

別サイト

指定した遺伝子
の発現量
症例情報名

遺伝子発現量を元に類似性の高い症例情報からクラスタリングし、ツリー上に表示

図 5 分子情報クラスタリング③ プロジェクトの総合的推進
中間評価結果を踏まえ、疾患をがん（特に肝臓がん、大腸がん）およびパーキン
ソン病に限定したプロトタイプシステムを構築し、医科学データベース統合化のロールモデルを提示し、本モデルを国内に広めるための施策を策定することを、
本プロジェクトの目標として再設定した。

がんデータベースの統合化モデルを効果的に提示するため、国立がんセンター研
究所のGeMDBJとの連携を推進し、データの連携方法、インタフェースの実装方法について決定し（要件定義書参照）、プロトタイプとして統合を行った。
このGeMDBJや東京医科歯科大学および大阪大学の実証的なデータベース連携の過程において、分担機関内統合化要素技術検討会「２．４ 活動（運営委員会等の活動）参照（２０ページ）」を開催し、検索機能やインタフェース設計に関する課
題を抽出し、解決策を検討し、当初の計画通り、要件定義フェーズを完了した。
次に、モデルを国内外に広めるための施策として、WHO-ICD、ISO、HL7といった国

8

際主要機関との連携、国際標準化を進めた。2008年5月のHL7、Phoenix会議では、HL7が手がけるFamily History Model、HL7 V3 RIMへのClinical Genomics Dataの反映の仕方、RCRIM Vocabullary専門委員会におけるオントロジーに関する検討内
容、EHRと連携するClinical Research Function Profileについての検討内容など主要分野における非公開の検討内容を入手しモデルの国際的適正化のための検討を行った。また、統合データベースとGSVML、ジェノミクスデータとの連携に関する発表を行った。ポルトガル（ポルト）で行われたISMH 2008では、予防医学、東洋医学、温泉医療や統合医療を西洋医学と共存させるための主要な要因として、
統合データベースを応用した社会インフラが必須である旨を発表し一定の理解と賛同を得ることができた。バンクーバーで行われた2008年度HL7総会では、セキュリティーに関するいくつかの有用な非公開文献を入手することができ、臨床セキュリティー先進国である米国の実態と課題を検討することができた。そのうち、Recent Developments in Patient Safety and Scope of Patient Safety Special
Interest Groupは、セキュリティーに対するHL7 Patient Safety SIGとしての考え方の方向性がわかる文献であり、Secure HL7 Transactions using Internet Mail
は、HL7のセキュリティーに関する基本とルーツの理解に有用な文献である。HL7
Role-Based Access Control (RBAC) Role Engineering Processは、セキュリティ
ーアクセスコントロールについての新しい方向性を示唆した文献である。チュー
トリアルに参加して入手したHL7 V3 RIMにおけるRDBのデザインチュートリアルは、
HL7 V3 RIMにRDBを連結させる場合のデータベース設計方針についてのチュートリ
アルであり、今後のEHRの主要な方向性の一つであるHL7 V3と統合データベースにおける主要なデータベース方式の一つであるRDBの連携を考察する上で大変有用な内容であった。クレタ島で行われたIHIC2008では、統合データベースそのものについての発表を行った。その有用性と可能性についてはドイツなどから高い評価が与えられた。しかしながら、国際的な認知度はまだまだ低く、さまざまな国
際舞台での宣伝の必要性を感じさせられた。その後、イスタンブールで行われた
ISO TC215 WG2における検討会議で、臨床ゲノム分野で世界初、医療情報分野で日本初の国際標準（ＩＳ）としてGSVMLが認められることが正式に決まった。結果として、臨床オミックス領域世界初の国際標準（IS）としてISOにおいて認定された
Genomic Sequence Variation Markup Language (GSVML)の構造の一部に 本モデルが採用される形となっているので、国際標準（IS)の一部となった。また、オント
ロジー、用語、疾患分類の分野では、次世代医学用語および分類の世界標準となるWHO-ICD11でも、TAG-HIM (Topic Advisory Group for Health Informatics andModelling)、および内科専門TAG、筋骨格系専門TAGにお いて検討中のContent

9Modelの参照・連携対象として、本モデルが具体的に検討されることとなった。また、倫理規定が整備されていないものの、各データベースの倫理規定の範囲内で公開可能な情報をより広く公開し、利用者からのフィードバックを得るため、ホームページ上にて研究者および医療従事者を基本対象者とし、利用希望者へのロ
グインアカウントの発行を開始した。さらに、学会での講演（特に医療情報学会
での統合医科学データベースのセッションの共同企画）や雑誌等への論文掲載を推進するとともに、昨年度の調査結果を中核機関と共有し生命科学系データベー
スカタログの拡充に寄与する等、本プロジェクトの認知を高める活動を実施した。

以上のように、目標に沿ってプロジェクトが進行するように、計画の策定、進捗管理および必要に応じた計画の見直しを随時行い、今年度の業務を効率的に遂行することができた。

10

２.２.２ 大阪大学
① 疾患・臨床医科学データベースに特化した統合技術開発に関する研究
平成 21 年度に予定している疾患・臨床医科学データベースの本格統合に向けて、昨年度に試作した統合方式の暫定的なプロトタイプの開発・運用過程に得られた検討結果と、統合技術の調査結果に基づき、東京医科歯科大学と統合の要件定義に関して意見交換を実施した。図 6 に昨年度に試作した暫定的な統合方式（データ移動型統合方式）と、本年度に医科歯科大学にて作成した統合の要件定義（インタフェース型統合方式）の概要を示す。
データ移動型統合方式では、大阪大学が開発した神経疾患ＤＢから統合検索に必要なデータを抽出し、医科歯科大学で開発したＩＢＭＤ（統合医科学データベース）にデータを移動することで統合検索を実現する。この際、倫理面に配慮し、移動するデータは個人情報を含まず連結不可能匿名化が施された検索用の統計データのみとした。これにより、データを他機関に移動する際に発生する、データ提供した患者への再同意などの倫理的問題の一部を回避することができると考えられる。この点が本方式の利点となる。ただし、統合データベースの倫理規定を検討する際には、移動するデータの内容にどこまでの情報が含まれているかを精査し、一定の基準を設ける必要があると思われる。また、システム開発の観点から考えると、データ移動型統合方式では、統合の対象とする神経疾患ＤＢのシス
テム拡張を行う必要がなく、統合に伴うシステム開発コストを軽減できるという利点がある。なお、移動するデータの抽出や、データを移動先のＤＢが対応する形式に変換する処理は必要となるが、これらの処理に必要なコストはシステム拡張に比べて低い。ただし、本方式では，元となる神経疾患ＤＢのデータが更新さ

IBMD（医科歯科大）統合検索

神経疾患DB
（阪大）

統計データ
のコピー
データ移動型統合方式
H19 年度に暫定的なプロトタイプとして試作した統合方式

インタフェース型統合方式
H20 年度に作成した要件定義に基づく統合方式（H21 年度に実装予定）

図 6 疾患・臨床医学データベースの統合方式

れる毎に、データの抽出と移動の作業が必要となるため、長期間の運用には、データ移動処理の自動化などの対応が望まれる。
一方，インタフェース型統合方式では、神経疾患ＤＢにＩＢＭＤからインタフェ

11

ースを介して送られてくる統合検索用のクエリを処理する検索エンジン（ＩＢＭＤＧＷと呼ぶ）を追加し、ＩＢＭＤ要素ＤＢインタフェースに基づいて検索クエ
リとそれに対する回答のやり取りを行う。通信にはＨＴＴＰプロトコルによるＸ
ＭＬデータの送受信を利用する。この方式は、追加モジュールの開発コストが必要となるが、神経疾患ＤＢのデータを直接検索対象とするので、ＤＢのデータ更新毎にデータを移動させる手間をかけずに済む。ただし、外部のシステムからＤ
Ｂにアクセスすることになるので、アクセスできるデータの範囲やユーザの権限（ロール）管理など、倫理面を十分に考慮しておく必要がある。大阪大学で公開している神経疾患ＤＢにおいては、従来保有していたデータのうち、患者の再同意など倫理面を考慮した上で公開可能なデータのみを登録するという方針で運営しているので、この問題は解決できると考えている。しかし、一般に各機関が保有している疾患・臨床ＤＢとの統合を行う際には、倫理面の問題を十分に検討した上で、統合検索用のインタフェースを設計・実装すべきである。
上述のような統合技術開発に関する検討を行った上で、本年度は、昨年度と同様のデータ移動型統合方式で統合検索可能なデータの更新作業の実施試験を行った。
その結果、大阪大学の神経疾患ＤＢから東京医科歯科大学のＩＢＭＤに移動させるデータの更新は問題なく行えることが確認できた。しかし、統合データベースの継続的な運用、統合検索の高度化に対応するためのシステム改良の柔軟性などを考慮し、統合される要素データベースに統合検索用のインタフェースを実装することによって統合を実現するインタフェース型統合方式を用いることが望ましいという結論に至った。
よって、東京医科歯科大学が作成した統合医科学データベース統合のための要件
定義（IBMD 要素 DB インタフェース）に沿って、大阪大学では神経疾患（パーキン
ソン病）ＤＢ統合のための要件定義（ＩＢＭＤ ＧＷの仕様設計）を行った。表２に要件定義の一部を示す。この作業により、IBMD 要素 DB インタフェースが神経疾
患ＤＢ統合のため要件定義に適用可能であることが確認された。その要件定義に沿ったＩＢＭＤ ＧＷの実装は平成 21 年度に実施する。

12

表 1. 神経疾患 DB の要素 DB インタフェース定義（一部）
要素DB外接機能一覧
No

機能名

インターフェース名 区分 データソース

システムフロー

Request Result
項目数 項目数

1 件数問い合わせCountGet()

照会

阪大 DB

External SystemN1

2 一覧取得3 詳細情報取得

SearchGet()
DetailGet()

照会
照会

阪大 DB
阪大 DB

External System
External System

N
N

M
M

概要
一覧取得resの参照元に記載する項目が検索条件に一致する
臨床情報の件数を取得
検索条件に一致する臨床ID及び項目内容を取得
リクエストに記載された臨床IDの詳細項目内容を取得

外部システム間Ⅰ／Ｆ項目定義
処理名称
一覧取得_resインタフェース名 SearchGet()
№

項目名

長さ

必須

文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列

8
-

Yes
Yes
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No
No

参照元
補足説明
テーブル名
項目名
MML臨床情報uid
文書ユニークID
詳細情報取得(病名)参照
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
MML臨床情報
mmlDh:diseaseClass 診断分類なし
なし
なし
MML臨床情報
mmlDh:clinicalConditio臨床症状
MML臨床情報
mmlDh:developmentA 発症年齢と経過
MML臨床情報
mmlDh:parkinsonDegr パーキンソン病重症度
MML臨床情報
mmlDh:autonomicinfo 自立神経情報なし
詳細情報取得(基本情報)参照
なし
MML臨床情報
mmlDh:DiagnosticHist 診断歴情報
MML臨床情報
mmlDh:life
生活状況
MML臨床情報
mmlDh:family
家族歴
詳細情報取得(検査所見)参照
なし

…

…

1 臨床ID
2
病名
3
別名
4
定義
5
概念
6
概要
7
疫学
8
発生頻度
23
成因論
24
感染経路
25
分類
26
肉眼分類
27
病理分類
28
転移
29
症状
30
時期別
31
重症度別
32
臓器別
33
発病様式
34
基本情報
35
背景
36
病歴
37
生活歴
38
家族歴
39
検査所見
40
血液

属性

外部システム間Ⅰ／Ｆ項目定義
処理名称
詳細情報取得_res（血液）インタフェース名 DetailGet(血液)№
1 検査時間2 検査値情報
3 検査分類
4 検査項目
5 検査値
6 単位

項目名

属性

必須

文字列
文字列
文字列
文字列
文字列
文字列

No
No
No
No
No
No

参照元
テーブル名
MML臨床情報
MML臨床情報
MML臨床情報
MML臨床情報
MML臨床情報
MML臨床情報13

項目名mmllh:date
mmllh:TreatmentHistoryModule
mmllh:classmmllh:inspectionItem
mmllh:value
mmllh:unit

補足説明
検査日
検査値情報
検査分類
検査項目
検査値情報
単位

② 疾患データベースの高度化と実証的統合に関する研究
昨年度に神経疾患ＤＢの高度化の一部として実施した、データベースの統計情報
表示、経年情報表示機能などの諸機能について、利用者からの要求に基づいて拡張すべき機能を検討した。その結果、利用者の利便性を高めるために、検索結果の一覧表示や統計情報の表示方法を、より直感的なグラフ表示ができるようにすることが有効であるという結論に至り、表示方法改良の要件定義（プログラム改良の仕様策定）を行った。さらに、その要件定義に基づいて神経疾患ＤＢに改良を加えた。図 7 に従来の神経疾患ＤＢの検索結果の表示例を示す。従来の統計結

グラフ表示
ボタン

図 7 神経疾患 DB の検索結果の表示方法の改良
左：従来の統計結果一覧表示

右：臨床所見のグラフ表示例

果一覧表示（図 7 左）では検索条件を満たした症例データの統計情報を、各デー
タの項目のカテゴリ毎に整理して数字で表示している。今年度の疾患データベースの高度化作業では、それぞれの項目について「グラフ表示ボタン」を押すこと
でデータの分布をグラフとして表示できるように改良した。図 7 右は、臨床所見のうちの「静止時振戦」をグラフ表示した例を示している。グラフ表示可能な項
目は、臨床所見（静止時振戦、指タップ、筋強剛、椅子からの立ち上がり、歩行、
姿勢、姿勢の安定）、臨床重症度分類（Hoehn & Yahr の臨床重症度分類）、薬剤
使用割合および薬剤量の経年変化である。
表示するグラフの形式は、臨床所見は円グラフによる分布表示、臨床重症度分
類および薬剤使用割合については棒ブラフによる比較表示（図 8）、薬剤量の経年変化については折れ線グラフによる表示（図 9）とした。これにより、神経疾患Ｄ
Ｂに登録されている主だった項目はグラフで見ることができるようになったが、14

未対応の項目（性別、発症年齢、初発症状など）についても、利用者の要望により必要と思われるようであれば、他の項目と同様の方法でグラフ表示できるように拡張を検討する。

図 8 臨床重症度分類（左）および薬剤使用割合（右）の棒ブラフ表示

図 9 薬剤量の経年変化表示
左：従来の表形式での一覧表示

右：薬剤量経年グラフ表示

またデータベースをより広いユーザに利用できるようしたいという要望から、パ15スワード認証なしでのＤＢの利用の是非についても検討した。本年度末の時点では、倫理規定の策定状況などを勘案し、パスワード認証を設けている。しかし、大阪大学で開発を進めている神経疾患ＤＢに関しては、統計値の公開であるという点と、匿名化により各患者の詳細データにはアクセスに関してはアクセスできない仕組みを取っているという点から、パスワード認証なしで公開しても問題はないという結論に至った。それに伴い、アクセス管理の仕様変更および本プロジ
ェクトの公開Ｗｅｂサイトからのリンク方法の変更などを検討した。これらの仕様変更に対応し、パスワード認証なしで神経疾患ＤＢを公開する時期については
平成 21 年度の上期を予定している。
また、公開データ数については昨年度に公開した 100 データから 400 データまで増加させた。なおデータベース公開の倫理規定については、平成 19 年度に引き続き検討・議論を行い、平成 21 年度以降の倫理案策定のための準備をおこなった。

16

２.３ 成果の外部への発表
２.３.１ 学会等における口頭・ポスター発表
発表した成果（発表題
目、口頭・ポスター発

発表者氏名発表した場所（学会等名）

表の別）

発表した時
期

“Current state andAug 20,future of Omics-Based

2008

国
内・外
の別

medicine and systems
pathobiology”:
BIOMEDICAL

Tanaka H.

Island, Greece

国外

ELECTRONICS and
BIOMEDICALINFORMATICS(BEBI'08)、口頭「オミックス医療の実
現に向けて－統合的医療データベース2008 年 10
オミックスシンポジウ

田中 博

月 20 日ム、東京

国内

iCOD-」、口頭「疾病解明と治療・創薬のためのシステムバ

田中 博

イオロジー」、口頭

神奈川科学技術アカデミ

2008 年 10

ーKAST システムバイオロ

月3日

ジー講座、横浜「生命系の構築原理と進化―進化する分子ネットワークとしての生国内

2008 年 8 月
田中 博

物性若手夏の学校、栃木

7 日~9 日国内

命」、口頭

「オミックス医療現実の展望」、口頭田中 博「疾患データベースの統2008 年 7 月

合に向けて」オミックス

3、4 日

医療が拓く未来 2008、東国内

京「病気をシステムで解
く－オミックス医療の

田中 博

いて、口頭
臨床データベースの問
題点、口頭2008 年 6 月

生命情報科学教育部公開

3日

シンポジウム「病気に挑可能性」、口頭
臨床データベースにつ東京医科歯科大学大学院

国内

む生命科学」、東京
佐古田 三郎

佐古田 三郎17

バイオグリッド研究会

2008 年 5 月
31 日

日本バイオインフォマテ

2008 年 10

ィクス学会関西地域部会

月8日

国内

国内

第 6 回バイオメディカル研究会
日本における臨床デー
タベース構築および維佐古田 三郎第 28 回医療情報学連合

2008 年 11大会（第 9 回日本医療情月 24 日持の問題点、口頭

国内

報学会学術大会）

Clinical Omics

Feb. 2008.

Ontology and National
Projects in Japan

Jun Nakaya,(toward Social

HiroshiInformation

TanakaInterOntology2008,

国外

Tokyo

Infrastructure) 、口頭疾患統合 DB とオントロ
ジー、口頭

中谷

純、佐

古田

三郎、

溝口

理一

2008.11

第 28 回医療情報学連合郎、井戸 敬国内

大会、横浜介、広井 嘉栄、田中 博
医療情報におけるオミックス情報のインパク
ト － 統合データベ

2008.11
中谷純、田第 28 回医療情報学連合

中博ースを踏まえて －、

国内

大会、横浜

口頭
医学知識に基づく疾患データベースの統合検井戸敬介

第 4 回ナノテクノロジー

索、口頭

2008.11
国内

センター研究会

２.３.２ 学会誌・雑誌等における論文掲載
掲載した論文（発表題目）

発表者氏名

発表した場所（学会

発表した

国内・外

誌・雑誌等名）

時期

の別

2008

国外

“Interdisciplinar
Clinical Omics Ontology
and National Projects inJapan (toward Social
Informationy Ontology
Nakaya J.,
Tanaka H.

Infrastructure)

Proceedings of theFirst
Interdisciplinary
Ontology” Keio
University Press.

18

61-68
Ohta T.,
Iijima K.,
Miyamoto
M.,
Nakahara
I., Tanaka
H., Ohtsuji
Loss of Keap1 function
activates Nrf2 andprovides advantages forlung cancer cell growth.

M., Suzuki
T.,
KobayashiA., Yokota

Cancer Research,
68:1303-9

2008

国外

2008

国外

2008

国外

2008

国外

J.,
Sakiyama
T., Shibata
T.,Yamamoto
M.,
Hirohashi
S.

Diversity of preferred

Nakagawa S.,

nucleotide sequences

Niimura Y.,

Nucleic Acids

around the translation

Gojobori T.,

Research,

initiation codon in

Tanaka H.,

36:861-871

eukaryote genomes.

Miura K.
Tanaka S.,
Arii S.,

Aurora kinase B is apredictive factor for theaggressive recurrence ofhepatocellular carcinoma
after curative
hepatectomy.

Yasen M.,
Mogushi K.,
Nguyen T.,

British Journal of

Zhao C.,

Surgery,

Imoto I.,

95:611-619

Eishi Y.,
Inazawa J.,
Miki Y.,
Tanaka H.

Prediction of lymphatic

Watanabe

19Radiotherapy andmetastasis based on gene

H., Mogushi

Oncology,

expression profile

K., Miura

87:2237-42

analysis afterM.,

brachytherapy for

Yoshimuraearly-stage oral tongue

R.I.,

carcinoma.

Kurabayashi
T., Shibuya
H., Tanaka
H., Noda S.,
Iwakawa M.,
Imai T.

A likelihood look at theRen F.,

supermatrix-supertree

Tanaka H.,

controversy.

Yang Z.

2008

Gene

(accepted, in国外

press)

Non-uniform survaival
rate of

Hase T.,

heterodimerization links

Niimura Y.,

in the evolution of the

Kaminuma T.,

yeast protein-protein

Tanaka H.

PLoS ONE, 3:e1667

2008

国外

IOS press, 47-58

2008

国外

IOS press, 585-590

2008

国外

interaction network.
Bioinformatics andGenomics for Opening New
Perspective forPesonalized Care.
“eHealth: Combining
Health Telematics,

Tanaka H

Telemedicine,
Biomedical EngineeringandBioinformatics to theEdge” (B.Blobel et.al.
eds.).
Economic

Advantage

Pharmacogenomics
Clinical

TrialsGenetic Information.

of
–
with

Ohashi W.,
MizushimaH., Tanaka,H

20

”eHealth Beyond the
Horizon – Get IT There”(S.K. Andersen, et.al.
eds.)
オミックス医療と Systems
Pathology

バイオインダストリ田中博ー、Vol.25、No.12、

2008

国内

2008

国内

2008

国内

33-43

網羅的分子病態データベースとシステム病態学―疾患のシステム的理解のための医学のあゆみ、田中博

臨床オミックスデータベー

vol.225 、No.9 、

765-769ス
わが国における疾患データ
ベースの統合化

蛋白質核酸酵素、
田中博

vol.53 、 No.6 、
774-782

２.４ 活動（運営委員会等の活動等）
分担機関内統合化要素技術検討会
平成２０年

７月

３日（場所：学術総合センター）

平成２０年

９月

４日（場所：大阪大学）

平成２０年１１月２０日（場所：東京医科歯科大学）
平成２０年１１月２７日（場所：大阪大学）
平成２０年１２月２６日（場所：東京医科歯科大学）
平成２１年

１月１９日（場所：東京医科歯科大学）

21

２.５ 実施体制
２.５.１ 東京医科歯科大学
研

究

項

目

担当機関等

疾患・臨床医科学データベースに特化した 東京医科歯科大学
情報医科学センター
統合技術開発に関する研究

○中谷
野川
高井
下川
荻島
井戸
茂櫛
広井
福永

純
裕記
貴子
和郎
創一
敬介
薫
嘉栄
恭子

東京医科歯科大学
難治疾患研究所

三木義男

東京医科歯科大学
大学院医歯学総合研究科

新村

芳人

○中谷
水島
下川
荻島
井戸
茂櫛
広井

純
洋
和郎
創一
敬介
薫
嘉栄

東京医科歯科大学
大学院医歯学総合研究科

有井
天笠
新村

滋樹
光雄
芳人

東京医科歯科大学
難治疾患研究所

稲澤譲治

東京医科歯科大学
情報医科学センター

◎田中
中谷
下川

博
純
和郎

疾患データベースの高度化と実証的統合に 東京医科歯科大学
情報医科学センター
関する研究

プロジェクトの総合的推進

研究担当者

22

２.５.２ 大阪大学
氏名

所属

役職

役割

業務内容

大阪大学
佐古田三郎

臨床医工学融合研究教育セ
ンター

教授

業務主任者

研究総括

(大学院医学系研究科)
大阪大学医学部附属病院
山本洋一

臨床試験部

自主臨床研究部門(大学院医学系研究科)
溝口理一郎
下條真司

濱崎俊光

古崎晃司
野崎一徳

大阪大学
産業科学研究所
大阪大学
サイバーメディアセンター
大阪大学
大学院医学系研究科
大阪大学
産業科学研究所
大阪大学
ｻｲﾊﾞｰﾒﾃﾞｨｱｾﾝﾀｰ

特任准教授
（常勤）

担当責任者

教授

実施担当

教授

実施担当

臨床データベース公開
臨床データベース高度化
臨床データベース高度化
臨床データベ准教授

実施担当

ースバリデー
ション

准教授

実施担当

教務職員

実施担当

技術補佐員

実施担当

臨床データベース高度化
臨床データベース高度化

大阪大学臨床医工学融合研

安井涼子

究教育ｾﾝﾀｰ(大学院医学系研
究科)

23

研究補助

２.６ 整備実績一覧【代表機関名：東京医科歯科大学】（１）保有データ情報（１－１）データの種類①生物種（１） 東京医科歯科大学：ヒト（２） 大阪大学：ヒト②試料・ライ （１）東京医科歯科大学：＜試 料＞肝臓癌、大腸癌、口腔癌の手ブラリー術または生検検体（約３５０）
等の種類、＜データ＞肝臓癌、大腸癌、口腔癌の症数
例情報（約４００）、
肝臓癌、大腸癌、口腔癌検体の遺伝子発現解析結果（約２００）（２）大阪大学：＜データ＞神経難病の症例情報（約４００）③測定方法（１） 東京医科歯科大学：診療情報収集、DNA マイクロアレイによる遺伝子発現解析（２） 大阪大学：診療情報収集大阪大学：診療情
報収集④データの内 （１）東京医科歯科大学：臨床情報（基本情報、病歴・生活歴、臨
容
床検査、画像診断、治療、予後等）
分子情報（マイクロアレイ遺伝子発現情報）（２）大阪大学：臨床情報（基本情報、症状、治療等）⑤その他、特記事項（１－２）データソース①現在のデー （１） 東京医科歯科大学：試験公開可能なデータは、約２５０症例
タ量分の症例情報。
非公開データを含めると、約４００のがん症例情報を有する。
（２） 大阪大学：試験公開可能なデータは、約４００の症例分の統計情報。
非公開データを含めると、約４００の神経難病症例情報を有する。
② デ ー タ 区 ■自前 □第三者 □文献データ ■計算結果等の二次データ分□その他（下欄に詳細を記述）
倫理審査委員会が承諾する範囲内で、今後も継続的に症例情報を追加していく。
③将来の増加 所有者（東京医科歯科大学、大阪大学）の見込み
公開（□可 □否 ■その他［各機関の倫理審査委員会が承諾する範囲での公開］）④権利関係
所有者（東京医科歯科大学、大阪大学）
公開（□可 □否 ■その他［各機関の倫理審査委員会が承諾する範囲での公開］）24

⑤その他、特 個別に試験公開可能なデータの公開をしている。（http://ibmd.tm
記事項
d.ac.jp）
各データベースの倫理規定に基づいての公開を行うとともに、統合医科学データベースの倫理規定案の策定を推進する。
（１－３）データの管理状況①更新頻度等 症例情報の収集及び検体からの遺伝子発現解析は継続的に実施しの管理状ており、集積データをクレンジングし、公開用データベースへのデ況、体制
ータ更新は年１回～２回を予定している。
②その他、特記事項（１－４）データベース関係①DB 管理者数 （１） 東京医科歯科大学：３名（２） 大阪大学：１名② キ ュ レ ー （１） 東京医科歯科大学：３名（ＣＲＣ他）
タ・アノテ （２） 大阪大学
：１名
ータ数
③データ構造 各データベースで独自のデータ構造④DB 管理ソフ PostgresSQL
ト⑤サーバの OS Linux⑥サーバ規模⑦DB へのアク
セス数⑧独立 IP 数
1⑨その他、特 DB への検索メニューは報告書を参照、オントロジーについては東京
記事項
医科歯科大学が独自に作成したものを使用。
（２）データ（又はＤＢ）の連結、統合化整備（※試験的、限定的公開済みのものも含む。）
通公開

概要（データの種類（生物種）・数量（kB 等）、／未

本プロジェクトで実施した特徴点、進捗状況、今公開

後の計画・課題などを簡潔にわかりやすく記述）

網羅的疾患分子病態ﾃﾞｰﾀﾍﾞ

試験

臨床、病理、分子情報（遺伝子発現情報）を統合

ｰｽ

公開化したデータベース。

データ（又はＤＢ）の名称

番
1

http://ibmd.tmd.ac.jp

疾患共通のテンプレートに情報を適応し、250 症例のデータを公開した。
最終年度までに 300 症例のデータ公開を行う予定。

2

パーキンソンデータベース

試験

神経難病特の、臨床情報データベース。

http://ibmd.tmd.ac.jp

公開

400 症例の臨床 10 項目に対して、統計情報を取りこれを公開した。
最終年度までに 500 症例のデータ公開を行う予

25

定。

（３）ＤＢ基盤システム、ツール等開発成果物の整備（※試験的、限定的公開済みのものも含む。）
通ＤＢ基盤システム、ツール

番

等の名称

1

要件定義書

2

公開
／未
公開

概要（主な機能・特徴点、進捗状況、今後の計画などを簡潔にわかりやすく記述）

プロ

統合医科学データベース構築に関わる統合化技

ジェ術（情報モデル、オントロジー、セマンティク

クトス）、標準化、公開倫理等に関して、全国の全内部疾患 DB を対象とした調査に基づき、要件定義書

公開を完成した。

統合検索システムプロトタ

試験

東京医科歯科大学の網羅的疾患分子病態データ

イプ

公開

ベース、大阪大学のパーキンソンデータベース、

http://ibmd.tmd.ac.jp/

国立がんセンター研究所の GeMDBJ に対しセマン
ティクス検索技術、ユーザインターフェースを検証するためのプロトタイプシステムを構築した。
機能限定版のプロトタイプシステムを評価用に試験公開する予定。

（４）その他の成果物（（２）、（３）に該当しないもの）
通
番

公開
名称

／未

概要

公開

26