区課□中核機関（□代表機関／□参画機関）■分担機関（■代表機関／□参画機関）□補完課題実施機関

分
題

名

ライフサイエンス知識の階層化・統合化事業

実 施 機 関 名

国立大学法人

京都大学

代表研究者名五斗 進（平成２０年度〜２２年度）、金久 實（平成１９年度）

１．課題開始時における達成目標
すでに世界有数のバイオ情報サービスとなっているゲノムネットを京都大学の事業と位置づけ、化学研究所バイオインフォマティクスセンターにおいて分子情報を中心とした統合データベースを構築する。日本語での統合 DB 検索システムを提供するとともに、革新的なウェブ技術と KEGG において人手で構築された知識の体系を融合して、ライフサイエンス分野における世界最高水準の知的情報基盤を確立する。
２．平成２２年１０月末時点における事業計画に対する成果（１）成果概要
本統合データベースプロジェクトはゲノムネット（http://www.genome.jp/）をKEGGと分離して開発・運用するために提案し実施してきた。KEGG（http://www.genome.jp/kegg/）は現時点ではゲノムネットの主要サービスであるが、京都大学と東京大学の金久研究室が別予算で構築しており、KEGG独自のウェ
ブサイト（http://www.kegg.jp/）も存在する。本プロジェクトでは、ゲノムネットを京都大学の事業と位置づけ、DBGET/LinkDBシステムを中心に統合化を行った。具体的には、統合データベース開発・運用
で、化合物・医薬品データベースを整備するとともにそれ以外の情報も含めて統合化を進めた。この中でのKEGGは統合化対象データベースの中心という位置づけである。共通基盤技術開発では化学情報解析ツールの開発と化合物・医薬品データベースのための検索システムの開発を行った。化学情報解析ツールの一部はこれまでKEGGの中で開発されていたものを引き継いで進めた。
統合データベース開発・運用
医薬品、化合物、化学反応という観点から以下のデータベースを開発し、運用してきた。
・ ゲノムネット医薬品データベース（http://www.genome.jp/kusuri/）
医薬品添付文書情報を KEGG の医薬品情報と統合して検索できるシステムを開発・運用してきた。
・ ゲノムネット化合物データベース（http://www.genome.jp/ja/gn_dbget_ja.html）
ゲノムネットで開発している DBGET/LinkDB の仕組みを用いて、主に化合物関連のデータベースを統合検索できるようにした。25 のデータベースについてリンク情報による統合化を実現し、そのう
ち 12 のデータベースについてはキーワード検索の対象とした。
・ 反応物ペアデータベース RPAIR（http://www.genome.jp/dbget-bin/www_bfind?rpair）
化合物データベースの拡張という観点から、KEGG の反応データベースから基質と生成物のペアを抽出したデータベースを開発した。特に、ペアのアライメントを整備した。
・ 化学反応パターンデータベース RCLASS（http://www.genome.jp/dbget-bin/www_bfind?rclas）
RPAIR データベースの基質・生成物ペアから反応パターンを抽出して整備した。本データは、反応経路予測ツール PathPred に応用している。
共通基盤技術開発－302－

以下のツールを開発・運用してきた。
・ 化合物類似構造検索ツール SIMCOMP（http://www.genome.jp/tools/simcomp/）
グラフ比較に基づく化合物類似構造検索アルゴリズムの開発と改良を行い、高速化と高機能化を実現した。
・ 化合物部分構造検索ツール SUBCOMP（http://www.genome.jp/tools/subcomp/）
高速な化合物部分構造検索アルゴリズムを開発し、高機能化を実現した。
・ 化学構造変化に基づく反応予測ツール E-zyme（http://www.genome.jp/tools/e-zyme/）
与えられた二つの化合物間の反応を予測し、対応する酵素を探索するシステムの予測精度を改良し、公開した。
・ 反応パターンを利用した反応経路予測ツール PathPred（http://www.genome.jp/tools/pathpred/）
与えられた化合物を合成する経路や、化合物を分解する経路を予測するシステムを開発し、公開した。
・ 糖鎖類似構造検索ツール KCaM（http://www.genome.jp/tools/kcam/）・ ゲノムネット統合検索システム DBGET/LinkDB（http://www.genome.jp/ja/gn_dbget_ja.html）
DBGET システムの日本語での利用環境作りとして、入力した日本語キーワードの翻訳機能と検索結
果画面の英単語を日本語に翻訳するための支援ツールを開発した。
（２）進捗及び成果
統合データベース開発運用
研究の最先端と医療の現場、さらには一般社会をつなぐ日本語の医薬品統合データベースであるゲノ
ムネット医薬品データベースを開発し、医療用医薬品に関するデータを平成 19 年 9 月に、一般用医薬品に関するデータを平成 20 年 1 月に公開した（http://www.genome.jp/kusuri/）（図１）。本データベースは日本医薬情報センター（JAPIC）が提供する医薬品添付文書情報（平成 22 年 11 月現在、医療用医薬品 12,239 件、一般用医薬品 12,042 件、毎月更新）を、医薬品名、成分、薬効などで検索できる。ライ
フサイエンス辞書を利用した同義語・類義語検索もできる。各添付文書情報には KEGG DRUG 中の対応する医薬品へのリンク付を行っているため、KEGG が持つターゲットや代謝酵素とそれらが働くパス
ウェイ情報とするとともに、医薬品の開発過程をパスウェイで表現した情報にも容易に到達できる。また、参考文献のうち可能なものについては、文献データベース PubMed、J-STAGE、J-GLOBAL へのリンクを付加している。
ゲノムネット医薬品データベースでは、各医薬品の成分情報を抽出し対応をとっているため、同じ成分を持つ医薬品を類似商品一覧として検索することができる。また、KEGG DRUG の構造情報に基づいた類似構造検索機能を使えば、成分の化学構造が似た商品の検索も可能である。平成 22 年 6 月には医薬品の併用禁忌と併用注意の情報に基づいた相互作用情報を検索できるようにし、それを検索する一つのインタフェースとしておくすり手帖を公開した。おくすり手帖では、ユーザが検索した医薬品をブラ
ウザの Cookie に保存しておくことにより、指定した医薬品間での相互作用があれば表示する仕組みを実装している。

－303－

図１：ゲノムネット医薬品データベース
ゲノムネット医薬品データベースへは平成 22 年 9 月の一ヶ月間で 18,380 ノードから約 88 万のアクセス（ロボットを含む）があった（表１）。アクセス数は平成 19 年の公開時から順調に増えており、最近は月平均 20,000 ノードから 90 万前後のアクセスがある。アクセス元のドメインを見てみると、大学・教育関係よりも製薬企業からのアクセスが多い傾向がある。また、プロバイダ系のドメインも多い。これはロボットの影響もあるが、多数のアクセスポイントからのアクセスがあるので、不特定多数の個人（一般利用者）がアクセスしていると考えられる。
表１．ゲノムネット医薬品データベース（http://www.genome.jp/kusuri/）のアクセス数
アクセス数 ノード数
アクセス数 ノード数
952,436
22,346730,095
21,5392009年4月
2010年1月
862,742
22,745 2010年2月
729,103
20,7442009年5月
1,006,818
22,639 2010年3月
888,723
20,752
2009年6月
967,659
27,196 2010年4月
1,142,956
19,971
2009年7月
790,645
23,732 2010年5月
891,593
18,7902009年8月
979,522
23,017 2010年6月
872,944
19,147
2009年9月
776,307
23,913 2010年7月
782,656
19,852
2009年10月
793,245
21,813 2010年8月
881,187
18,3802009年11月
701,599
19,253
861,485
21,062
2009年12月
2010年9月

国内外で開発されている化合物データベースを統合的に検索できるゲノムネット化合物データベー－304－

スを開発し http://www.genome.jp/ja/gn_dbget_ja.html から公開した（図２）。本システムでは平成 19 年までに検索環境を整備した DBGET/LinkDB を化合物・化学反応データベースの統合化に応用している。
その際、データベース検索の高機能化を実現するために、DBGET システムのインデクシングプログラ
ムである SEQNEW を改良し、全データベース一括検索できるようにした。また、エントリ取得のため
インデクシング方式を最新のもの変更し高速化も実現した。平成 22 年 11 月までに 12 のデータベース
をキーワード検索対象として、25 のデータベースを LinkDB 対象として組み込んだ。

図２：ゲノムネット化合物データベースを含む統合データベース検索システム
化学反応データベースに関しては、反応の基質と生成物のペアを抽出した RPAIR データベースの化
合物アライメント情報を整備した。さらに、そこから抽出される反応パターンの情報を RCLASS デー
タベースとして整備し、平成 22 年 7 月に公開した（2010 年 11 月 17 日版で RPAIR は 12,326 エントリ、
RCLASS は 2,296 エントリ）。
LinkDB では、これまでゲノムネットの DBGET システムで運用している内部データベースが検索の対象であった。本プロジェクトでは、それ以外のデータベース（外部データベース）についてもデータ
ベース間のクロスリファレンス情報として定義されていることに着目し、それらを二項関係ファイルとして取り込んで検索できる枠組みを開発した。取り込むべき外部データベースの最初の対象を、DBGETシステムで運用している内部データベースから参照されているデータベースとした。これにより、内部
データベースに加え 500 以上の外部データベースが LinkDB の検索対象となった。同時に、検索コマン
ドの高機能化として、外部データベースと内部データベースを区別なく検索する機能および等価なリンクを扱うための機能を実装した。また、LinkDB の検索効率を高めるために、塩基配列データベース－305－

（DDBJ, GenBank, EMBL）を対象としたデータの階層化・重複除去作業を行い、DBGET システムに於いて INSDC という一つのデータベースとして検索できるようにした。キーワード検索結果画面からは、
上記３つのデータベースすべてにリンクが張られており、どのデータベースのエントリも直接検索できる。本 LinkDB システムの基本機能の拡張は平成 20 年までに完了し公開した。
共通基盤技術開発
統合データベースを構築する基盤技術は平成 18 年度までに KEGG プロジェクトである程度確立してきたので、本プロジェクトでは統合データベースを利用するための技術開発を中心に進めた。利用の形
態は大きく分けてキーワード検索と類似構造検索や解析・予測などのソフトウェア利用とがある。共通基盤技術開発では、これら２つを業務項目とし計画を進めた。
キーワード検索の基本的なものはすでに DBGET システムで運用しているので、日本語での利用環境づくりとして、入力した日本語キーワードの翻訳機能と検索画面の英単語を日本語に翻訳するための支援ツールを開発し、平成 19 年 10 月に運用を開始した。また、ゲノムネットで提供する全データベースに対する一括検索機能を開発し、平成 19 年 7 月に運用を開始した（図２）。その際、ゲノムネットにインストールされていないデータベースに関しては、等価なエントリ間をつなぐリンクを含む LinkDB の新バージョンに対する検索機能を実現した。その結果、一部の外部データベースも内部データベースと同様にキーワード検索できるようになった。化合物・医薬品データベースのキーワード検索結果には、LinkDB の情報を利用して、対応する KEGG のエントリを直接取得できるようにした。また、エントリ
検索結果にも LinkDB のリンク情報を直接表示するようにし、関連情報を見やすくした（図３）。

図３．各種化合物データベースへのキーワード検索結果から、対応するKEGGのエントリへの直接リンク（左）と、KEGGのエントリに埋め込まれたLinkDB検索結果（右）。LinkDBにはKEGGのエン
トリには直接書かれていないリンク（例ではMASSBANKへのリンク）も含めて一覧することができる。

平成 20 年以降は、中間評価および中核機関との調整を考慮し、高速・高機能な新規検索エンジンの開発として、化合物・医薬品により特化したものを検討した。具体的には、構造検索と他の検索を組み合わせることによる高機能化を検討し、構造検索の結果からパスウェイ情報や階層的な機能分類情報へと関連検索できるシステムを実現し、平成 21 年 4 月に公開した（図４）。

－306－

図４：構造検索結果から関連する機能情報を検索する機能
ゲノムネット利用形態のうちソフトウェア利用については、化合物に関するソフトウェアを集中的に整備した。特に化学研究所バイオインフォマティクスセンターの研究成果をもとにしたソフトウェアを整備し実用化し、以下に列挙するツール群を平成 19 年より順次公開している。
・ 化合物類似構造検索ツール SIMCOMP（http://www.genome.jp/tools/simcomp/）
・ 化合物部分構造検索ツール SUBCOMP（http://www.genome.jp/tools/subcomp/）
・ 化学構造変化に基づく反応予測ツール E-zyme（http://www.genome.jp/tools/e-zyme/）
・ 反応パターンを利用した反応経路予測ツール PathPred（http://www.genome.jp/tools/pathpred/）
・ 糖鎖類似構造検索ツール KCaM（http://www.genome.jp/tools/kcam/）
SIMCOMP については、サイズの大きな化合物に対する検索効率の悪さが問題となっていたので、化合物構造を比較する際のグラフ表現と比較アルゴリズムについて複数の方法を調査・検討し、平成 20
年 7 月には 10 倍程度の高速化を実現したバージョンを公開した。さらに、ユーザーが与えた化合物データセット間の構造比較を全対全で行うためのインタフェース SIMCOMP2 を開発し、平成 22 年 8 月に公開した（http://www.genome.jp/tools/simcomp2/）。
SUBCOMP については、特定の構造に対する問題点を改良したバージョンを平成 20 年 12 月に公開した。また、クエリ化合物を含む構造の検索に加え、クエリ化合物に含まれる構造の検索機能を実装し、
平成 21 年 7 月に公開した。光学異性体を区別して検索する機能は SIMCOMP、SUBCOMP ともに必要であることが分かったため、異性体の区別を実装したバージョンを、平成 21 年 4 月に公開した。これにより D 体と R 体の区別だけでなく、cis と trans の区別もできるようになった。SIMCOMP と SUBCOMP
は構造データインデクシングプログラムと構造アライメント表示プログラムも含めてパッケージ化し、平成 22 年 10 月に FTP で公開した（ftp://ftp.genome.jp/pub/tools/simcomp/）。

－307－

E-zyme については、酵素番号の自動割り当てに使用する反応パターンの階層的な表現を用いることによる改良を実現し、平成 21 年 1 月に公開した（図５）。さらに、入力された反応が複数の基質や生成物を持つ場合に、自動割り当てに必要な基質と生成物の 1 対１のペアを抽出する方法を実装し、遺伝子情報へのリンク機能と含めて平成 22 年 10 月にテスト公開した。

図５．新規反応に酵素番号を自動で割り当てるツールE-zymeの実行結果画面。基質と生成物をSIMCOMPでアライメントし、反応パターンを抽出したのち、データベース中から同じようなパターンを持つ反応を探し出して、酵素番号を割り当てる。平成２０年度はデータベース
中の反応パターン分布に基づくスコアリング（Weighted score）を導入し、精度を上げるとともに、データベース中の類似反応を表示するインタフェースを追加した（Reactions having
the same RDM）。
PathPred は、始点と終点（または始点のみ）の化合物構造を入力し、その間の反応経路を予測するシステムとして平成 22 年 1 月に公開した（図６）。PathPred では、環境物質の分解経路で使われている反応から抽出した反応パターン（RCLASS データ）を適用することによって、環境物質分解経路を予測できるようにしている。また、医薬品やターゲットと関連した解析の第一歩として、漢方薬などの成分として重要な植物二次代謝産物の生合成経路で使われている反応から抽出した変換ルールも用意して経路予測に応用できるようにした。また、RCLASS の応用として、類似反応経路検索システムを開発し、
平成 22 年 10 月にテスト公開した。

－308－

図６．化合物の構造を入力して、その化合物が代謝される経路を計算するツールPathPredの画面。構造
入力画面ではリファレンスとなる反応パターンが実際に使われている経路を選択できるようにしており、現在は微生物による分解系と植物の二次代謝産物合成系に特徴的な反応パターンを選ぶことができる（赤枠で囲った部分）。右の図はテトラクロロベンゼンをクエリ構造として計算した結果と、その中から一番上の経路を表示したもの。ベンゼン環が開裂してコハク酸（C00042）まで分
解されていく様子が分かる。ここで、CXではじまる番号がついている化合物（テトラクロロベンゼ
ンから７つ）はデータベースに登録されていないもので、中間代謝物として新たに予測された構造である。

化学情報解析ツール群をまとめた http://www.genome.jp/tools/には、平成 22 年 9 月の一ヶ月間で 3,016
ノードから約 25 万のアクセス（ロボットを含む）があった。
３．当初目標に対する達成度

分子情報を中心とした統合データベースの構築はゲノムネット医薬品データベース、ゲノムネット化
合物データベースとして実現し、当初目的を達成した。特に、ゲノムネット医薬品データベースは公開
当初から着実にユーザーを増やし、表１に示したように、最近は月平均 20,000 ノードから 90 万前後のアクセスがある。また、ゲノムネット医薬品データベースを中心に日本語のコンテンツを充実化するとともに、日本語での検索システムも公開し、日本語での統合 DB 検索システムの提供についても当初の目的を達成した。特に、本システムのポスター発表などで得られたコメントからは、医薬品相互作用情報など研究者だけでなく一般ユーザーや薬剤師など医療の現場でも活用されるようになっていると感じた。
革新的なウェブ技術に関しては、基本的なキーワード検索については中核機関との調整で初年度の拡
張にとどまったが、化学情報解析ツールを整備・充実化し、ゲノムネット医薬品データベースと化合物
データベースを対象とした解析を可能した。これらをまとめたウェブサイトへのアクセスも医薬品デー
タベースほどではないが、着実に増えており、当初の目的を達成したと考える。また、ゲノムネット全－309－

体では、一日あたりの総アクセス数は 100 万件程度、アクセスノード数は 15,000 程度あり、国際的にも有数の情報サービスとなっている。

４．中間評価に対する対応
中間評価への対応および中核機関との調整の結果、平成 20 年以降は、高速・高機能な新規検索エンジンの開発として、化合物・医薬品により特化したものを検討した。具体的には、構造検索と他の検索を組み合わせることによる高機能化を検討し、構造検索の結果からパスウェイ情報や階層的な機能分類
情報へと関連検索できるシステムを実現した。
また、JAPIC 以外のデータとして KEGG DRUG を通したパスウェイ情報や遺伝子情報へのリンク、
SIDER データベースの副作用情報へのリンクなどを実現した。KEGG のパスウェイ情報や遺伝子情報
は、従来の有料化合物・医薬品データベースにはないものであり、構造検索やパスウェイ予測など他のデータベースにはない魅力ある検索方法を提案してきた。

５．他機関との連携
本プロジェクト発足時当初の計画では、分子情報の統合データベースの構築と共に、革新的なウェブ
技術を用いた統合データベース検索システムの構築を目標に掲げていた。しかし、中核機関との緊密な調整により、京都大学では、主に医薬品と化合物のデータベースに特化することとした。検索エンジン
に関しても化合物・医薬品により特化したものとした。その結果、ゲノムネット医薬品・化合物データ
ベースの充実化につながるとともに、関連解析ツールの開発も十分進めることができた。また、本プロジェクトで開発したデータベースはすべて中核機関の横断検索システムで検索できるようになっている。
化合物情報には当初、糖鎖情報も含めて開発を進めていたが、産総研糖鎖グループの参画により、糖鎖関連データベースは産総研グループが取りまとめることとなった。産総研グループとは開発当事者間で直接緊密な連携ができたため、これまでにゲノムネットで扱っていた糖鎖情報のやりとりも含めて情報交換がスムーズに進んだ。また、遺伝子やタンパク質関係のデータでは中核機関や補完課題実施機関で構築しているデータベースへのリンク付けを行うための連携も取ることができた。

６．今後の見通し、計画、展望
医薬品・化合物データベースに関しては、有料サービスが多く、無料サービスの場合でも知財が絡む場合が多い。JAPIC も本プロジェクトのデータベースとしてサービスするにはライセンス契約が必要である。したがって、多様なデータベースの統合を進めるには、本プロジェクトで進めている LinkDB を用いたリンク情報を中心とした形態が有効であると考えられる。
また、その際にはマニュアルでの等価リンクの定義は重要であり、複数のデータベースを単純にキー
ワード検索できるようにするだけでなく、異なるデータベース間で同じ対象を扱っているデータ間の関係を扱えるようにしていくことは今後とも重要である。

－310－

７．全体総括

分子レベル、特に化合物情報のデータベース統合という点とライフサイエンスの基礎分野への応用という点からは、日本だけでなく海外のデータベースを LinkDB という枠組みで統合することができるとともに様々な解析ツールの提供ができたため、目標は達成した。一方で医療への応用という観点からは、相互作用情報の取り込みなどで医療現場、特に薬剤師などへの情報提供という応用の可能性は示せたものの、副作用情報など収集が難しいデータについては不十分な点も多い。インタビューフォームなども含めた情報の充実については、中核機関（ライフサイエンスデータベースセンター）や他省庁との連携も含めて、今後の課題である。しかし、今後の見通しで述べたように、LinkDB や KEGG といったコアなコンテツをベースにして他のデータベースとの融合を図るという、一つの方向性を示せたことは大きな成果である。

８．特記事項
本プロジェクトでは、
すでに国際的に知名度の高い KEGG を中心とした LinkDB による統合によって、既存のデータベースにある様々な情報に、マニュアルで整備されたライフサイエンスの情報をリンク付けしたことが売りの一つであり、ゲノムネット医薬品データベースが成功している最大の理由である。
また、JAPIC 医薬品添付文書情報の検索サービスはライセンス契約が必要なものの、新たな情報とのリンクという点から日本医薬情報センターとは緊密に連絡をとることができた。同センターとは単にデー
タの受け取りだけではなく、ゲノムネット医薬品データベースにインストールする際に発見したエラーを報告したり、逆にゲノムネットでの不具合を同センター経由でユーザーから受け取ったりと相互に有用な情報交換もできた。また、両者にとって新しい分野のユーザーを開拓するという利点もあった。

９．委託研究費一覧
１８年度

１９年度

２０年度

２１年度

２２年度

設備備品費（千円）

35,94800035,948

人 件

費（千円）

17,22826,55728,24928,277

100,311

業務実施費（千円）

128,642

82,53447,20632,086

290,468

一般管理費（千円）

18,182

10,909

7,545

6,037

42,673200,000

120,000

83,00066,400469,400

合

計

（千円）

－311－

計

整備実績一覧.
（１）データ（又はＤＢ）の連結、統合化整備
通番

データ（又はＤＢ）の名称

公 開
／ 未
公開
公開

1

ゲ ノ ム ネ ッ ト 医 薬 品 デ ー タ ベ ー ス
http://www.genome.jp/kusuri/

2

ゲノムネット化合物データベース
http://www.genome.jp/ja/gn_dbget_ja.html

公開3

化 学 反 応 パ タ ー ン デ ー タ ベ ー ス
RPAIR/RCLASS
http://www.genome.jp/dbget-bin/www_bfind?rpair
http://www.genome.jp/dbget-bin/www_bfind?rclass公開

概要（データの種類（生物種）・数量（kB 等）、本プロジェクトで実施した特徴点、進捗状況、今後の計画・課題などを簡潔にわかりやすく記述）研究の最先端と医療の現場さらには一般社会をつなぐ日本語の医薬品統合データベース。JAPIC 医薬品添付文書情報（医療用医薬品 12,239 件、一般用医薬品 12,042 件、平成22 年 11 月現在）を検索可能。KEGG DRUG の構造情報やターゲット情報と統合している。
また、文献データベース PubMed、J-STAGE、J-GLOBAL へのリンクも付加している。医療用医薬品は平成 19 年 9 月、一般用医薬品は平成 20 年 1 月より公開している。平成 21
年度からはゲノムネット統合データベースからもキーワード検索できるようにした。
JAPIC データの更新に伴い毎月の更新を行なっている。
平成 19 年までに検索環境を整備した DBGET/LinkDB を化合物・化学反応データベースの統合化に応用したもの。平成 22 年 11 月までに 12 データベースをキーワード検索対象として、25 データベースを LinkDB 対象として組み込んだ。
反応の基質と生成物のペアを抽出したデータベース RPAIR の化合物アライメント情報を整備した。また、RPAIR データベースから抽出される反応パターンの情報を RCLASS データベースとして整備し、平成 22 年 7 月に公開した（2010 年 11 月 17 日版で RPAIR は
12,326 エントリ、RCLASS は 2,296 エントリ）。

（２）ＤＢ基盤システム、ツール等開発成果物の整備
通番

ＤＢ基盤システム、ツール等の名称

公 開
／ 未
公開
公開

4

DBGET/LinkDB: ゲノムネット統合データベ
ース検索システム
http://www.genome.jp/ja/gn_dbget_ja.html

5

類 似 化 合 物 検 索 シ ス テ ム SIMCOMP 公開
http://www.genome.jp/tools/simcomp/6

部 分 構 造 検 索 シ ス テ ム SUBCOMP 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）
平成 18 年度までに DBGET/LinkDB として開発してきたシステムを、日本語支援環境の整備、LinkDB の拡張、新たな検索システムの開発という観点から改良したもの。全データベ
ース一括検索と外部データベースを含む LinkDB 検索を平成 19 年 7 月に、日本語支援環境を平成 19 年 10 月に公開した。
グラフ比較に基づいた精度の高い類似度計算を実現している。検索速度に問題があったた
め、平成 19 年度に高速化についての調査を行い、平成 20 年度に高速化と光学異性体の違いを認識するように改良した。平成 22 年度にはパッケージ化して FTP で公開した。
ビットストリングを用いた高速な化合物部分構造検索システム。これまで研究レベルで開－312－http://www.genome.jp/tools/subcomp/

7

化合物間の酵素反応予測システム E-zyme
http://www.genome.jp/tools/e-zyme/

公開

8

分解・合成反応経路予測システム PathPred
http://www.genome.jp/tools/pathpred/公開

9

糖 鎖 類 似 構 造 検 索 シ ス テ ム KCaM
http://www.genome.jp/tools/kcam/

公開

発されてきたものを、バグの修正などをした上で、ウェブの検索システムとして平成 20 年度に公開した。平成 21 年度には光学異性体の違いを認識するための改良、および、クエリを含む構造の検索を実装した。平成 22 年度にはパッケージ化して FTP で公開した。
化学構造変化に基づく反応予測システム。基質と生成物を与えると、その間の反応パター
ンを予測、EC 番号との対応付けなどを行う。テンプレートとなる反応パターンの充実が課題であっため、平成 20 年度には反応パターンデータベースを整備するとともに、データベース中の EC 番号と反応パターンの分布を用いて精度の向上を実現したものを平成 21 年 1
月に公開した。
化学構造変化に基づく反応経路予測システム。基質（と生成物）を与えると、その基質を分解する経路や、生成物を合成するための経路を予測する。バクテリアが環境物質を分解する経路に特徴的な反応パターン（化学構造変化）や植物の二次代謝産物整合性経路に特徴的な反応パターンを用いて経路探索の効率化を図っている。平成 22 年 1 月に公開した。
糖鎖に特徴的な木構造のための動的計画法を実装したシステム。平成 19 年度にユーザイン
タフェースと他のシステムと統一した。

外部発表実績一覧
（１）セミナー、研究会等イベント開催
通タイトル番
10 ゲノムネットデータベース講習会

発表者
（代表者）
五斗進他

11

ゲノムネットデータベース講習会

五斗進他

12

ゲノムネットデータベース講習会

五斗進他

年月日
平成 20 年 1
月 30 日、31日
平成 21 年 1
月 29 日、30
日
平成 22 年 2
月 4 日、5 日

開催場所
東京大学

東京大学

東京大学

－313－

イベント名
称
ゲノムネッ
トデータベ
ース講習会
ゲノムネッ
トデータベ
ース講習会
ゲノムネッ
トデータベ
ース講習会

概要（対象者（層、参加人数）、出席者の主な反応等）
PC を用いた実習形式での講習会。ホームペー
ジ上で一般から 20 名の参加者を募った。大学、
公的機関の研究所、企業から幅広く集まった。
PC を用いた実習形式での講習会。ホームペー
ジ上で一般から 30 名の参加者を募った。大学、
公的機関の研究所、企業から幅広く集まった。
PC を用いた実習形式での講習会。ホームペー
ジ上で一般から 30 名の参加者を募った。大学、
公的機関の研究所、企業から幅広く集まった。

（２）プレス発表、取材対応
通
タイトル番
13 ゲノムネットで医薬品・化合物統合 DB を公開

発表媒体

19
20
21

（４）学会等への口頭発表
通タイトル番
22 ゲノムネットの化合物情報データベース
23 E-zyme: predicting potential EC numbers from the chemicaltransformation pattern of substrate-product pairs
24 植物研究のための代謝化合物統合データベース
25

展示会等の名称

酵素反応式からの基質／生成物ペアの予測
ゲノムネット化合物・医薬品データベースと関連ツールの開発
Structural clustering of plant secondary metabolite to estimate
compound classes reflecting their biosynthetic pathway
Reclassification of oxidoreductase subclasses based on therelationships of reductants and oxidants
ゲノムネット化合物データベースの最新状況
ゲノムネットにおける医薬品・化合物データベースの開発

Tools for investigating mechanisms of antigenic variation:
new extensions to varDB

年月日

BMB2007
統合データベースプロジェクト
ム 2009
BMB2009
BMB2009
GIW2009

シンポジウ

五斗進
Yamanishi, Y., Hattori, M., Kotera, M.,
Goto, S. and Kanehisa M.
時松敏明、寺島悦子、木下広美、五斗進、金久實Hayes, C. N., Diez, D., Joannin, N.,
Kanehisa,M.,
Wahlgren,M.,
Wheelock, C. E. and Goto, S.

2007 年 12 月 11 日
2009 年 6 月 12 日

2009 年 12 月 15 日

第 51 回日本植物生理学会年会
統合データベースプロジェクト
ム 2010

発表者

特記事項

2009 年 12 月 10 日
2009 年 12 月 10 日
2009 年 12 月 14 日

GIW2009

－314－

特記事項

2009 年 3 月 26 日

Medical Tribune（３）展示会等出展
通タイトル
番
14 医薬品情報統合データベースの開発
15 ゲノムネット化合物・医薬品データベース
16
17
18

年月日

シンポジウ

学会等の名称

2010 年 3 月 21 日
2010 年 10 月 5 日

年月日

BMB2008
ISMB2009

2008 年 12 月 10 日
2009 年 6 月 30 日

BMB20092009 年 12 月 10 日

GIW20092009 年 12 月 16 日

特記事項

（５）学術雑誌等への論文寄稿
通タイトル番
26 医薬品の統合データベース
27

varDB: a pathogen-specific sequence database of protein
families involved in antigenic variation

28

PathPred: an enzyme-catalyzed
prediction server

29

SIMCOMP/SUBCOMP: chemical structure search servers
for network analyses
varDB: a database of antigenic variant sequences – current
status and future prospects

30

metabolicpathway

著者名

雑誌等の名称

掲載巻、号、ページ

金久實、伊藤真純、奥田修
二郎、五斗進、太田福子
Hayes, C. N., Diez, D.,
Joannin, N., Honda, W.,
Kanehisa, M., Wahlgren, M.,
Wheelock, C. E. and Goto, S.
Moriya, Y., Shigemizu, D.,
Hattori, M., Tokimatsu, T.,
Goto, S. and Kanehisa, M.
Hattori, M., Tanaka, N.,
Kanehisa, M. and Goto, S.
Diez, D., Hayes, C. N.,
Joannin, N., Normark, J.,
Kanehisa, M., Wahlgren, M.,
Wheelock, C. E. and Goto, S.

蛋白質 核酸 酵素

52(12):1486-1491 (2006)

Bioinformatics

24:2564-2565 (2008)

Nucleic Acids
Research

38:W138-W143 (2010)

Nucleic Acids
Research
Acta Tropica

38:W652-W656 (2010)－315－

114:144-151 (2010)

特記事項

区
課

□中核機関（□代表機関／□参画機関）■分担機関（■代表機関／□参画機関）□補完課題実施機関

分
題

名

統合医科学データベース構築方式の開発

実 施 機 関 名

国立大学法人

代表研究者名田中

東京医科歯科大学

博

１．課題開始時における達成目標①がん疾患、神経疾患を対象にした臨床・疾患データベースの統合化技術開発
疾患データベースの統合化に必要となる技術要件をまとめる。その後疾患データベースを統合するための標準様式と標準 API(Application Programming Interface)のモデルを開発・整備する。特に、分子から
病理、臨床情報の多階層病態データを関連づけるオミックス縦断解析の標準手法を開発する。
②疾患データベース（がん、神経難病を中心として）の高度化と実証的統合に関する研究
東京医科歯科大学の統合臨床オミックスデータベース３００症例、大阪大学のパーキンソン病臨床情報データベース５００症例の実証的統合に加え、Genome Medicine Database of Japan (GeMDBJ)などのがん、神経疾患に特化してデータベースの統合を進め、統合データベース検索システムをプロトタイプ的に構築し、公開を行う。特に疾患の区別を越えて横断的に検索する検索システムの要件を明らかにする。
③オントロジー、ターミノロジー、シソーラスの整備
がん疾患、神経疾患を典型例として、オントロジー、ターミノロジー、シソーラスを整備する。
④倫理面の検討・臨床疾患データベースを統合公開するにあたり必須となる倫理規定案を作成し、中核機関へ提案する。

２．平成２２年１０月末時点における事業計画に対する成果（１）成果概要①がん疾患、神経疾患を対象にした臨床・疾患データベースの統合化技術開発
・統合技術開発における具体的要求と課題を検討し、要件定義を行った。
・縦断的統合検索機能の開発・高度化を行った。（URL:http://omics.tmd.ac.jp/）②疾患データベース（がん、神経難病を中心として）の高度化と実証的統合に関する研究
・多階層統合医科学データベースを構築するための要件定義を行った。
・横断的統合検索機能（IBMD: Integrated Biomedical Database）の開発・高度化、およびプロトタ
イプシステムを構築し運営を行った。（URL:http://ibmd.tmd.ac.jp/）
・実証的統合として統合臨床オミックスデータベース（iCOD）４４７症例、Genome Medicine Databaseof Japan（GeMDBJ）４４０症例を対象データベースとして、がん疾患およそ７００症例の統合を完了した。
③オントロジー、ターミノロジー、シソーラスの整備－316―

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。これをベースに横断的検索における検索キーワードが直接ヒットしないとき、オントロジーを参照して、意味的変換に行
い同意語による検索を行えることを確認した。
④倫理面の検討
・倫理規定ガイドラインの整備に関連して、各データベースに対するアクセスレベルを設定し、一般公開版、登録版として運営を行った。
・データベース統合の是非・程度、オミックス情報公開の是非・程度、データベース使用の体制、責任
分界などについて明記した倫理規定ガイドラインをまとめた。
（２）進捗及び成果
がん疾患、神経疾患を対象にした臨床・疾患データベースの統合化技術開発として、まず初めに我が国のライフサイエンス研究を支える社会情報基盤としての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（疾患データベース情報モデル、疾患データベースオントロジー、セマン
ティクスなど）の要件分析、標準化、公開倫理などの検討に着手し、要件定義を行なった。要件定義を元に、ユーザインタフェースの高度化、オントロジー情報の高度化を行い、臨床医科学情報を疾患横断的に統合検索が可能となる横断的統合検索機能（IBMD: Integrated Biomedical Database）を開発し、まずはプロトタイプとして運営を開始した。現在、横断的統合検索用 API をウェブ上に公開する準備を進めている。
疾患データベース（がん、神経難病を中心として）の高度化と実証的統合に関する研究としては、各疾患データベース（がん疾患、神経疾患）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、要件定義を行なった。また、分子情報レベルから臨床情報レベルの分子階層ネットワーク縦断的な統合検索機能として、統合臨床オミックスデータベース（iCOD: Integrated Clinical
Omics Database）をベースに、二次元三層マップ、正則化正準相関分析を開発した。今年度中にモジュール化した上で成果物としてウェブ上でダウンロードできる形で公開の予定である。
倫理規定ガイドラインの整備については、(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という４段階を経た。上記の検討の結果より、DB 統合の是非・程度をはじめとして、正確性、安全性、透明性（3 要素）の確保、また、匿名性など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。これに加え、中核機関より、より実際のデータベース利用を考慮したガイド
ラインを作成するよう指示を受け、データベース提供者、データベース管理者、データベース利用者毎のデータ管理（使用）体制、責任分界などを追記した。現在、データ種類別アクセスレベルの設定などについて大阪大学と積極的な意見交換を行いながら最終案の作成を進めており、その後中核機関を通じて本ガイドラインを社会全体へ提案の予定である。
また、本プロジェクトの認知・広報活動として、関連情報との連携を推進した。まず、国内の主要な疾患データベースの精査を行い、次に各データベースの構造などを把握した上で本プロジェクトとの関連性を検討し、連携が妥当だと判断した機関について、まずはホームページ上での掲載を行った。平成－317―

２２年１０月末時点では、日本肝癌研究会、大腸癌研究会との連携を行っており、今後も国内外を問わず連携を進める予定である。

３．当初目標に対する達成度
提案時の目標のとおり、分子階層ネットワーク縦断的・疾患横断的な臨床医科学情報を相互的有機的に関連させる統合化方式を開発・実装した。
横断的統合検索機能については、開発当初の提案では方法論の開発と２疾患への適応にとどまってい
たが、計画開始とともに中核機関から範囲を広げるような提案がありその方向で開発を進めていた。しかし中間評価において、範囲を過度に拡張するのではなくロールモデルに徹するよう指示があり、最終到達目標としてプロトタイプの確立と必要要件の列挙にとどめた。その意味ではほぼ目標に到達したといえる。また、公開症例数についてもがん疾患、神経疾患のそれぞれで当初目標を超える症例数を公開済みである。
縦断的統合検索機能については、分子レベルから臨床レベルの情報を検索し、症例データ及び分子・臨床レベルの情報を統合的に表示する機能の高度化として、統合臨床オミックスデータベース（iCOD）
を開発ベースとして、分子・病理・臨床の多階層の患者情報を関連付ける二次元三層マップ方式や正則化正準相関分析の開発を完了しており、提案時の目標を十分に達成したといえる。
倫理規定ガイドラインについては、現在も東京医科歯科大学と大阪大学の間で各項目に関する意見交換を行っており、年度末までには作業を完了させ、中核機関へ提案の予定である。

４．中間評価に対する対応
横断的統合検索機能では中核機関の指示もあって疾病領域における代表的疾患をほぼ網羅するように対象疾患を一時拡大したが、中間評価結果を受けて再びがんおよび神経疾患（パーキンソン病）に限定し、ロールモデルの開発に重点を置いた。ロールモデルの開発では、当初計画に先行しプロトタイプの開発・運営を行った。
また、本来提案時で目指した分子から臨床に亙る縦断的統合検索機能では、統合臨床オミックスデー
タベース（iCOD）のモデル的確立を目指した開発に重点を置いた。さらに患者情報を可及的に広い範囲で一般公開し、またデータベース利用法の簡便な習得を可能にするインターフェースを充実させた。
疾病情報の標準化に関しては国際的な医療情報標準化会議に出席し、標準的なオントロジーに基づいた概念を可及的に使用するよう変更した。また、標準的な医療オントロジーを試作し、国際的にも提案した。
５．他機関との連携
本プロジェクトは中核機関の協力の下、東京医科歯科大学、大阪大学が連携し開発を進めた。また、中核機関の全体戦略に従い、対象疾患の範囲や重点課題について臨機応変に対応し、開発・運営を行った。その他、東京大学グループとのパーキンソン病データベースの連携、倫理規定ガイドラインについても中核機関の指示を仰いだ上で検討を行った。
本プロジェクトにおいて、東京医科歯科大学と大阪大学で連携を行った。統合化要素技術の開発、標準化において、開発担当者を含め定期的な打ち合わせを行った。倫理規定ガイドラインの作成においては倫理規定検討会を開催し、アンケートや調査結果をもとに論点の整理、項目の追記・修正など、意見交換を積極的に行った。

－318―

プロジェクト外部機関との連携では、国立がん研究センター研究所が挙げられる。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、国立がん研究センター研究所の GeMDBJ を要素データベー
スとして連携し、データの連携方法、インターフェースの実装方法といった要件定義を行った。
学会との連携においては、医療情報学会と連携し、医療情報学連合大会で統合データベースのセッシ
ョンを設けて認知・広報活動を行ったほか、オミックス医療研究会主催のオミックスシンポジウム、その他多くの国内・国際学会で認知活動を推進した。

６．今後の見通し、計画、展望
横断的統合検索機能ではロールモデルの提供を最重要目標として設定していたため、要素データベー
スを多数統合した上での実運用、およびその運用でのロールモデルの再検証という面においては、今後推進していく必要のある課題である。また、新たに要素データベースを追加する過程の中で、現状のオントロジー、ターミノロジー、シソーラスで十分な対応が可能かどうかの見直しを行う必要がある。それに加え、アカウント数やアクセス数、ダウンロード数などを参考にさらなる認知・広報活動を行っていく、アンケート結果などを参考にインターフェース等の改良を検討するなどの継続的課題がある。
縦断的統合検索機能としては、統合臨床オミックスデータベース（iCOD）をベースとして開発した二次元三層マップや正則化正準相関分析などを対象疾患の制約を離れて一般化し、全疾患に拡張できる
よう標準化した医療データモデルとして完成させ、他のデータベースでも利用可能なようにする。本学の難治疾患研究所が全国共同研究拠点になるに従い、情報センター（現情報基盤部門）だけではなく、研究所の共同利用資源として iCOD を公開し、さらなる全国利用を進めていく。また、臨床学会との共同関係を強めて、分野横断的な臨床統合データベースとしての普及を図る。

７．全体総括現状の医科学データベースは、疾患についての原因遺伝子や多型情報などの分子情報のみであったり、また臨床症例情報だけで関連する分子情報を欠いていたりするものが多く、分子情報から病理組
織情報さらには臨床情報など、すべての階層に亙った「多階層統合的な」疾患情報を提供している疾患データベースは極めて少数である。また、そのデータベースはそれぞれの研究者がその領域での目的達成のためのみに保持している場合が多く、領域や階層が異なるデータベースやその利用者については考慮されていない。
このように、従来散在していた個々の医科学データベースの可用性の向上・高度利用・戦略的統合を可能とし、 我が国におけるライフサイエンスの医科学研究の情報基盤を形成すべく、分子階層ネットワーク縦断的・疾患横断的な臨床医科学情報を相互的有機的に関連させる統合化方式を開発・実装した。ロールモデルの提供という最重点目標の達成は、まだまだ統合された要素データベースが少なく、実運用という意味では不十分である面を差し引いても、一定の評価が得られると考える。
特に統合臨床オミックスデータベース（iCOD）をベースとして開発した二次元三層マップ、正則化
正準相関分析は、分子から臨床の多階層にわたる医科学研究の支援に用いることのでき、医薬産業の活性化と国際競争力の強化、将来医療実現の礎となり得ることから考えても、高い価値があるだろうと考えられる。

－319―

８．特記事項
医生物学分野におけるデータベース統合は国際的な流れであり、網羅的分子情報、臨床情報、環境情報などについて統合がすすめられてきているが、多階層オミックス情報を軸として、俯瞰的に網羅的分子情報を疾患情報、臨床情報、環境情報と階層的かつ疾患横断的に統合したデータベースは存在せず、我々が開発した分子階層ネットワーク縦断的・疾患横断的な臨床医科学情報を相互的有機的に関連させたロールモデルの提供は世界的に類を見ない。高度データベース活用の取り組みとして、BIRN(Biomedical Information Research Network)の例があるが、全体を俯瞰した統合データベースとはいえない。がんでは PDQ（米国 NCI）があるが、知識ベースである。
９．委託研究費一覧
１８年度

１９年度

２０年度

２１年度

２２年度

計

設備備品費（千円）

2,126

0

0

0

2,126

人

費（千円）

11,493

16,82012,14011,71352,166

業務実施費（千円）

31,83614,998

10,587

4,923

62,344

一般管理費（千円）

4,545

3,182

2,273

1,664

11,66450,00035,00025,00018,300128,300

件

合

計

（千円）

－320―

整備実績一覧（１）データ（又はＤＢ）の連結、統合化整備
通番
１

データ（又はＤＢ）の名称
Integrated Biomedical
DataBase(IBMD)
http://ibmd.tmd.ac.jp/

公開／
未公開
公開

概要（データの種類（生物種）・数量（kB 等）、本プロジェクトで実施した特徴点、進捗状況、今後の計画・課題などを簡潔にわかりやすく記述）
要素データベース、データ公開数：
・がん
約７００例 （iCOD、GeMDBJ）
・神経疾患 約７００例 （パーキンソン病臨床情報データベース）
公開開始日：２００７年 （プロトタイプとして）アクセス数：月５００アクセス前後
進捗状況、今後の計画：
上記を要素データベースとしてロールモデルを開発。各要素データベースに対する横断検索、検索結果について詳細情報の確認（外部リンクを含む）が可能。今年度末までに横断検索用の API を公開の予定。

２

Integrated Clinical Omics
Database(iCOD)
http://omics.tmd.ac.jp/

公開

生物種：ヒト
データ数：肝臓癌、大腸癌、口腔癌の症例情報（４７７例）
肝臓癌、大腸癌、口腔癌検体の遺伝子発現解析結果（１２９例）
データ内容：臨床情報（基本情報、病歴・生活歴、臨床検査、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）
アクセス数：月２００００アクセス前後
進捗状況、今後の計画：分子レベルから臨床情報レベルまでの縦断的統合検索機能の開発モデルとして整備。二次元三層マップ、正則化正準相関分析等を開発。今年度末までにモジュールを公開の予定。

（２）ＤＢ基盤システム、ツール等開発成果物の整備
通番
１
２

ＤＢ基盤システム、ツール等の名称
統合医科学データベース プロ
トタイプシステム
横断的検索機能 API

公開／
未公開
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）
各疾患データベースの構造の相違を吸収し、要素データベースとして疾患横断的に統合検索が可能となるシステム。また、疾患オントロジー情報を基にしたセマンティック検索が可能である。
疾患データベースを要素データベースとして IBMD に統合するための API。プロトタイプシステムの構
築に利用。

－321―

３

二次元三層マップモジュール

４

正則化正準相関分析
ル

モジュー

未公開

未公開

二次元三層マップは、各層（臨床層、病理層、分子層）で使用するデータの種類と計算方法を指定し、二次元マップ上に配置する。ある層のある点を選択すると、それに該当する別の層での位置と関係性が見えるため、それぞれの相関や関係性を視覚的に認識ことができる。
臨床・病理情報を遺伝子発現データと同一マップ上に分布させ、それらの相関を調べることができる。

（３）その他の成果物（（１）
、（２）に該当しないもの）
通
番
１

名称
倫理規定ガイドライン

公開／
未公開
未公開

概要
データベース統合の是非・程度、オミックス情報公開の是非・程度、データベース使用の体制、責任
分界などについて明記。

外部発表実績一覧
（１）セミナー、研究会等イベント開催
通タイトル番
１ 東京医科歯科大学バイオ医療オミックス情報学人材養成プログラム成果発表会－国際シンポジウム「次世代疾患オミックスの新展開」
２ オミックス医療情報学寄附講座開設記念講演会
３ 東京医科歯科大学・中国医科大学 シンポジウ
ム
４ 「病気に挑む生命科学」学際生命科学が先端
医学の未来を切り拓く！
５ オ ミ ッ ク ス 医 療 研 究 会 「 International
Symposium of Translational Informatics」
６ オ ミ ッ ク ス 医 療 研 究 会 ・ 創 薬 PGx 分 科 会“Pharmacogenomics Symposium”
７ オミックス医療研究会、バイオマーカー分科

発表者
（代表者）
田中 博

年月日

開催場所

2010 年 2 月 2 日

みらいホール(桜木町)

シンポジウム概要（対象者（層、参加人数）、出席者の主な反応等）
参加者約２００人

田中博2009 年 11 月 19 日

講演会

参加者約１２０人

田中博2009 年 10 月 14 日

シンポジウム

参加者約１００人

田中博2009 年 6 月 2 日

シンポジウム

参加者約１２０人

田中博

シンポジウム

参加者約２００人

田中博

東京工業大学

シンポジウム

参加者約３００人

田中博2009 年 3 月 24-25
日
2009 年 3 月 17-18
日
2009 年 1 月 24 日

歯学部附属病院特別講堂
歯学部附属病院特別講堂
歯学部特別講堂
品川プリンスパンパシフィ

シンポジウム

参加者約１００人－322―

イベント名称

８

９

１
０
１
１
１
２
１
３
１
４

会「バイオマーカーの最前線 ～次世代診断と創薬にむけて～」
第２８回医療情報学連合大会 「ゲノムイン
フォマティクス」セッション 医療情報におけるオミックス情報のインパクト ー 統合
データベースを踏まえて ー
第２８回医療情報学連合大会 「オントロジーと疾患統合データベース」セッション 疾
患知識表現としてのオントロジーと疾患統合データベースオミックス医療研究会オミックスシンポジウ
ム「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 iCOD－」
20 年度医療 IT 推進協議会シンポジウム「日本版 EHR と医療の質の評価」
オミックス医療研究会「オミックス医療が拓く未来 2008」～個別化医療実現に向けた橋渡し研究戦略を考える～
オミックス医療研究会「オミックス医療が拓く未来 2007」
第 4 回ゲノム・オミックス医療情報シンポジウム（２）プレス発表、取材対応
通
タイトル番
１ 「オミックス情報が医療を変える」
２ 「病態と分子情報同時登録の DB」

田中博

2008 年 11 月 25 日

田中博2008 年 11 月 24 日

田中

博

田中

ック横浜ベイ
ホテル東急
パシフィコ横浜

シンポジウム

参加者約１００人

パシフィコ横浜

シンポジウム

参加者約１００人

2008 年 10 月 20 日

一橋記念講堂

シンポジウム

参加者約２５０人

博2008 年 9 月 27 日

阪急ホテル

シンポジウム

参加者約２５０人

田中博2008 年 7 月 3-4 日

学術総合センター

シンポジウム

参加者約３００人

田中博

一橋記念講堂

シンポジウム

参加者約２５０人

田中博

2007 年 10 月 22-23
日
2007 年 6 月 2 日

東京医科歯科大学

シンポジウム

参加者約２５０人

発表媒体

年月日

特記事項

NHK 放送 「私も一言！夕方ニュース」 2008 年 7 月 29 日
朝日新聞掲載2008 年 8 月 1 日（３）学会等への口頭発表
通
タイトル
発表者
番
１ Current State and Futures of Systems Pathology, Tanaka H .
Translational Research Excellence Conference (TRX10)－323―

学会等の名称
Brisbane Convention & Exhibition Centre,
Brisbane, Australia

年月日
Oct11-13, 2010

特記事項

２
３
４
５

Systems Pathology - A new concept for understanding
disease Systems Pathology

Tanaka H .

Present Situation and Future Trends of Omics-based
medicine and systems pathology
Systems pathology- A new concept for understanding
disease -Tanaka H .

Tanaka H .

Tanaka H .

CBI-KSBSB Joint Conference, Haeundae
Grand Hotel, Busan, Korea
Personalized
medicine
2009,
Bioinformatics Center, Hangzhou, China
Conf. on Biomedical Electronics andBiomedical Informatics, Moscow, Russia
Chinese Association of Biophysics, China（４）学術雑誌等への論文寄稿
通
タイトル
著者名
番
１ iCOD: an integrated clinical omics database based on the Shimokawa K., Mogushi K.,
systems-pathology view of disease.
Shoji S., Hiraishi A.,
Mizushima H., Tanaka H.
Tanaka H.
２ Omics-based medicine and systems pathology.
３ Structures of protein interaction network and their Hase T., Tanaka H., Suzuki
implications on drug design.
Y., Nakagawa S., Kitano H.
４ Genomic sequence variation markup language Nakaya, J.†, Kimura, M.,
Hiroi, K., Ido, K., Yang, W.,(GSVML).
Tanaka, H.
５ Aurora kinase B is a predictive factor for the aggressive Tanaka S., Arii S., Yasen
recurrence of hepatocellular carcinoma after curative M., Mogushi K., Nguyen
hepatectomy.
T., Zhao C., Imoto I., Eishi
Y., Inazawa J., Miki Y.,
Tanaka H.

－324―

雑誌等の名称

Nov 4-6, 2009
May 29-31, 2009
Aug, 2009
Jul, 2009

掲載巻、号、ページ

BMC Genomics, 2010

in press

Methods Inf Med
PLoS Computational
Biology
Int J Med Inform

49:173-185.
5(10) e1000550, 2009

British Journal of Surgery

95:611-619, 2008

79:130-142.

特記事項成果報告票 2.(2)
参考資料
成果物表示画面1

IBMD表示画面−325−

IBMD (http://ibmd.tmd.ac.jp/)

トップページ

横断検索3

詳細情報（外部リンク）

詳細情報

4

•
−326ー

iCOD表示画面

5

iCOD(http://omics.tmd.ac.jp/)

6

−327−

症例一覧

詳細情報

ヒートマップ7

臨床オミックス解析

二次元三層マップの臨床層、病理層、ヒートマップ

パラメータ設定8−328−

遺伝子検索
正常な細胞との比較

統計情報

9

−3２9−

2010年11月4日

統合医科学データベース
倫理規定ガイドライン

東京医科歯科大学、大阪大学

−330−

目次
1.

はじめに
1.1. ［統合医科学データベースの目的］
1.2. ［遵守事項］
1.3. ［定義]2.

第一部

データベースの統合について

1.4. 第一条［データベース統合の是非］
1.5. 第二条［データベース統合の程度］
3.

第二部

医科学データベースについて

1.6. 第三条［オミックス情報公開の是非・程度］
1.7. 第四条［臨床情報の情報収集について］
1.8. 第五条［臨床データベースの公開について］
1.9. 第六条［臨床データベースの二次利用について］
1.10. 第七条［臨床データベースの多次利用について］
4.

第三部

データベース使用の体制

1.11. 第八条 [データベース管理機関の基準等]
1.12. 第九条 [データベース提供機関の基準等]
1.13. 第十条 [データ使用機関(データ使用者)の基準等]
1.14. 第十一条 [倫理審査委員会]
5.

第四部

責任分界

1.15. 第十二条 [統合医科学データベース関係者の責任分界]
6.

第五部

データベースの法的背景について

1.16. 第十三条［知的所有権について］
1.17. 第十四条［罰則規定について］
1.18. 第十五条［訴訟について］
7.

第四部

データベースの社会的背景について

1.19. 第十六条［データベース運用上の倫理規定の国内外でのコンセンサスのプロセス］
1.20. 第十七条［倫理規定ガイドラインの見直し］−331−

1. はじめに1.1.［統合医科学データベースの目的］
よりよい医療の礎としての統合医科学データベースの形成を目指すにあたり、その情報の取扱いについて、法的あるいは社会的通念、医療の良識からみて倫理上問題となる行
為および事態を信義誠実の原則に基づいて防止することで、情報の適正かつ円滑な利用、情報統合を実現し、良識ある医科学研究の支援に用いることのできる統合医科学データベースを構築運用することを目的とする。
1.2.
［遵守事項］
統合医科学データベースの管理者、利用者、および統合対象であるデータベースの提供
者は、収録されている情報とそれにかかわる行為に広範な影響と責任があることを認識した上で、次に掲げる事項を厳守する。

1.3.［定義]
本ガイドラインにおいて、次の各号に掲げる用語の意義は、それぞれ当該各号に定めるところによる。
１、統合医科学データベース
疾患の分子情報から臨床病理情報に至る各階層の病態情報を縦断的に連携する疾患病態の統合的情報提示や、様々な疾患の病態情報を横断的に検索することが可能な臨床医学的データベース

２、要素データベース
統合医科学データベースに収集され、統合された臨床医科学データベース
３、オミックス情報
ゲノムやプロテオーム情報などの生命分子の網羅的な情報
４、HIPPA （Health Insurance Portability and Accountability Act）
米国における医療保険の相互運用性と説明責任に関する法令
５、二次利用
統合医科学データベースで提供されているデータの組織的、大量的利用、および発展した目的のためのデータ再編を必要とする利用
６、多次利用
二次利用として利用されたデータがさらに第三者に提供、利用されること−332−

2. 第一部

データベースの統合について

1.4.第一条［データベース統合の是非］『データベース統合によって要素データベース作成者（データベース提供者）、収録データ元としての個人（データ提供者）のいずれもが、統合前よりも不利益を蒙る事があってはならない。統合医科学データベース作成者は、上記不利益の無いように努めなければならない。』
1.5.第二条［データベース統合の程度］『データベース統合にあたっては、情報連結によって生じる影響が、法的あるいは社会的通念から倫理上問題となる範囲におよぶ事があってはならない。また、元情報の内容に変更がある情報統合を行ってはならない。データベースの統合は、統合医科学データ
ベースの目的の範囲内で信義誠実の原則に基づいて行わなければならない。』

3. 第二部

医科学データベースについて

1.6.第三条［オミックス情報公開の是非・程度］『オミックス情報の共有によって、要素データベース作成者（要素データベース提供者）、
収録データ元としての個人（データ提供者）、また該当情報に何らかの関係をもつ一般
人のいずれもが、新たに不利益を蒙る事があってはならない。公開できるオミックス情報の程度は、将来にわたって個人を特定されることがない程度、要素データベース作成者（要素データベース提供者）、収録データ元としての個人に不利益を与えることがな
い程度としなければならない。』
オミックス情報および臨床情報については、ヒトゲノムバリエーションデータベース共有
指針（http://gwas.lifesciencedb.jp/gwasdb/db_policy.html）を参考に、以下のデータ
カテゴリーとレベルによりアクセス制限を行う。

−333−

データ種類別アクセスレベル
レベル

１：一般公開２：アカウント登録

カテゴリー
デ
ー
タ
の
種
類

オミックス情報

３：問い合わせ

先天的分子情報

CNV

SNP個別データ（患SNP個別デー

者の同意書でそのタ（raw data）

測定が特定されているSNPに関して）

臨床情報疾患オミックス情報発現

臨床・病理情報

臨床検査結果、

画像（解像度高、処方歴、簡易病

DICOM形式）

歴、画像（解像度低）、画像読影
所見、肉眼所見、
組織所見
臨床個別情報

統計情報のみ症例原データ、病理

詳細生活歴、

詳細レポート、生活

詳細病歴

歴、手術報告、退院
時サマリ
データ使用について

ウェブサイトに氏名、職名、連絡先、 共同研究の申おいて、閲覧可使用目的、e-mail

し入れを行能。データを大アドレス（原則、所う。

量取得する場合属機関から発行さはアカウント登れたアドレス）を申録と同様の申請

請する。

を要する。

1.7.第四条［臨床情報の情報収集について］内容『臨床情報収集は、統合医科学データベースの目的の範囲内に限る。』
是非『臨床情報の情報収集は、統合医科学データベースの目的に限って認められる。いかな
る理由があろうと、営利目的については認められない。』
程度『統合医科学データベースの目的の範囲内で必要最小限の情報に限る。』
ポリシー

−334−

『臨床データベースの情報収集に際してはデータの提供元にも統合先にも責任ある情報管理の執行能力が求められる。また、統合に先立って両者間に十分な認識共有と準備段階を持たなければならない。』
1.8.第五条［臨床データベースの公開について］内容『臨床データベースの公開に当たっては、個人を特定できない内容としなければならない。具体的には、HIPPA （Health Insurance Portability and Accountability Act）に倣い、下記の項目については公開してはいけない。統合医科学データベース管理者には、個人を特定できないようにする義務がある。』
程度『公開する情報は、個人を特定できない程度の情報粒度でなければならない。この情報
粒度については、一定の監査期間を設けて継続的にチェックしなければならない。』
匿名化『匿名化については、ある一定の基準に適合するように匿名化するように努めなければならない。一定の基準については、当該機関の倫理審査委員会などの第三者機関において検討された社会的コンセンサスのある内容としなければならない。第三者機関は、
統合医科学データベースと一切の利害関係があってはならない。
匿名化が不可能となった場合、個人が特定できる状態となった場合には、統合医科学データベース管理者は、すぐにデータの公開をやめなければいけない。』


名前



居住地：郵便番号、都道府県、市区町村、番地、およびそれらと同等の居住者地域別分類



日付（情報の対象に関連する日付。例えば生年月日、入院日、退院日、遭遇日、手術日。）



電話番号



ファックス番号

Eメールアドレス

年金番号（住民票コード）



カルテ番号



健康保険被保険者番号



口座番号



証明書番号、免許証番号



車両登録番号、シリアル番号（ナンバープレートを含む）



装置識別子番号、シリアル番号

ウェブURL

IPアドレス番号

−335−



生態認証（指紋、声紋）



顔全体の画像、およびそれに類似した画像



その他ユニークな識別番号、特徴、コード

1.9.第六条［臨床データベースの二次利用について］『統合データベースの目的の範囲内で、責任を負うことのできる利用者に限って、二次利用を行うことができる。また、医薬品の開発等、人類の福祉等に寄与する利用ついては統合医科学データベース管理者との協議、承認の下に利用が可能である。二次利用者
は、データが多次利用される事のないよう、データの管理義務を負う。』

1.10.第七条［臨床データベースの多次利用について］『臨床データベースの多次利用については、これを認めない。』

4. 第三部

データベース使用の体制

1.11.第八条 [データベース管理機関の基準等]『データベース管理機関は次に掲げる要件を満たすものとする。』
・情報セキュリティについての十分な知識を有し、要素データベースについて十分な管理が可能な施設、組織体制であること。
・データベース提供機関およびデータ使用機関（データ使用者）に対し、本ガイドラインについての十分な説明が可能であること。
・データ提供機関およびデータ使用機関（データ使用者）からの各種相談に対する窓口を設けること。
1.12.第九条 [データベース提供機関の基準等]『データベース提供機関は次に掲げる要件を満たすものとする。』
・アクセスレベル２以上のデータを含む臨床データベースの取り扱いにおいては、提供機関として臨床情報の取り扱いに関する技術的及び倫理的な事項に関する規則が定められていること。
・情報セキュリティについての十分な知識を有すること。
・本ガイドラインを十分に理解し、各条項を遵守できること。

−336−

1.13.第十条 [データ使用機関(データ使用者)の基準等]『データ使用機関（データ使用者）は次に掲げる要件を満たすものとする。』
・アクセスレベル２以上のデータを含む臨床データベースの取り扱いにおいては、使用
機関（使用者）として臨床情報の取り扱いに関する技術的及び倫理的な事項に関する規則が定められていること。
・臨床情報を使用するに足りる十分な技術的能力を有すること。
・本ガイドラインを十分に理解し、各条項を遵守できること。
1.14.第十一条 [倫理審査委員会]『共同研究の申し入れ（アクセスレベル３のデータ利用）を行う使用機関においては、
次に掲げる業務を行うため、倫理審査委員会を設置するものとする。』
・使用計画の科学的妥当性及び倫理的妥当性を総合的に審査できるよう、生物学、医学
及び法律に関する専門家、生命倫理に関する意見を述べるにふさわしい識見を有する者
並びに一般の立場に立って意見を述べられる者から構成されていること。
・当該使用機関が属する法人に所属する者以外の者が二名以上含まれていること。
・当該使用計画を実施する研究者、使用責任者との間に利害関係を有する者及び使用責任者の三親等以内の親族が審査に参画しないこと。
・倫理審査委員会の活動の自由及び独立が保障されるよう適切な運営手続が定められていること。
・倫理審査委員会の構成、組織及び運営並びにその議事の内容の公開その他使用計画の審査に必要な手続に関する規則が定められ、かつ、当該規則が公開されていること。

5. 第四部

責任分界

1.15.第十二条 [統合医科学データベース関係者の責任分界]『統合医科学データベースへの要素データベースとしてのデータ提供は、統合医科学データベース管理者が研究目的のみで患者症例情報を利用するために行われるものであり、データベース提供者から適切な提供がなされる限り、その後の情報保護に関する責任はデータベース提供者から離れることになり、提供を受けた統合医科学データベース管理者に生ずる。ただし、データ提供を行う以前にデータベース提供者によって個人の同定につながる疾患特異的データの削除を行う必要があり、その作業を怠った場合についてはデータ提供者が責任を負う。
また、特に明記されていない場合、統合医科学データベース利用者の過失によるものであ−337−

る場合は、統合医科学データベース使用者が全ての責任を負う。』

6. 第五部

データベースの法的背景について

1.16.第十三条［知的所有権について］『知的所有権を取得する場合については、当事者間で協議を行い平和な解決を目指す。』
1.17.第十四条［罰則規定について］『本規定の違反行為を行った者に対し、国内国外を関わらず、統合医科学データベース
管理者は利用資格の停止、取消等の措置をとることができる。また、本規定の違反行為を行った者は、法的措置が講じられる。』

1.18.第十五条［訴訟について］『本規定の違反行為を行った者に対しては、民法あるいは刑法上の訴追がある。
日本国外に在住する者が本規定の違反行為を行った場合については、日本政府を経由して当該国に交渉して情報や証拠を提供し、該当国による処罰を要請する。』

7. 第四部

データベースの社会的背景について

1.19.第十六条［データベース運用上の倫理規定の国内外でのコンセンサスのプロセ
ス］『原則として、倫理規定の定着までに導入期と形成期と定着期の３段階制をとる。形成期が完了しなければ、コンセンサスは得られていないものとみなす。コンセンサスを得られていない限りは、統合医科学データベースの実運用を行ってはならない。』

1.20.第十七条［倫理規定ガイドラインの見直し］『統合医科学データベース倫理規定ガイドラインについては社会的背景を考慮し、定期的に見直しを行うものとする。』

−338−

区

課

□中核機関（□代表機関／□参画機関）■分担機関（□代表機関／■参画機関）□補完課題実施機関

分

題

名「統合医科学データベース構築方式の開発」（統合医科学データベース構築方式の開発：神経疾患を中心として）

実 施 機 関 名

国立大学法人

代表研究者名

山本

大阪大学

洋一

１．課題開始時における達成目標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
・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の開発
・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
・ ・具体的な定量目標として、最終年度までに 500 データのパーキンソン病患者の臨床情報の公開を目指す
２．平成２２年１０月末時点における事業計画に対する成果（１）成果概要
名称：パーキンソン病臨床情報データベース
URL: http://pd-db.ais.cmc.osaka-u.ac.jp/
特徴：臨床情報を 700 データ公開。複数疾患を横断的に統合する試験的実施として検索用 API を実装。
また、ソースファイルを含めた技術ファイルも同サイトにて公開している。
（２）進捗及び成果
・大阪大学医学部神経内科・脳卒中科を中心に５つの関連施設からパーキンソン病患者の臨床情報データを収集する「Secure Study システム」の一部を「パーキンソン病臨床情報データベース」として公開するプログラムを開発した（複数機関から提供されたデータの統合）。
・倫理的課題については、東京医科歯科大と共同で、統合医科学データベース倫理規定ガイドラインを作成している。
・「パーキンソン病臨床情報データベース」には，東京医科歯科大が開発した統合検索エンジンを介した検索用の API を実装しており，複数疾患の横断的統合を行った．当研究においては、「がん」と「パーキンソン病」という共通点の少ない疾患であったため、この２つのデータベースの統合の成果を問うことは難しいが、統合の仕組み自体は、疾患の種類に依存することなく汎用に設計しているので、今後、別の疾患を同じ枠組みで統合することが可能と考えている。
・利用者が、検索結果（統計情報）を視覚的に容易に理解できるように、グラフ表示，経時間変化表
示を取り入れた（添付）。
・「パーキンソン病臨床情報データベース」を、日本神経学会、NPO 法人 SCCRE のホームページとリンクづけを行い、研究成果を共有できるようにした。
・2010 年 10 月末の時点で当初の計画を超える 700 のデータを公開している。
・これらの成果物は，同様の臨床データベースを構築する際に活用できるように，ソースファイルを含めた技術資料を公開している。

－339―

３．当初目標に対する達成度
上記に記載したように、当初の目標は達成している。当初より当該研究はアクセス数の増大を目指す
研究ではなく、臨床情報データベースの特殊性から、公開に向けての課題を整理し公開のしくみを確立することに主眼が置かれている。前項２で述べたように，パーキンソン病臨床情報データベースの公開・運用は実現されており，よって，この臨床情報データベースの公開の仕組みを確立するという目標
は十分に達成したと言える．
2010 年

ログイン数合計

３３６回（2.7 人／日）

４．中間評価に対する対応
臨床情報データベースを統合医科学データベースとして統合し、公開するロールモデルを確立することを優先事項として求められたので、臨床情報の公開に至る標準的手法を確立し成果物を公表した。

５．他機関との連携
代表機関の多階層のデータベースの構築・統合について、パーキンソン病臨床情報データベースをモデルとして、(A)複数機関から提供されたデータの統合 (B)異なる疾患データベースの統合を実施した。また、統合医科学データベース倫理規定ガイドラインを共同で作成している。代表機関との打ち合わせの実績については別紙に記載した。
６．今後の見通し、計画、展望
今後、各疾患で規模は様々だが医療情報をデータベース化していく方向性にある。その目的は、多くの患者の経過を把握することで、より良い医療を構築していくエビデンスをつくることにある。そのためには、研究対象者を保護した上で、いかに効率よくデータを収集し解析できるかが重要である。以下論点を整理した。
１）検体試料を使わない臨床情報データベース作成についての患者の同意について「臨床研究に関する倫理指針」「疫学研究に関する倫理指針」の解釈および実運用については、各施設により違うのが現状である。社会的重要性に鑑みて、患者の同意の省略とそれに代わる方法について国民的議論を展開し、一定の方向性が必要と考える。
２）費用の捻出
臨床情報データベースには、構築のための初期費用と継続のための維持費用が発生する。主にサーバーなど機器費用と管理する人件費である。長期に渡り継続し、データを収集することが重要であることから、公的資金については長期に使用できることが必須である。他の方法として、企業と共同研究し資金を調達することである。臨床情報を使った研究について、産学共同で行うことについても、国民的議論が必要である。
３）患者への研究結果の還元
今後臨床情報データベースを利用した研究の結果を、患者に還元することで、患者がその重要性が認識すれば、さらに研究が円滑に実施されることになる。この積み重ねが、今後の臨床情報データベースの方向性を決めることに繋がるのではないかと考える。
臨床情報 DB は、その特殊性から、問題点を多く持っている。しかし、患者さんの治療への還元という視点からは、その整備・利用は、医療に直接貢献できる可能性がある。医療情報は、１つの社会的資源でもあり、その利用について国民の理解を求めることがこの分野の発展に繋がるものと考える。
今後の JST ライフサイエンス DB 統合推進事業においても、公共性の高いアクセス数の高いデータベ－340―

ースの支援だけでなく、医療に直接還元できる臨床情報データベースに日本としてどのように取り組む
かは、極めて重要なことである。現状においては、臨床情報データベースが乱立していく方向にあり、記載内容が統一されず、入力医師の負担ばかりが増大する傾向にある。JST ライフサイエンス DB 統合推進事業には、全体を俯瞰し、統合する中心的存在としての機能を期待する。今後の方向性として、電子カルテと連動して必要な臨床情報を抽出し、データベース化する仕組みができれば、飛躍的な進歩が期待できると考える。
７．全体総括
当初の目標は達成し、臨床情報の収集から公開までのデータベースのロールモデルを示すことができた。1 疾患の臨床情報のみからなるデータベースで、その一部を公開している例はない。当該研究に取り組み始めた頃に比べて IT 技術も格段に進歩し、使いやすい条件が整ってきた。我々の確立した手法を応用することで、より低コストで疾患単位のデータベースの作成が可能になってきたと思う。
８．特記事項1 疾患の臨床情報のみからなるデータベースで、公開している例はない。臨床情報のデータベースを各疾患で構築していくことは、世界的に試みられていることではあるが、持続できないのが現状である。データ入力者の協力は必須であり、なにかメリットがないとデータ収集はできない。我々のデー
タベースでは、入力者も自施設のデータを解析できるように工夫している。

９．委託研究費一覧
１８年度

１９年度

２０年度

２１年度

２２年度

設備備品費（千円）

5,838

0

300

0

6,138

人 件

費（千円）

4,183

5,809

1,884

2,027

13,903

業務実施費（千円）

35,434

21,463

15,9989,155

82,050

一般管理費（千円）

4,545

2,727

1,818

1,118

10,20950,00030,00020,00012,300112,300

合

計

（千円）

－341―

計

整備実績一覧（１）データ（又はＤＢ）の連結、統合化整備
通番
1

データ（又はＤＢ）の名称
パーキンソン病臨床情報データ
ベース
http://pd-db.ais.cmc.osaka-u.
ac.jp/

公開／
未公開
公開

概要（データの種類（生物種）・数量（kB 等）、本プロジェクトで実施した特徴点、進捗状況、今後の計画・課題などを簡潔にわかりやすく記述）
複数の医療機関から収集したパーキンソン病特定疾患臨床個人調査票の記載内容に投薬情報を加えた臨床情報を、患者の個人情報を除いて経年的に収集し、７００データを公開している。
統計情報のグラフ表示，データの経年変化表示機能等，利用者の使い勝手を考慮した閲覧機能に加え，医科歯科大が本事業で開発した統合検索機能を用いた検索を可能とするＡＰＩも実装されている。
公開年度 平成 21 年
平成 22 年 ログイン数合計 ３３６回（2.7 回／日）

（２）ＤＢ基盤システム、ツール等開発成果物の整備
通番
１

ＤＢ基盤システム、ツール等の名称
パーキンソン病臨床情報データ
ベース（仕様書・ソース）

公開／
未公開
公開

２

Secure Study システム仕様書

未公開

３

パーキンソン病公開用臨床デ 未公開
ータ変換システム

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）（１）に述べたパーキンソン病臨床情報データベースのプログラム（ソースコード）および仕様書を公開している．特定疾患臨床個人調査票は，パーキンソン病を含め 56 の疾患について難病情報センタ
ーの Web サイトにて一般公開されている．調査票の形式には共通点が多くあり，それらの疾患のＤＢ
開発時に本ソースコードを利用することで，低コストでの開発が見込まれる．また本プログラムは，
医科歯科大が本事業で開発した統合検索エンジンからの検索に対応したＡＰＩを実装しており，このプログラムで公開されたＤＢは異なる疾患を横断した統合検索の対象とすることができる．
（１）に述べたパーキンソン病臨床情報データを複数の医療機関から収集する Secure Study システム
仕様書の公開を予定している．プログラム自体は本事業外で開発されたものであるためソース等の公開はできないが，「複数機関からセキュリティ・倫理的な問題を解決した上で臨床情報を収集するシス
テムの設計思想の一例を示す」という観点から，本仕様書の公開は，今後の臨床ＤＢ普及の促進のために意義があると思われる．現時点では，Web ページに公開した問い合わせ先を通して希望があった場
合には，本仕様書を提供する準備が整っている．今後，この形態を続けるか，自由にダウンロードできる形にするかを検討の上，本年度中に形態を最終決定して公開する．
前項で述べた Secure Study システムを用いて収集した臨床データから，インターネット上でオープンにアクセスできるＤＢ上に公開して良い形のデータに変換し，１で述べたパーキンソン病臨床情報データベースに格納するシステムである．本事業で開発されたシステムであるので，ソースを含めた公開が可能であるが，変換元である Secure Study システムのソースが非公開であることを勘案し，仕様書のみ，またはソースコードを含めた公開のいずれの形態を取るかを検討の上，本年度中に公開する．

－342―

パーキンソン病臨床情報データベース 画面抜粋

2

−343−

症状内訳グラフ表示

経年情報表示

4

−344−

5

−345−