個別化医療に向けた
ヒトゲノムバリエーションデータベース
東京大学大学院医学系研究科
徳永勝士
東大附属病院、遺伝学研究所、日立製作所
辻 省次
井ノ上逸朗
小池麻子
© 2015徳永勝士（東京大学）licensed under CC表示2.1日本

背景
ゲノムワイドなSNPタイピング技術と次世代シークエンサ(NGS)
技術の革新的向上と普及

新規発見の疾患関連/薬剤応答遺伝子多型・変異が増加
１） データの半永続的な管理と研究者間での情報共有
２） 変異と表現型との関係の体系化

・ 複数遺伝子/変異の疾患への複雑な関与
・ 同一疾患における変異部位・種類特異的症状の存在・ 同一遺伝子/変異の複数疾患への関与
・ スタディー間の結果の不一致（集団間差異、検出力不足、表現型定義のゆれ）海外でのGWAS/NGSデータ共有化
１）NCBI・dbSNP SNP情報を蓄積
・dbVAR 構造多型のデータを蓄積
・dbGaP GWAS, 次世代シークエンサー結果を含むgenotype-phenotype に関するデータを蓄積

2) EBI・EGA

GWAS, 次世代シークエンサー結果を含むgenotype-phenotype に関するデータを蓄積

3) Gen2Phen・GWAS, 次世代シークエンサー結果を含むgenotype-phenotype に関するデータを蓄積海外での変異データの体系化
１）HGMD

疾患関連遺伝子変異（生殖細胞のみ）を網羅的に収集（有料 登録後3年を経過したデータはアカデミック無料）

2） NCBIClinVar, dbSNP, dbVAR, dbGapのデータ及び、臨床検査などのデータを精査し登録したgenotypeとphenotypeの関係をDB化
3) HGVS (human genome variation society)
LSDB (locus specific database )のリンク集
4) COSMIC:がん体細胞変異のDB

5) ICGC, TCGA Project DB： がん体細胞変異の体系化とゲノム配列
データアーカイブ

ヒトゲノムバリエーションDBの目的
目的：
変異・疾患・薬剤応答・ウィルス耐性・臨床情報を整理・体系化し、俯瞰可能とすると共に、表現型の機序理解促進と個別化医療の礎とする
構想：
1. 次世代シークエンサー(NGS)および、その他の解析法（GWASを含む）によって発見される多型・変異情報の受け入れ
2. 文献情報を含め過去産出された疾患・薬物応答・ウィルス耐性に関する多型・変異データの収集（統計値と各サンプルデータ）

3. オミックスデータとの連携による疾患・薬物応答の機序理解の促進
4. 既知変異の情報（配列上の性質）を元に、新規変異の表現型を予想

Human Variation DB – 変異分布の集団間比較

1000PJ での変異の密度

上段 JPT下段 CEU

疾患関連変異も集団差が大きく日本人を中心に体系化したDBが必要

パスウェイ、薬剤応答性と変異mutation

Drug XXXX IG50 AV XXX SD XXXX
Drug YYYY IG50 AV YYY SD YYYY

Pao & Chmielecki Nat. Rev. Cancer. 2010

眼合併症型Stevens-Johnson症候群のGWAS
HLA-A

新規感受性遺伝子 IKZF1
メタ解析 (日本人,韓国人,インド人,ブラジル人)
p=8.5x10-11

Ueta M et al. J Aller and Clin Immunol (2015)

開発データベース

NGSなど
対応DB

GWAS
対応DB

Koike et al. J Hum Genet (2009); BMC Genet (2011)

DBシステムの概要
NBDC内 データアクセス検討委員会

受け入れデータ

必要に応じて解析

審議

データ利用申請

データ利用許可COSMIC等外部のデータベース

解析結果
内部用 Human Variation Database

Variation DB(その他の実験手法の結果と文献情報)
GWAS-DB(GWAS, CNV, 健常者SNP)

疾 個人を特定でき
公開用 Human Variation DB
患ないデータに加工・変異・臨
Variation DB
床(その他の実験手法の結果と情文献情報)
報の横GWAS-DB
断(GWAS, CNV, 健常者SNP)
検索疾患・変異・臨床情報の横断検索標準SNP DB
標準 SNP DB: 健常者のSNPデータ(GWAS チップ用）のデータ
Affy500K 約500検体、Affy6.0 約600検体, Affy
Axiom 約420検体、Illumina OMNI-2.5 約420検体
Contents:•30-250万SNPの遺伝子型頻度、アレル頻度、ハーディーワインバーグ平衡検定値、Call rate等•genotypic test, allelic test, additive risk model,recessive model, dominant model のP-value, OR, 95%
CI, AICなどの遺伝統計値•SNPのアノテーション

15年度の進捗
・ JPDSC 健常者データのillumina
HumanOmni2.5-8 BeadChip 2994名のデータ登録

検索結果例

SNP-based GWAS DB
GWAS DB: GWASデータ
19疾患/28スタディー(内部用DB登録）
17形質 （内部用DB登録)
11疾患/14スタディー (公開データ）

Contents:• 30-100万SNPの遺伝子型頻度、アレル頻度、ハーディー・ワインベルク平衡検定値、Call rate等• P値(2df, 1df), Additive risk model, recessivemodel, dominant model のP-value, OR, 95% CI, AICなどの遺伝統計値• ハプロタイプもしくはSNPの組み合わせに関する疾
患関連性の統計値• SNPのアノテーション

14年度の進捗
・ 理研NBDCに登録された頻度データを解析して登録
Koike et al. J Hum Genet (2009)

SNP-based GWAS DB 領域表示とepistasis表示

RDF化対応Allelic test
Genotypic test
Additive model
Recessive model
上記モデルのpermutation
多重検定の補正など
gene

exon-intron

色が各モデルに対応

a) 領域情報の表示

Linkage disequilibrium

Copy number variation

Logistic regressionなど
Epistasisの登録、表示

標準CNV DB および CNV-based GWAS DB
Control CNV DB
健常者 CNV DB 約160検体
登録、公開

CNV association DB
Case-control association 5疾患 (内部用)１疾患 （公開データ）

複数の計算手法の結果を比較表示

Case-controlのCNVを比較表示

クラスタリングして類似のCNVをマージ
表示オプションの変更

Koike et al. BMC Genet (2011)

Human Variation DB トップページ＜NGSデータへの対応＞

遺伝子検索
疾患検索
領域検索等が可能
遺伝子名,疾患名でのブラウズ
集団ごとの変異分布の鳥瞰図
疾患ごとの変異分布の鳥瞰図DASとしての図(何を表示するか選択可能)

Human Variation DB – 領域表示 (1)遺伝子名

P-value
Reference Genomeの新規登録（JPDSC, TOMMO, 京大DB）

Conservation score

RDF化対応Cosmic も併せて表示

miRNA等情報
Domain情報Human Variation DB – 領域表示 (２)変異詳細情報Reference情報（アリル頻度）変異のゲノム上の位置、 SNPの種類、アミノ酸置換情報、症
例-対照関連P値、オッズ比、実験手法、臨床情報等NGS解析
データも、文献データも同時に表示’14年度に4,000レコード以上変異・統計情報を登録し、現在30,000以上登録

Human Variation DB – OMICSデータとの連携
蛋白質相互作用のネットワーク上に疾患情報を投影Human Variation DB – 疾患ごとの変異分布

登録している全ての遺伝子での変異分布ある疾患での変異分布

HLA DBHLAのハプロタイプごとの変異の登録
HLAの多型と疾患感受性、免疫応答性、薬剤過敏症との関連を俯瞰可能
500レコード程度の文献から抽出蓄積
NGSデータから変異データ抽出のパイプラインを実装

異なるHLA型間での相同性（遺伝子ごと）

HLA型間の塩基配列の違い

異なるHLA型間の相同性 （HLA領域全体）

HLA 配列解析手法開発
 簡便で効率の良いハイスループットなHLAハプロタイプの配列決定を行うために、磁気ビーズ法を改変することでライブラリーサイズとモル濃度を均一化し、サンプル間で均一なシーケンスカバレッジを得る手法（BeNUS）を開発した（Hosomichi K. BMCGenomics 2014）データを使い、配列解析を実施

配列解析手法開発
 新規トランスポゾン挿入探索手法(iHoanys)の開発

ヒトナルコレプシーのGWAS- HLA 領域の関連HLA-DRB1*1501-HLA-DQB1*0602 positive
Patients: 425/425; Controls: 60/516
Odds ratio: 6,421
HLA-DQB1
HLA-DPB1(p-values)

HLA-B TNF-A

HLA-DRB1
NOTCH4

Extended GWAS:
p=5.4x10-203

Miyagawa et al. Nat Genet (2008); Toyoda et al. Brain Behav and Immun (2015)

DQB1*06:02以外のナルコレプシー関連アリル（ナルコレプシー664例、健常者コントロール3,131例）

感受性

抵抗性

No.：アリル数

Miyagawa T et al. Hum Mol Genet (2015)

DQB1*06:02ヘテロ接合個体を用いた解析（ナルコレプシー580例、健常者コントロール196例）# 06:02/抵抗性アリルのヘテロ接合では抵抗性
感受性

抵抗性

No.：個体数

Miyagawa T et al. Hum Mol Genet (2015)

NGSと文献登録データ
疾患原因変異にも特徴遺伝子のどの部位に生じても疾患発症データ登録数の現状
NGS公開データ
健常者：1000 genome data exome 98検体

遺伝子の特定ドメインに生じた場合に発症フレームシフト変異がホモ接合になった
場合に発症遺伝子の特定の位置で特定の置換をした場合に発症集団により発症リスクが異なる遺伝子など

NGS内部登録データ
健常者： exome 21検体、68検体、健常者:
HLA 1検体、HLA 33検体 (セルライン）
NGS内部登録準備データ
疾患遺伝子：4遺伝子変異（新規）2遺伝子変異（既知）文献公開データ
Common disease, 神経変性変異データを中心に変異と付随情報の登録15,000レコード

体系化することにより疾患の発症機序の理解
文献内部データ
新規変異の表現型への影響の予測
変異と付随情報の登録 30,000レコード以上への貢献を期待
HLAハプロタイプと付随情報の登録500レコード以上

NBDCヒトデータ共有ガイドライン
ヒトデータを公開・共有するための運用ルールとしてのガイドラインを策定
http://humandbs.biosciencedbc.jp/guidelines/data-sharing-guidelines
公的資金を用いて産生されたヒトに関するデータ一般に適用
データの適正に管理しつつ、収集したデータをなるべく広く共有
公開の有無、アクセス制限のレベルによって以下の４つに分類

オープンデータ：アクセスに制限を設けることなく、利用することが可能な公開データ。頻度データ、統計解析結果、すでに発表された論文の参照データなど。
制限公開データ：利用者、利用目的等を明らかにしたうえで、関連研究に実績のある研究者が研究のために利用可能な公開データ。個人毎の解析結果など。
公開待機データ：論文発表や知的財産権取得等、データ提供者による成果公開の後、オープンデータあるいは制限公開データとして公開。

匿名化前・公開留保データ：各プロジェクトや実施機関が保有する匿名化前のデータ。

今後の展望Human Variation DB の充実：次世代シークエンサーなどによる新規多型・変異情報と、文献からの多型・変異情報を情報量、機能ともに一層充実
がん体細胞変異・オミックスデータ等（菅野グループDB）との連携
変異の表現型への影響を解釈・予想できるような知識型DBへ発展
データの受け入れ、再配布に関し、NBDCによる新たなガイドラインに基づいた運用を継続

ゲノム支援、新学術、その他のプロジェクト、外部機関からのNGS
データ登録、SNP-GWASデータ登録のための活動を継続