システム的統合理解に基づくがんの先端的診断、治療、予防法の開発
文部科学省科学研究費補助金 新学術領域研究 （複合領域：４２０１）

角田 達彦（研究代表者）
理化学研究所ゲノム医科学研究センター統計解析・技術開発グループ グループディレクター

正常細胞ががん細胞に変わる一番根源的なものはねることによって、高精度、かつスーパーコンピュータをゲノムDNA配列の変化です。一人の人が一細胞ごとに使って高速に解析する方法を確立していきました。その持つゲノムDNA配列は62億塩基対という膨大なデータ解析では、一文字の違い、配列の欠失や挿入やその数からなり、ヒトゲノム計画では10年越しで解読しました。の違い、逆転する部分、位置が飛んでいる部分や、これしかし、今や解読する機械であるシークエンサーの発達まで見つかってこなかった配列などを全てあらいだすこは目覚ましく、いわゆる次世代シークエンサーを使いまとができます。その成果を2010年に Nature Genetics

すと、平均して半日もあれば、一人の全ゲノムを十分高誌より報告しました。ちなみに日本人の全ゲノムを解読精度に読み出すことができるようになりました。とはいえし包括的に解析したのはこれが世界で初めてということ

そのような機械から出てくるデータ自体は、まるでシュで、大変話題になりました。

レッダーにかけた紙のようなもので、だいたい50~100文字ぐらいのものばかりで（一つ一つをリードといいまさて、そのようにして次世代シークエンサーの技術をす）、それらをパズルのようにつなぎ合わせる必要があ用いて高速・高精度にがんのゲノム上の変化をリストります（次ページの図をご参照ください）。また、リードにアップすることができるようになってきたわけですが、はちらちら読み間違いが入っているために、同じ場所で2008年4月、50種類ほどのがんのゲノム上の変化を網何十回も読んで多数決をとることに似た方法をとって、羅的にカタログ化することを目的とする国際がんゲノム誤りを無くさないといけません。そして、がん細胞のゲノ

コ ン ソ ー シ ア ム (International Cancer Genome

ムDNA配列は、同じ人の正常細胞のゲノムDNA配列とConsortium; ICGC) が発足しました。一つのがん種ごと異なる箇所がたくさん見られ、それらの中に、がんを引に500人の患者からがん細胞と正常細胞の両方のDNAき起こす犯人がいると考えられます。そこで、がん細胞をインフォームドコンセントを得た上で頂き、正常とがんと正常細胞との間のゲノムDNA配列の違い、すなわち2と合わせて50,000ゲノムをシークエンスし、25,000がんつのゲノムDNA配列の違いを正確に見いだす必要があ

ゲノム上の変化のリストアップします。それらを例えばがります。そこで私達は、次世代シークエンサーを使ってん種ごとにまとめ、そのがんの原因となっている遺伝子、一人の日本人の全ゲノムを読み取り、例えばベイジアン原因となる遺伝子群の経路（パスウェイといいます）や、と呼ばれる数学的手法などを駆使し、また検証実験を重変化のパタンの特徴などをつきとめていきます。
（次ページへ続く）

1

研究の紹介そしてそれらの遺伝子やメカニズムがわかるにつれ、催されました（前回は京都で私達が主催しました）。こ

どこを治療のターゲットとすべきかなどがわかってきまのワークショップでのトピックは、コンソーシアムの進す。それをもとに、新たな薬の開発を行ったり、既存の捗状況の報告、目立った進展のあったグループによる治療薬の中から個々人のがんゲノムの変化のパタン発表（日本も私達のグループより中川英刀が肝がんに応じて最もふさわしいものを選んだりするといったゲノムの解析結果について発表）、実験による検証方オーダーメイド医療が可能になります。このICGCに日法についての議論、新しいシークエンサーやエピゲノ本から、私達すなわち理化学研究所ゲノム医科学研

ム・プロテオミクス技術の動向の報告、各国のポス究センターと国立がん研究センターが参加し、主にウター発表、倫理面やデータアクセスの検討、バイオイイルス性の肝がんの解析を行っています。前述の高ンフォマティクス、臨床への橋渡しなどでした。最初の精度な解析方法の確立とともに、次世代シークエン進捗報告では、現在16カ国が参加し、47プロジェクトサーの技術のさらなる進展やコストダウンにより、多症に達し、既に3,561のがんのゲノム上の変化がカタロ例のシークエンスが進み、私達日本のグループをはじグされたと報告がありました（正常細胞のゲノムも合わめ、英米中などからも多くの成果を出し始めました。がせると6,000以上）。また膨大なデータ解析が必要でん細胞のゲノム上での変化のカタログ作りのみならずあり、コンピュータ資源の共有が課題になってきているがんを引き起こすパスウェイなどが次々と上がってきことや、検証実験による高精度な解析の保持をするこています。私達日本のグループも、肝がん27症例のと、そしてアメリカ The Cancer Genome Atlas (TCGA) と詳細な解析結果を論文化しています。この肝がん全ゲいうもう一つの大きなプロジェクトなどとの統合解析にノムの多症例の解析および前述の日本人ゲノムの解ついて議論が行われました。実験による検証に関して

析は、東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター

は、正解となるデータセットを構築する話に多くの時間のスーパーコンピュータを使い、宮野悟先生とその研がさかれました。少し詳しく述べますと、次世代シーク究室の方々のご協力のもと行うことができました。

エンサーがときどき起こす読み間違いを防ぐには、同

つい先日、2012年3月20から22日まで、フランス

じ場所を多数回読んで信頼性を増す方法をとることをのカンヌで、このICGCの第6回目のワークショップが開前述しましたが、実際には、例えば40回読んで数回ゲノムDNAを中心とした大規模オミックスデータの情報解析と遺伝統計学的解析によって可能になる、安定で確実な予測に基づくがん研究と個人の医療診断
次世代シークエンサーによる高速なゲノム配列決定

がん細胞
ゲノム

がん患者

比較による変化の検出

断片化

正常細胞

もともと持つ多様性

臨床情報
超並列に配列を決定

ヒトゲノム参照配列へマップ

多くの患者のがんゲノム上の変化、多様性、発現、エピゲノム、臨床情報




2

多くの患者に共通した遺伝子群
多くの患者に共通したパスウェイ
患者ごとの体質の違い
患者ごとの環境要因の違い

 薬の効きやすさの予測
 薬の副作用の予測
 発症の予防スーパーコンピュータ、システム的解析による

 創薬のターゲット

オーダーメイド医療（個人に最適な医療）研究の紹介ほど異なる文字になったとき、それが本物で（もとも以上、がんゲノム上の変化のカタログを構築すると父方と母方からのゲノムの両方を同時に読んでい国際がんゲノムコンソーシアムの動向と、次世代るので、異なる2文字が重なることがある）偶然それシークエンサーによるがんゲノムの解読と解析を中らが少なく読まれたのか、単なる読み間違いが重心として話をしてまいりました。抗がん剤の効果はがなったのか、なかなか判断が難しいときがあります。

ん細胞の増殖をおさえ消失させることですので、がそのようなあやしいものは全て間違いとして捨てるとん細胞の性質をよく見極め、適切な抗がん剤を用い保守的すぎ、本物を見落とす可能性もありますのでる必要があります。それに対し抗がん剤の副作用は、さじ加減になるわけです。その線引きを、より確実な正常細胞側の負担になって現れるものです。そこで、（だが時間がかかる）実験で検証し、正解セットをでその人のもともと持っている体質、ひいては生まれつきるだけたくさん作って決めることが必要になります

いて持っているゲノムDNA配列などを調べ、副作用そのための正解セットの構築をICGCとして行う計画の少ない薬を選び必要があります。またがんへのなが進められています。また新しい技術の動向に関しりやすさなりにくさにも個人差があり、それがどの遺ては、がんゲノムDNAは最も大事な出発点ですが、伝子やメカニズムによるものなのかを調べておくことそれから転写される遺伝子の発現プロファイル（トラも大変重要です。これらに対して私達のグループは、

ンスクリプトーム）や、がんゲノムDNA上のエピゲノム

多くのがん患者さんの血液（正常細胞）のDNAと一般といわれる修飾情報など、同じ次世代シークエンの方々のDNAとを見比べ、がんに関連する遺伝子をサーを工夫して使うことによって得られるデータも多網羅的に探索するゲノムワイド関連解析という解析く、それらをいかにして統合して解析していくかが、最も行っており、肝がんウイルスを持っている人の肝臓も重要な課題となりつつあり、この「システムがん」ののがん化、前立腺がんへのなりやすさ、乳がんのタ考え方に大変沿っています。バイオインフォマティク

モキシフェン治療の効果、大腸がんへのなりやすさ

スのセッションでは、それらのいろいろな階層をヒトをはじめ、多数のがんに関わる遺伝子の発見を行っゲノム上の一部の領域で重ねて統合解析したてきました。その解析方法は主に一文字単位の個人

ENCODEプロジェクトの全容紹介や、さまざまながん差を対象にしますが、欠失や挿入などのより大きなでの遺伝子内に限る変異をカタログ化しデータベー単位・複雑な単位も解析できるような手法の開発もスしつつあるCOSMICからの解析例、そしてがんの真行ってきました。また複数の遺伝子が相互作用を起の原因をいかにして見つけ出すかという方法論が論こし合ってがんの発症のリスクを上げる場合にあり、じられました。そして臨床への橋渡しのセッションでそれを発見する高速な手法を開発し、スーパコンは、これらのデータを統合して、例えば乳がんなどをピュータ上で実行可能にしました。そしてそれらに加細かく分類し直し、個人ごとの治療法の選択を行うとえ食事や生活習慣などの環境要因なども関わってきいうデザインとデータが示されました。またがん細胞ますので、臨床応用のためには、がん全体と、個人と一口に言っても、がんの進行に応じてゲノム配列全体も同時に考え、予防や治療法の選択が可能とが変化していきます。とくにがん化の初期の段階と、なる予測を行う方法が必要となります。それらはネッ進行の進んだ段階とで、原因となっている変化を見トワーク構造になっていますので、膨大なデータの取極めることによって、より詳細なメカニズムの理解と、得や適切なモデル化と検証を行うために、システム治療法の選択につながります。また、がんの中心と的なアプローチを用いたスーパーコンピューティングなっている細胞と、周囲の細胞とのゲノム配列の違手法の開発、そしてそのための人材育成が急務といを見極めることも同様に大事で、これらへのアプなっております。

ローチがいくつか報告されました。

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乳がんの分子サブタイプ分類と個別化抗がん剤治療の開発
三木 義男1（研究代表者）
松浦 正明2
1 東京医科歯科大学難治疾患研究所分子遺伝分野
2 （公財）がん研究会がん研究所がんゲノム研究部

抗がん剤治療では治療効果や副作用にしばしばこで、私たちの研究グループでは、乳がん患者さん個人差がみられます。このようながん治療の個人差を対象に、抗がん剤投与前のがん組織における網を規定する因子として、(1) がん組織そのものの個性羅的遺伝子発現情報を応用し、乳がんの抗がん剤（がんの個性）、(2) がん患者自身の遺伝要因（患者感受性の予測システムを検討してきました。しかし、の体質）が挙げられます。近年、ゲノム情報や遺伝網羅的解析は複数の予測モデルを生みだし、加えて子発現情報を網羅的に解析する新しいオミックス技

乳がんの高度な多様性のためその中から高精度の術が開発され、これらの技術を駆使することによってシステムを同定することは容易ではありません。事

多数の症例を効率的に解析し、それぞれの臨床病実、私たちが作製したパクリタキセルという抗がん剤理学的・薬理学的特性と対比することにより「がんのの感受性予測診断システムも、検証のための臨床個性」や「患者の体質」を規定する遺伝情報を系統試験では奏効率の改善は見られず、乳がんの高度的にスクリーニングすることが可能になりました。そな多様性に対する対応の再考を迫られていました。

先進的遺伝子発現情報に基づく乳癌の多様性解析とその分子病態の理解および個別化治療への展開

１．乳がん発生母地（腺管の種類）
 luminal epithelium
 basal epithelium
２．ホルモン環境
３．遺伝的多様性
４．分子サブタイプ

4

この多様性の理解が最適な診断・治療法の開発には必須！

乳がんの高度な多様性

階層的情報である「網羅的 mRNA情報」、「miRNA情報」、「ゲノム一次構造情報」の統合的利用システムを開発し、多様性を理解！

高度な情報科学的解析技術を駆使① 乳がんサブタイプの簡便な分類法を構築② 分子サブタイプの生物学的機能の特徴を発現情報、miRNA・ゲノム構造情報から描き出し、病態の違いを細胞機能システムとして理解① 分子サブタイプ毎に抗がん剤感受性予測システムを整備→個別化抗がん剤治療の実現② 乳がんの根幹に流れる分子病態を導き出す
可能性Sorlieらは、遺伝子発現情報に基づいたクラスター解析という方法で、乳がんを5~6 種のサブタイプ(intrinsic subtype) に分類し、臨床的転帰にも特徴を持つ分類であることを示しました(Sorlie et al. PNAS,
2001)。現在、乳がん治療を選択するうえで、このサブタイプ情報を考慮することが非常に重要とされています。そこで私たちは、パクリタキセルによる抗がん剤治療を受けた乳がん患者さんを、遺伝子発現情報を基に5 種のサブタイプに分類し、パクリタキセル治療効果と組み合わせたところ、luminal A というサブタイプに属する症例はすべてパクリタキセルが無効でした。この結果より、乳がんは多様であるため、サブタイプ毎に有効例の頻度が異なり、サブタイプ毎に感受性予測システムを作製する必要があると考えました。そこで、私たちは、乳がんの網羅的遺伝子発現情報に、新たに microRNA (miRNA) 情報、ゲノム構造情報を加え、高度な情報科学的解析技術を駆 使 し て 、 (1) ク ラ ス タ リ ン グ 法 に 代 わ る intrinsic
subtype の簡便な分類法を考案し、分子サブタイプ毎に抗がん剤感受性予測システムを整備することによって個別化抗がん剤治療の実現を目指しています。
また、(2) 乳がんサブタイプの生物学的機能の特徴を遺伝子発現情報、miRNA・ゲノム構造情報から描き出し、病態の違いを細胞機能システムとして理解しようとしています。その結果、乳がんの根幹に流れる分子病態を導き出せる可能性があります。

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リン酸化プロテオミクスを用いたがん細胞特異的シグナル伝達機構の解明
杉山 直幸1（研究代表者）石濱 泰2
1 慶應義塾大学先端生命科学研究所
2 京都大学大学院薬学研究科

生体内では、遺伝子やタンパク質といった様々な分子が、生命活動を行うためにそれぞれの役割を果たしています。細胞内の分子が、状況の変化に対応して正しく機能するためには、その情報を個々の分子へと伝達する必要があり、これを細胞内シグナル左端が研究代表者（杉山）伝達と呼びます。がん細胞ではシグナル伝達が正常に行われない為に、細胞分裂の亢進やアポトーシス（細胞死）の抑制が異常に引き起こされています。

体の過剰発現や調節機構の損失などにより、正常タンパク質のリン酸化修飾はシグナル伝達にお細胞と比較して細胞分裂に関わる様々なシグナル伝いて重要な因子の一つです。タンパク質は、プロテイ達経路が活発化しており、がん治療薬の開発においンキナーゼという酵素によってリン酸化されることにて、プロテインキナーゼはその標的分子として、近年より、機能や構造が変化します。その結果、今度は非常に注目されています。一方で、シグナル伝達の別のタンパク質がリン酸化されるといったリレーが繰経路は非常に複雑なネットワークを成しており（図をり返されることで、シグナルを他の分子へと伝達して参照）、がんにおいても関与する分子や伝達経路のいきます。がん細胞では、チロシンキナーゼ型受容全貌は未だに明らかになっていません。

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正常組織

リン酸化プロテオミクス
がん組織で増加、減少しているリン酸化タ
ンパク質の検出がん組織

ネットワーク解析
リン酸化プロテオームデータの可視化

がん特異的なシグナル伝達経路の解明
 がんの発生メカニズム
 新しいがん治療薬ターゲットの発見

私達の研究グループでは、タンパク質のリン酸化組織それぞれから抽出した試料についてリン酸化プを大規模に解析する”リン酸化プロテオーム解析”をロテオーム解析で比較することで、がん組織特異的用いて、がん組織に特異的、または過剰に亢進してにリン酸化が亢進しているタンパク質の解析を進めいるシグナル伝達経路や関与するプロテインキナーています。前述のようにシグナル伝達経路は複雑かゼを明らかにすることを目的とした研究を行っていまつ不明な経路も多いことから、データの可視化法とす。キーテクノロジーとして、私達はこれまでにリン酸キナーゼ基質の予測についても評価を進めています。

化 ペ プ チ ド 濃 縮 法 （ Hydroxy Acid Modified Metal

将来的には、ゲノム、トランスクリプトーム、メタボ

Oxide Chromatography：HAMMOC法）の開発と、そのロミクスと合わせたマルチオミクス解析により、詳細手法を用いたリン酸化プロテオーム解析技術の確立ながんの理解が可能になるものと考えます。がんのを行いました。培養細胞を試料としたリン酸化プロテ発生メカニズム解明や、診断や予防、治療薬開発にオーム解析結果からリン酸化情報の蓄積を行い、ヒおいて新しい創薬ターゲットの発見につながることをトタンパク質において現在90,000箇所以上のリン酸期待して、以上の研究を進めております。

化部位を同定しています。現在は、がん組織と正常7システムがんの研究内容、構成研究者情報、発表論文、研究集会などの詳しい情報はこのWebサイトでご覧ください。

システムがんの研究成果、世界のがん研究、研究拠点、学会情報など最先端な話題をつぶやいています。

システムがんで用いられるデータ解析ソフトウェアは、ヒトゲノム解析センターのスーパーコンピュータで動いています。スーパーコンピュータはどなたでもご利用できます（有償）。

大容量のディスク装置遅れていた桜の開花に合わせるように発行することができましたニュースレターの第四号です。「システムがん」
はいよいよ後半の期間に入ります。班員の皆様に対しましては、より多くのご面倒をいただくことになると思いますが、変わらずのご協力をいただけますようよろしくお願いいたします。

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高密度の計算機

新学術領域研究「システムがん」ニュースレター No.４
発行日★平成２４年３月３１日 （初版）、平成２４年４月２日 （第２版）
発行★システム的統合理解に基づくがんの先端的診断、治療、予防法の開発
領域代表者★宮野 悟
 東京大学医科学研究所 ヒトゲノム解析センター DNA情報解析分野
 〒108-8639 東京都港区白金台4-6-1
 TEL: 03-5449-5615 FAX: 03-5449-5442
 E-mail: miyanolab-jimu@edelweiss.hgc.jp
編集★サトウアユ