大規模ゲノム疫学研究の統合情報基盤の構築

京都大学医学研究科附属ゲノム医学センター
松 田 文 彦©2013 松田 文彦 (京都大学) licensed under CC表示2.1日本

生命分子の動きを通して健康や病気をながめる
生物の身体の中では、多くの生命分子が常に変化しつつ生命活動を支えている
慢性疾患は体内の微小な変化が時間とともに蓄積され緩徐に進行するため、健常と病気の区別が極めて困難
なうえ表現型も異なる
ヒトの誕生から死までの時間経過の中で、体質の多様性や老化といった正常の生命活動とともに病気を理解する縦断的アプローチが不可欠

大規模ゲノムコホート研究で得られる情報を正確、網羅的、かつ効率的に蓄積するための情報基盤を構築する
2

ゲノムとオミックス（転写物、タンパク質、代謝物など）の網羅的解析によるバイオマーカーの探索•

疾患の予知、診断、予後予測、治療法の開発や創薬には、網羅的ゲノム解析による関連遺伝子の同定に加え、新たな疾患関連バイオマーカーの探索が必須•

大規模コホート集団の網羅的ゲノム解析に加え、時系列を考慮した血液・尿中の生体分子の網羅的解析を実施•

疾患関連遺伝子や新たなバイオマーカーを利用した疾患の分子機序の解明や、患者群内での亜集団解析による重症度・予後予測因
子の同定

ゲノムトランスクリプトーム

プロテオームメタボローム3

研究開発の目標・ねらい• ゲノム疫学研究の情報基盤の構築と公開「ながはま0次コホート研究」の一万人の生活習慣・環境情報、臨床情報、ゲノム・オミックス情報を標準化し、データベースを構築する。
集積した情報を、個人情報保護のもと、医学・生命科学研究者に提供する。

• データベースの枠組みの提供と情報の連結
これをモデルケースとして、同様の研究をおこなう際に即時活用可能なかたちで、ゲノム疫学研究者にデータベースの枠組みを提供する。
他の研究で蓄積された遺伝型・表現型データを連結、共有することで、個別の研究で得られた情報の一元化によるそれらの再利用を促す。

• ゲノム情報科学の若手研究者の育成
バイオインフォマティクス、遺伝統計学の若手研究者に教育訓練（OJT）をおこない、これらの分野の将来における中心的研究者の育成をはかる。
4ながはま０次予防コホート事業 （ながはまコホート）•

滋賀県長浜市の健康な住民（30歳〜74歳）１万人を対象とし、5年ごとの詳細な健康診断と追跡をベースとした20年以上の長期縦断ゲノムコホート研究•

京都大学医学研究科の総力を結集し、疾患のみならずヒトの持つ健常体質の多様性や老化にも目をむけた、多目的型のヒト生物学研究
ながはまコホートの対象疾患

湖北地域の地方中堅都市（人口 約120,000人）• 65歳以上老年人口割合は18～20％（我が国の平均値とほぼ一致）• 住民の移動が少ない（80%以上が、長浜市で一生を過ごす）• ３つの基幹病院で長浜市を中心に20万人 以上の診療圏

認知症・MCI
脳血管障害
高度近視
睡眠障害
歯周病・咀嚼機能・顎関節疾患
ぜんそく・COPD
虚血性心疾患
高血圧・動脈硬化
２型糖尿病・肥満・NASH
自己免疫疾患
椎体圧迫骨折・脊椎疾患
前立腺がん・排尿障害
ロコモティブシンドローム
骨粗鬆症・変形性膝関節症

5ながはま０次予防コホート事業 （ながはまコホート）
ながはまコホートの参加者数と年齢分
布第１期調査 （ベースライン調査）
2007
第１集団
(n=273)2008
第２集団(n=1,125)

2009

2010

第３集団
(n=4,636)

第４集団(n=4,043)（２０１０年度健診終了時）
2,000
1,500
1,000

第２期調査 （フォローアップ調査）
2012
第１集団

2013
第２集団

2014

50002015

第３集団

第４集団

男性 3,334人

女性 6,748人

認知機能検査・MRIを導入

大規模生体試料バンク
10,082 検体
DNA（数10μg）
血漿・血清（各3ml）10,082 検体
尿（10ml）
10,082 検体
RNA
300 検体（第１期調査分を集計）

生命情報統合データベース
網羅的SNP解析
エクソームシークエンス
転写物
低分子水溶性代謝物
生活習慣調査・疾患
スクリーニング
生理学／生化学／血液学検査

4,000 検体
300 検体300 検体2,000 検体742 項目
145 項目6

本事業でNBDCに蓄積するデータ （第1期分）• 質問票による環境・生活習慣情報– 742項目 約748万件• 生化学・血液学・生理学的測定値– 145項目 約146万件• ゲノムスキャン情報– Illumina610K 約1,800検体、2.5M 約1,800検体 （2013年9月）• エクソームシークエンス情報– ３00検体 （2013年9月）• トランスクリプトーム情報– 300検体 （2013年９月）• 網羅的メタボローム解析情報– 水溶性低分子化合物 119化合物分 約2,000検体 （2013年9月）
7データ公開の計画
第１期調査
2007~2011
第１集団〜第4集団(n=10,082)

第２期調査
2012

2013

第１集団

一般公開

制限付き公開（NBDCの倫理審査）

非公開（共同研究ベースで提供）

2014

第２集団

2015

第３集団

第３期調査
2016

2017

2018

2019

2020

第４集団

第1期集団情報第2期集団情報バイオマーカージェノタイプカウント

バイオマーカージェノタイプカウン
ト

第1期個別情報第1期全情報

年齢・性別
ジェノタイプ

全バイオマーカー
ゲノム・オミックス

第1期全情報第2期全情報全バイオマーカー
ゲノム・オミックス

全バイオマーカー
ゲノム・オミックス8

データベースシステム概念図
京

都

大学

NBDC
共同研究用

ゲノム
DB

一般公開用

SNPアレイ
全ゲノム塩基配列

ミラーリング(VPN)
アクセスコントロラー

中間形質
DB

統合DB

質量分析・その他測定機器

権限承認
(SSL)

臨床情報
DB
採血・診察・問診

閲覧・登録・解析(SSL/VPN)

管理者

データベース利用者 9本事業での開発項目
1. 個人情報保護・匿名化の枠組み
2. データ共有システムの実装
3. データ項目の標準化
4. データ収集省力化ツールの開発
5. EHRによる疾患関連情報の取得
6. データ解析手法の開発
7. データ公開用インタフェースの開発

10本事業での開発項目
1. 個人情報保護・匿名化の枠組み
2. データ共有システムの実装
3. データ項目の標準化
4. データ収集省力化ツールの開発
5. EHRによる疾患関連情報の取得
6. データ解析手法の開発
7. データ公開用インタフェースの開発

11

１．個人情報保護・匿名化の枠組み〜マスターサーバによる情報の一元管理〜
マスターサーバ••

個人識別項目管理
サーバ管理

収集データの自動送付

情報収集管理サーバ•••

匿名化済みデータ

匿名化サーバ

新規個人ID採番•
個人情報を含む収集データ管理•
プロジェクト内で一意化された別名の管理

新たな匿名化IDの発行
既存の匿名化IDとの連結

個人ID（サーバ毎に一意な接頭辞を有す）を自動採番⇒異なるプロジェクトを統合的に管理⇒ｎ段階匿名化・拠点の自由な追加が可能

12

２．データ共有システムの実装〜機能・データの種類によるアクセス制限〜
データ項目

ユーザ情報

○

○

○

○

共通マスタ管理者

被験者
個人情報

匿名対応表

個人別情報

集団情報
△

個別プロジェクト
＊１

プロジェクト管理者

○

○

○

○

△

一般研究者
（制限付き公開）△△△

不特定の閲覧者（一般公開）△

個人情報管理者○

匿名化情報管理者○研究参加者

データ利用者△＊1

該当プロジェクトに関わる情報のみ○ 登録、△ 閲覧・利用のみ

13

２．データ共有システムの実装〜アクセス可能な被験者情報のコントロール〜
研究者

研究グループ

被験者グループ

被験者

施設A

疾患X

施設B

疾患Y

いずれも、GUIから設定可能
14

４．データ収集省力化ツールの開発〜WebQ&Aの開発と実装〜

自宅から事前回答

一問一答形式のWebQ&A
2012年度ながはま０次健診
自宅回答率
健診会場にてiPadで回答

60歳以上

26%

60歳未満

46%
15

４．データ収集省力化ツールの開発〜健診ワークフロー一元化管理機能の実装〜

健診順序のコントロール
健診の進捗の一元的な管理
健診会場におけるバーコード印刷
ストップウォッチ入力

16

５．EHRによる疾患関連情報の取得〜 京都大学 「まいこネット」 の例 〜
長浜市民
データ参照
市立長浜病院

京都大学

EHR
二重匿名化
統合API

長浜日赤病院

市立湖北病院

統合API
臨床情報抽出
市民への健診
データ提供臨床情報提供

長浜市
医療行政への利用

17７．データ公開用インターフェイスの開発

18

染色体１番の情報表示画面：物理地図に沿い、遺伝子、ゲノム変異、アレル頻度、検体数、被覆率、eQTL情報を表示

19

ズーム機能による拡大図
Frequency ： non-reference側のアレル頻度を０～１の範囲で縦軸に表示
eQTL ： -log10Pの値を縦軸に表示

20

遺伝子名→NCBIとリンク

詳細情報とリンク

dbSNP→NCBIとリンク

ズーム機能による頻度の円グラフ表示、マウスオーバー機能による詳細情報表示
eQTL解析におけるプローブとSNPの関係を線で連結表示

21アレル頻度詳細情報

被覆度
遺伝子型頻度
アレル頻度

アノテーション

検体数

施設ID

アレル頻度ヒストグラム
解析プラットフォーム22血漿中の代謝物量はゲノム多型の影響を受ける
AGXT2 genotypes○○0.01060○○○

200.00540○0.000○○0-log10(P)80

3-Aminoisobutyric acid0.015

100〜QTL （Quantitative Trait Locus） 解析の一例〜

1234

アミノ酸567 8 9 10 11 12 13 15 17 19 21
Chromosome
14 16 18 20 22 X

糖AA(37)

AG(120)

GG
(128)

有機酸23

ゲノム多型〜遺伝子発現〜代謝物の血中濃度
QTL analysis
rsXXXX404 – amino acid A
p=1.18 X 10-10

eQTL analysis
rsXXXX404 – gene A
p=2.0 X 10-2424

ゲノム多型〜遺伝子発現〜代謝物の血中濃度

Amino acid A

ChPosition
r7 55XXXXX

rs12345

GT

1.33E-10 0.0002086

Amino acid A

755XXXXY

rs12346

GA

1.18E-10 0.0002075

Amino acid A

755XXXXZ

rs12347

AG

8.12E-10 0.0005998

Amino acid A

755XXXYX

rs12348GA

1.45E-09 0.0005998

Amino acid A

755XXXYY

rs12349CT

1.04E-09 0.0004905

Amino acid A

755XXXYZ

rs12350CT

3.79E-13 0.0007183

Amino acid A

755XXXZX

rs12351

GT

1.33E-10

1.69E-24

Amino acid A

755XXXZY

rs12352

GA

1.18E-10

2.00E-24

Amino acid A

755XXXZZ

rs12353

AG

8.12E-10

1.57E-19

Amino acid A

755XXYXX

rs12354GA

1.45E-09

1.57E-19

Amino acid A

755XXYXY

rs12355

CT

1.04E-09

1.54E-21

Amino acid A

755XXYXZ

rs12356

GA

7.38E-11

1.25E-09

Amino acid A

755XXYYX

rs12357

CA

4.90E-11

1.43E-13

Amino acid A

755XXYYY

rs12358

AC

2.82E-12

5.10E-10

Amino acid A

756XXXXX

rs12359

TC

1.11E-13

4.56E-10

Amino acid A

756XXXXY

rs12360

TC

6.11E-14

1.65E-08

Amino acid A

756XXXXZ

rs12361CT

3.79E-13

8.12E-06

Amino acid A

756XXXYX

rs12362AC

1.40E-09 0.0005151

GC-MS

rs ID

Ref. Alt. P (QTL)

P (eQTL)

Annotation for SNP

Annotation for probe

1234,ABCDE….

Homo sapiens gene….

GC-MS による代謝物の網羅的解析
1.75

GC-MSによるTIC

1.50
1.25
1.00
0.75
0.50
0.25
8.0

9.0

10.0

11.0

12.0

13.0

14.0

15.0

16.0

17.0

18.0

19.0

20.0%Intensity

7.0

使用機器

島津製作所製 GCMS-QP2010 Ultra• 保持時間（RT）：• m/z値：

２９０秒〜１，４７０秒を0.3秒刻みで分離
８５〜５０１26

網羅的メタボローム解析における情報抽出の問題点
1.75

GC-MSによるTIC

1.50
1.25
1.00
0.75
0.50
0.25
7.0

8.0

9.0

10.0

11.0

12.0

13.0

14.0

15.0

16.0

17.0

18.0

19.020.0%Intensity

既知化合物
未同定化合物

限定された数（高々１００種前後）の既知化合物の情報のみを収集し、低いピークを含む多数の化合物の情報は利用されず見過ごされているデータをいかに抽出し、解析に利用するか

27

測定値の生データを抽出しマトリックスを構築
使用機器のパフォーマンス

計測値から再構成した代謝物ピーク

GCMS-QP2010 Ultra（島津製作所）（RT：300〜350sec, m/z：85〜150）• 保持時間（RT）：２９０秒〜１，４７０秒を0.3秒刻
みで分離 （3,937フラクション）• m/z値：８５〜５０１ （４１７フラクション）

1e+07

閾値 500,000

マトリックスの構築

1e+07

閾値 50,000

8e+06

8e+06

6e+06

6e+06

4e+06

4e+06

2e+06

2e+06

0e+00

0e+00

• 測定値の生データ（無加工）を使用• RTを１０秒刻み、m/zを１０刻みにグリッド化し、４，９９８グリッドに対応するピークを取得• ４，９９８グリッドの二次元マトリックスを１，１７３
検体につき調査閾値Day 0

Day 1

Day 7

Day 90500,000

217.3± 24.4227.3± 42.7213.5± 41.8180.0± 28.5100,000

1461.1± 205.1

1552.8± 240.6

1443.7± 240.6

1153.4± 235.0

50,0002582.4± 464.92731.9± 443.3

2522.9± 489.3

2007.7± 409.6

10,0009480.5± 2830.1

10006.8± 2493.2

9069.0± 2497.8

6799.2± 1814.2

CEPH鎌谷洋一郎博士、M. Lathrop博士（解析）との共同研究

28

Shiran Kaikan
Kyoto University Faculty of Medicine
January 15th ~ 18th, 2013Kyoto Course on Bioinformatics
for Next Generation Sequencing
with Applications in Human Genetics
A four-day course consisting of lectures andhands-on training for the analysis of NGS data

Co-organized byCenter for Genomic Medicine, Kyoto University
National Bioscience Database Center
Kyoto University Global COE Program ‘Center for Frontier Medicine’
Supported by

The Molecular Biology Society of JapanThe Japan Society of Human Genetics

29

Kyoto Course on Bioinformatics
for Next Generation Sequencing
with Applications in Human Genetics
Day 1Day 2Day 3Day 4

Exome and whole genome sequencing using massivelyparallel sequencers
Application to RNA analysis
Data submission
Practicals for exome and RNA seq
Human genetics

Mark Lathrop (CEPH, France)

Guillaume Bourque (McGill, Canada)

Daniel E. Weeks (Pittsburgh, U.S.A.)Mar Gonzàlez-Porta (EBI, U.K.)

Rajesh Radhakrishnan (EBI, U.K.)

Jurg Ott (Rockefeller, U.S.A.)

Marcella Devoto (Pennsylvania, U.S.A.)

Derek Gordon (Rutgers, U.S.A.)

Makoto Mark Taketo (Kyoto, Japan)

30

31

The 2nd Kyoto Course on Bioinformatics
for Next Generation Sequencing
with Applications in Human Genetics

Center for Genomic Medicine
Kyoto University Faculty of Medicine
March 10th ~ 12th, 201432

ながはま0次コホート事業
長浜市民の参加者の方々

京都大学医学研究科

長浜市役所

健康情報学 医療倫理学
ゲノム医学センター 呼吸器内科学
歯科・口腔外科学 眼科学
糖尿病・栄養内科学 臨床免疫学
泌尿器科学 整形外科学
内分泌内科学 消化器内科学
神経内科学

長浜市立病院

健康づくり０次クラブ
長浜赤十字病院

湖北医師会・湖北歯科医師会
協力企業
フクダ電子株式会社 株式会社SRL
滋賀保健研究センター ライオン株式会社
味の素株式会社

統合オミックス解析
京都大学医学研究科附属ゲノム医学センター
山田 亮
田原康玄
日笠幸一郎
清水正和 小久保美紀 采女寛行
Gunalini SARAVANAMUTHU

寺尾知可史
瀬藤和也

高橋めい子
奈良原舞子

川口喬久
Marina PENOVA

島津製作所 基盤技術研究所 ライフサイエンス研究所
佐藤孝明

九山浩樹

園村和弘

松尾英一

Fondation J. Dausset, Centre d’Etudes du Polymorphisme Humain
鎌谷洋一郎

Mark LATHROP