| Project/Area Number |
22H04925
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (platforms for Advanced Technologies and Research Resources)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | National Institute of Genetics |
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Principal Investigator |
黒川 顕 国立遺伝学研究所, 情報研究系, 教授 (20343246)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川嶋 実苗 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任准教授 (00396706)
豊田 敦 国立遺伝学研究所, ゲノム・進化研究系, 特任教授 (10267495)
鈴木 穣 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (40323646)
中村 保一 国立遺伝学研究所, 情報研究系, 教授 (60370920)
野口 英樹 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任教授 (50333349)
森 宙史 国立遺伝学研究所, 情報研究系, 准教授 (40610837)
西村 祐貴 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 助教 (20783012)
Frith Martin 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (40462832)
森下 真一 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90292854)
浅井 潔 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (30356357)
笠原 雅弘 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (60376605)
中谷 明弘 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特任教授 (60301149)
波江野 洋 東京理科大学, 研究推進機構生命医科学研究所, 准教授 (70706754)
伊藤 武彦 東京科学大学, 生命理工学院, 教授 (90501106)
山田 拓司 東京科学大学, 生命理工学院, 准教授 (10437262)
高橋 弘喜 千葉大学, 真菌医学研究センター, 准教授 (60548460)
浜田 道昭 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (00596538)
瀬々 潤 株式会社ヒューマノーム研究所, 本社, 代表取締役社長 (40361539)
平川 英樹 九州大学, 農学研究院, 教授 (80372746)
島村 徹平 東京科学大学, 総合研究院, 教授 (00623943)
熊谷 雄太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (00528408)
林 哲也 九州大学, 医学研究院, 教授 (10173014)
岩崎 渉 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (50545019)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥7,732,140,000 (Direct Cost: ¥5,947,800,000、Indirect Cost: ¥1,784,340,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,288,690,000 (Direct Cost: ¥991,300,000、Indirect Cost: ¥297,390,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,288,690,000 (Direct Cost: ¥991,300,000、Indirect Cost: ¥297,390,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,288,690,000 (Direct Cost: ¥991,300,000、Indirect Cost: ¥297,390,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,288,690,000 (Direct Cost: ¥991,300,000、Indirect Cost: ¥297,390,000)
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| Keywords | ゲノム / オミックス解析 / シングルセル解析 / 空間解析 / バイオインフォマティクス / メタゲノム / 次世代シーケンサー / ゲノム・メタゲノム / RNA解析 / エピゲノム / 空間的オミックス解析 / スーパーコンピュータ |
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| Outline of Research at the Start |
先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム（略称「先進ゲノム支援」）は、1)先端技術開発と試行部分での支援の重点化、2)シーケンシングから情報解析までを一体化、3)次世代型の解析に対応した情報解析支援の拡充、を基本として、実験・情報解析の両面での大規模かつ最先端の解析システムを整備し、科研費課題等から適切な課題を支援して成果を出すとともに、その過程で解析技術をさらに向上させ、人材を育成することで、我が国のゲノム科学ひいては生命科学のピーク作りとすそ野拡大を進めることである。
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| Outline of Annual Research Achievements |
①総括支援活動では支援課題の公募を実施し生命系のほぼ全分科から合計356課題の応募があり、そのうち154課題を採択した。2024年度の応募数は、2022年度から開始した第2期先進ゲノム支援において最多となった。一方採択率は、2023年度の42.7%より僅かに改善し、第1期先進ゲノム支援の時と同様の43.3%に留まった。これは課題あたりの経費が高額となるシングルセル解析や空間的オミックス解析の応募数および採択数が増加し経費を圧迫しているからである。拡大班会議を開催し370名の被支援者および支援班員が一堂に会してゲノムをキーワードに異分野研究交流を進めた。情報解析講習会として初級者編（参加者227名）、中級者編（参加者167名）を開催した。
②大規模配列解析拠点ネットワーク支援活動においては、1)高精度シーケンシングのためにAVITIを、2)空間的オミックス解析のために同じくAVITI24およびCellScapeを導入し、それらの試行や条件検討、技術支援者の訓練も進め、順次支援で提供できるようにした。これまでに引き続き、染色体レベルの高精度ゲノム配列決定（遺伝研）、空間的オミックス解析（東大新領域）、等、最先端解析技術の高度化を進めた。
③情報解析支援活動においては、スパコン（遺伝研、東大医科研ヒトゲノム解析センター、東大情報基盤センター、産総研、かずさDNA研等）を活用するとともに、利用量や占有の必要性に応じ、各機関や研究室の計算機を使用して支援を進めた。LLMによる論文からの知識抽出技術(遺伝研)、パンゲノムブラウザの開発(東大)、PGSの機械学習アルゴリズム開発(東大)、多倍体ゲノムに対応したアセンブラの開発(東京科学大学)、変分オートエンコーダを用いたシングルセル解析技術(東京科学大学)、RNAファミリー配列の生成AI技術(早稲田大学)等を進め、30報の論文を発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
・研究支援代表の下、研究支援分担者21名、研究支援協力者12名、総勢33名の班員が全国10の大学・研究機関(部局数は12)から参加して支援体制を構築した。また、国立遺伝学研究所を中核機関とし、参加する班員が所属する主な機関を連携機関とする連携ネットワークを形成して支援活動を展開した。
・支援課題公募については、透明性を確保するために審査委員会は領域外有識者のみで構成し、領域からの技術的・経費的な情報提供を参考に支援課題を決定した。支援希望内容は各課題で拡大する傾向にあるが、経費上限を設定するなどしてできるだけ多く支援するように努めた。主たる支援技術分類は、新規ゲノム決定 : 29件、変異解析 : 11件、修飾解析 : 40件、RNA解析 :47件、メタゲノム解析等 : 3件、超高感度解析：64件、情報解析のみ : 12件、合計154課題であり、多様な技術の提供ができた。
・支援成果を含む論文が 150 報報告された(2024年4月以降)。さらに第1期先進ゲノム支援および第1期、第2期にまたがる成果も継続的に論文発表されている。
・拡大班会議を開催し、支援依頼者の若手共同研究者の旅費援助をするなどして、支援側と依頼者の交流を深めることができた。
・中級者向けの情報講習会で用いる資料をまとめ、2021年に教科書として出版したが、AI技術の内容を新たに追加して2025年1月に改訂版を出版した。
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| Strategy for Future Research Activity |
・国際レベルの最先端技術を提供するために、支援拠点における機器の導入、支援技術の高度化を引き続き進める。2024年度も遺伝研拠点および東大拠点に最先端解析機器を導入した。最先端機器を使いこなすことができる世界トップレベルの支援班員が、優れた研究支援課題に応用するため機器・技術の整備を進め、さらに解析技術を向上させ次の支援に活かす、という好循環を維持する。
・支援応募数は今後も増えることが予想され、情報解析支援のキャパシティを上回ると思われる。2024年度は1名の研究支援分担者を所属機関の事由により削除したが、新たに2名の研究支援分担者を加え、情報解析の多様化に対応できるようにした。すそ野拡大という観点からも、依頼者自らが一般的な解析をできるよう人材育成することも重要である。先進ゲノム支援では、情報解析講習会、OJT、支援技術コンサルテーションの3種類の教育システムを運用しているが、今後も教育システムの充実をはかる。
・最先端機器を組み合わせ多様かつ膨大なデータから新たな知識を見出す研究が世界の主流となっており、現在一律で設定している消耗品経費の限度額では満足な成果が得られない状況となりつつある。中途半端な支援は効率が悪く、経費をかけた割には成果が出ないという状態になりかねない。採択率が多少下がっても、高効率の支援ができるよう、限度額を上げるなど検討する。
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