| Project Area | Conquering cancer through neo-dimensional systems understanding |
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| Project/Area Number |
15H05912
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Complex systems
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
MIYANO SATORU 東京大学, 医科学研究所, 教授 (50128104)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島村 徹平 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (00623943)
白石 友一 国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, ユニット長 (70516880)
PARK HEEWON 広島大学, 情報科学部, 准教授 (70756642)
山口 類 愛知県がんセンター(研究所), システム解析学分野, 分野長 (90380675)
新井田 厚司 東京大学, 医科学研究所, 講師 (00772493)
片山 琴絵 東京大学, 医科学研究所, 助教 (40581195)
張 耀中 東京大学, 医科学研究所, 助教 (60817138)
井元 清哉 東京大学, 医科学研究所, 教授 (10345027)
玉田 嘉紀 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 助教 (80435495)
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| Project Period (FY) |
2015-06-29 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥180,310,000 (Direct Cost: ¥138,700,000、Indirect Cost: ¥41,610,000)
Fiscal Year 2019: ¥37,050,000 (Direct Cost: ¥28,500,000、Indirect Cost: ¥8,550,000)
Fiscal Year 2018: ¥37,180,000 (Direct Cost: ¥28,600,000、Indirect Cost: ¥8,580,000)
Fiscal Year 2017: ¥37,180,000 (Direct Cost: ¥28,600,000、Indirect Cost: ¥8,580,000)
Fiscal Year 2016: ¥37,180,000 (Direct Cost: ¥28,600,000、Indirect Cost: ¥8,580,000)
Fiscal Year 2015: ¥31,720,000 (Direct Cost: ¥24,400,000、Indirect Cost: ¥7,320,000)
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| Keywords | がん / システム生物学 / 統計的モデリング / バイオインフォマティクス / 人工知能 |
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| Outline of Final Research Achievements |
From the one-dimensional map of the genome, we can grasp the true nature of the complexity of cancer system abnormalities that spread on the time axis and the spatial axis, and based on this, investigate the cancer evolution process, diagnosis, prevention, and treatment strategies of cancer. A platform and methodology for it were built on supercomputer systems. We have developed a large-scale genomic data analysis pipeline (Genomon), network analysis methods for cancer systems, cancer evolution models and simulations, and artificial intelligence technology (natural language processing, knowledge processing, deep learning, etc.). This provided a solution to the new challenges facing system cancer research. Through these developments, we have realized a system that allows free shuttle to local areas based on comprehensive analysis information of large-scale cancer system abnormalities.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
人工知能技術を応用したIBM Watson for Genomicsのがんの臨書シークエンスシステムの研究は、ゲノムシークエンスコストの激減により、個々人のがんのゲノム変異の解釈・翻訳に大きな社会的インパクトを与えた。多数のメディアにとりあげられ、同時に、人工知能の健康医療分野のあり方についての課題を提示することになった。また、スーパーコンピュータを活用した大規模シークエンスデータ解析は、がんゲノミクス研究において共同研究として多大な成果につながった。また、大規模ネットワーク解析技術が説明可能な人工知能の応用と融合することにより、他の生命科学研究へも大きな波及効果を生み出すことが期待される。
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