研究課題
基盤研究(C)
メタゲノム解析による網羅的病原体検出法「メタゲノミック診断法」は、次世代シークエンスの簡易化や普及と共に多くの機関で行われるようになった。しかし、未だそのデータ解析から検出までの発見プロセスは、多くのノウハウや計算機資源等の障壁が存在する。本研究では、メタゲノミック診断が各医療機関で実現可能な網羅的な病原体検出用の解析プラットフォームSpark-BLASTを開発した。開発したシステムは従来使われてきたHadoopによる分散システムよりも高速な処理が可能であり、また計算ノードを追加した際の性能向上も高い線形性を示した。この解析システムを用いて実際の臨床検体データにも適用し、病原体探索を行った。
国内では未だに小児科、救急、院内感染、臓器移植などの医療現場では感染症が疑われる不明疾患が多い。これら不明疾患において、既知・未知問わずメタゲノム解析により病原体を検出し、病態との関連性を各医療機関で個別に明らかにすることができれば今後の医療現場への貢献は計り知れない。次世代シークエンス技術の普及が順調に進行している中、メタゲノム解析による病原体検出の一般化が達成されない理由は明らかに解析過程がボトルネックになっていることは明白である。これまで一部の大型研究施設で可能であった本方法論の個別化を達成することができれば、感染症診断の大きな進歩に繋がる可能性がある。
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