スーパーコンピューティングと革新的情報技術によるがんシステムの新次元探索

2019 年度 研究成果報告書

• 研究領域: がんシステムの新次元俯瞰と攻略
• 研究課題/領域番号: 15H05912
• 研究種目: 新学術領域研究(研究領域提案型)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 複合領域
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 宮野 悟 東京大学, 医科学研究所, 教授 (50128104)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2015-06-29 – 2020-03-31
• キーワード: 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

研究成果の概要

ゲノムの一次元地図から、時間軸・空間軸に広がるがんのシステム異常の複雑さの本態を捉え、それに基づいて、がんの発生、進展過程、診断、予防、治療戦略の探求を展開できるためのプラットフォームと方法論を構築した。スパコンを活用し、大規模ゲノムデータ解析パイプライン(Genomon）、がんシステムのネットワーク解析法、がんの進化モデルとシミュレーション、並びに人工知能技術(自然言語処理、知識処理、深層学習等）を開発した。これによりシステムがん研究が新たに直面していた挑戦的課題に解決法を与えた。この開発により、大規模ながんのシステム異常の俯瞰的解析情報から、局所へ自在にシャトルする方式が実現された。

自由記述の分野

バイオインフォマティクス

研究成果の学術的意義や社会的意義

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。