スパコンでがんに挑む - 先端技術の活用で変わる治療研究の最前線(後編)

スパコンを使って患者個別のがんの設計図を作成

「がんの最先端研究とスーパーコンピュータ」と題する講演会において理化学研究所ゲノム医科学研究センターの中川氏は「がんの全ゲノム解読とオーダーメイド医療」と題する講演を行った。

がんに罹った組織のゲノムを解読し、正常な細胞のゲノムと比較すると、部分的に入れ替わったりしている転座や、一部が無くなっている(欠失)、断片が逆向きに繋がっている(逆位)、同じ部分が重複しているなどの異常が見つかっている。この異常は同じ肝臓がんといっても同一ではなく、いろいろな構造異常があり、それに応じて有効な治療も異なってくる。

がん患者の治療にあたっては、まず、外科手術で腫瘍を取り除き、その腫瘍からがんDNAを取り出して、シーケンサで読み取りを行う。そして、スパコンを使って、その患者のがんでは、どのような構造異常が起こっているかというがんの設計図を作成する。その設計図に基づき、どの遺伝子が生成を指示するタンパク質なのか、がんの増殖に効いているかというパスウェイを見つけ、パスウェイを遮断するような化学治療を選択する。このようにすれば、患者個々人のがんに最も適した治療を行うことができるようになる。また、その薬の他の遺伝子の活動への影響を評価すれば重大な副作用の有無が判定でき、副作用が少なく効果の高い薬を選ぶことができるという。

また、人のDNAの内の約0.1%は個人差があり、この違いががんのリスクに影響する。個人の全ゲノム解読を行い、がんのリスクが高いと診断された人には、たばこをやめるなどの生活習慣の改善や予防的治療を行うなどの対策も可能になるとのことである。

がんの再発リスクと遺伝子の関係をスパコンで計算

東大の宮野先生は、スパコンを使って遺伝子の発現量の相互関係を示すネットワーク地図を作る研究を進めており、「パーソナルゲノム時代の私たち - がんとスーパーコンピュータ」と題する講演を行った。

次の図は、50人の肺がん患者のうちの再発リスクが最も低い患者と最も高い患者のDNA発現の相互関係を示すネットワーク図である。この図では雲のように見えてしまっているが、詳細にみると、多数の点を直線で結んだ図になっている。

右側の図は、左の図の一部を拡大したもので、再発リスクの高い人のDNAの相互関係ネットワーク図では、○で囲んだCTGFという細胞の増殖を促進したり、がん細胞の転移や血管を新生したりする作用を持つ遺伝子が、リスクの低い人には見られない他の遺伝子の活動に影響を及ぼしていることが分かる。

しかし、人の遺伝子は約3万あり、それぞれに関係を示す線が10本程度つながっているので、どの遺伝子がどの遺伝子の発現にどれだけ効いているのかを見つけるのは容易ではない。これを色々な変異を持つがんの遺伝子発現データと一致するように、どれがどれに、どれだけ効くかを推定するという作業が必要となる。宮野先生のグループが開発したNeighbor Node Sampling and Repeat法を使っても、この関係を決めるためには多くの計算が必要であり、スパコンの利用が不可欠である。

宮野先生は、このような相互関係のネットワークを10,000個のがん遺伝子について作成する「がんの遺伝子ネットワークアトラス(地図帳)」を京コンピュータを使って構築したいと考えている。

このような地図を作っておけば、その中に含まれているタイプのがんであれば、毎回、スパコンを使って遺伝子ネットワークを作成する手間が省ける。しかしながら、最初の京の利用優先課題の審査では、この提案は落選してしまったという。

がん向けオーダーメイド医療の実現に向けたスパコンへの高い性能要求

ゲノム情報に基づくオーダーメイド医療を推進するために、数十万人分のゲノム関連データベース、副作用情報データベースを作成、記憶するには、2019年には1ExaFlopsのスパコンに1～2EBのストレージが必要になるという。

最近の予算状況からみるとかなり高めの能力要求であるが、ゲノム医療は国民に大きな果実をもたらすという。ゲノムの設計図から、パスウェイのゲノム発現を標的とする新しい治療の開発、個人個人の生体反応の違いに応じた治療法やゲノム異常のパターンに対応した治療法の選択が可能になってくる。また、ゲノムの解析からリスク分析ができ、効率的な予防や早期発見が可能になり、がんによる死亡を減らすことができると考えられるという。