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計算機による新しい生物学への招待－バイオインフォマティクスから見えてくる新しいバイオの世界－東京農工大学石井一夫 2017年2月10日
今日の内容 1.  自己紹介 2.  計算機と生物学 3.  次世代シーケンサーとデータ分析 4.  予測分析 5.  大規模データ解析と個別化医療
自己紹介 •  東京農工大学特任教授 •  1988年静岡薬科大学薬学部卒 •  1990年静岡薬科大学大学院修士課程修了 •  1995年徳島大学大学院医学研究科修了 •  東大医科研、理研、フランス国立遺伝子多型研究所、米ノースウエスタン大学 Feinberg医学部などで、ゲノム大規模データ解析。 •  専門；計算機統計学、データマイニング、機械学習、人工知能。
自己紹介 •  臨床データとか、農作物のデータとかそういう大量データをスパコンやクラウドのような計算機を使って分析する仕事をしています。 •  統計学、機械学習、人工知能なんかをコンピュータ使って、病気の判定や予後予測、農作物の生育予測なんかを行います。 •  最近、データサイエンティストという言葉もできてきました。
計算機と生物学 1 12 23 34 45 56 0.00.51.01.52.02.5
計算機をめぐる最近のワード •  人工知能 •  IoT（Internet of Things) •  ビッグデータ •  … こんなワードが、メディアやウェブで溢れています。 h<p://nextdeveloper.hatenablog.com/entry/ 2015/08/04/182952より Wikipediaより h<p://lightsound.hatenablog.com/entry/ 2014/12/13/235347より
計算機をめぐる最近のワード •  あらゆる分野に計算機の応用が進んでいます。 •  生物学ではどうでしょうか？ •  システム生物学という言葉がしばらく前からあります。生物学のデータベースの整備も進んでいます。バイオインフォマティクスも定着してきたのかもしれません。
生命現象を数学で捉える •  この中で、私が最も面白いと思って取り組んできたのが、生命現象を数学で捉えるということです。 •  ある事象を数学で捉えるには、 – 統計学 – 解析学 – 数理モデリングなどが考えられます。
生命現象を数学で捉える •  この中で、私が最も面白いと思って取り組んできたのが、生命現象を数学で捉えるということです。 •  そこから規則性を導き出し、それによって、生命の応答性を予測することで、意思決定を支援します。 •  これが生物学だと、医療、農業、環境などが対象になるわけです。
次世代シーケンサー •  計算機と生物学の関係を推進する上で、次世代シーケンサーがブレイクスルーになったことは言うまでもありません。 h<p://www.macrogen-japan.co.jp/ next_seq_0101.php
次世代シーケンサー •  次世代シーケンサーは、大量の配列断片情報を産生し、ゲノムDNA配列決定、ゲノムRNA 発現解析、ゲノム修飾（メチル化、蛋白結合）、ゲノム集団（メタゲノム解析）を可能にします。 h<p://www.macrogen-japan.co.jp/ next_seq_0101.php
次世代シーケンサー •  これらを結びつけるエンジン部分は、やはり、数学です。 – 統計学（確率論） – 解析学（微分積分） – 線形代数学（行列計算） – 数理モデリング（線形モデル） •  それとこれらの解析を実装するコーディングです。
次世代シーケンサー •  これらを組み合わせた解析も実施されるようになりました。トランスオミクス、トータルゲノミクスなどとも呼ばれます。 •  オンサイト・リアルタイム解析も、Oxford Nonompore製品の登場で現実的になりました。 •  そのブレイクスルーは非常に大きいと思われます。
次世代シーケンサー h<p://ngs-expert.com/tag/minion/ がんゲノムアトラス：がんの遺伝学的基礎／米国国立がん研究所（NCI） h<ps://www.youtube.com/watch?v=CpcrPieUcZk がんゲノムアトラス：がんの分子機構を解明する／米国国立がん研究所（NCI） h<ps://www.youtube.com/watch?v=Ii1U-h2YHHg
予測分析 •  データ分析で最も威力を発揮し、その魅力的なものは予測分析です。 •  データから、規則性を見出し、その規則性に基づいて、予測します。
予測分析データが 1.  遺伝子データであり、 2.  臨床診断であったり、 3.  薬剤効果であったり、 4.  病気の予後であったりする場合、 •  診療意思決定の支援が可能になります。
ディープラーニング •  これをすべて集約させたものの一つがディープラーニングです。 •  ディープラーニングは、猫の画像認識や、囲碁の世界チャンピオンを破った技術として注目されていますが、 •  もちろん、医療や生命科学にも応用できます。
大規模データ解析 •  近年、大規模計測装置により、人体から多くの情報が抽出されるようになりました。 •  次世代シーケンサーなどは顕著な例です。 •  これで、多くの情報に基づいた診断が可能になりました。
大規模データ解析と個別化医療 h<p://www.kudanclinic-dic]onary.com/about/about09.html
大規模データ解析と個別化医療 h<p://equitystory.jp/interview/chugai-pharm2_interview.html
大規模データ解析と個別化医療 h<p://www.sysmex.co.jp/rd/vision_direc]ons/personalized-medicine.html がんゲノムアトラス：個別化治療との関連/米国国立がん研究所(NCI) h<ps://www.youtube.com/watch?v=N6livBjq8IQ がんゲノムアトラス： TCGAデータのパワー／米国国立がん研究所（NCI） h<ps://www.youtube.com/watch?v=FJ3qkHMQknc
大規模データ解析と個別化医療がんゲノムアトラス：がんの遺伝学的基礎／米国国立がん研究所（NCI） h<ps://www.youtube.com/watch?v=CpcrPieUcZk がんゲノムアトラス：がんの分子機構を解明する／米国国立がん研究所（NCI） h<ps://www.youtube.com/watch?v=Ii1U-h2YHHg がんゲノムアトラス：個別化治療との関連/米国国立がん研究所(NCI) h<ps://www.youtube.com/watch?v=N6livBjq8IQ がんゲノムアトラス： TCGAデータのパワー／米国国立がん研究所（NCI） h<ps://www.youtube.com/watch?v=FJ3qkHMQknc
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