1. 遺伝⼦子関連解析の最近
GWAS・ポストGWAS
⼤大野健太(oono@preferred.jp)
2014/1/16

2. ⼤大野健太(@delta2323_)
• 経歴
•
数理科学研究科出⾝身
•
PFIインターン → 2011年4⽉月から現職
• 現職
•
バイオプロジェクトリーダー
• 近況
•
個⼈人サイト作りました
•
•
https://sites.google.com/site/kentaoono0/
キックボクシング+マラソン始めました

3. アジェンダ
• 関連解析の基礎知識
• GWASとは
• GWAS以後の関連解析
•
GWASの後継（X-WAS）
•
GWASの問題点
•
PheWASとは

4. 関連解析 = 遺伝⼦子型・表現型間の関連を解析
•
遺伝⼦子型（Genotype）：個々⼈人の遺伝⼦子がもつ塩基配列のバリエーション
•
•
ALDH2遺伝⼦子のrs671部分が⼈人によりA or G
表現型（Phenotype）：遺伝⼦子型が形質（⾝身体的特徴）に現れたもの
•
瞳の⾊色／⾝身⻑⾧長／アルコール分解能⼒力力（アセドアルデヒド脱⽔水素酵素）
／遺伝病
遺伝学の基本的問題：遺伝⼦子型と表現型の関連は？

5. 様々な遺伝⼦子変異が遺伝型の多様性を⽣生む
• 挿⼊入・⽋欠損 (Insertion, Deletion : InDel)
• 転移(Transposition)
• コピー数多型(Copy Number Variation : CNV)
•
遺伝⼦子の中で⻑⾧長領域（>1Kbp）が複製・⽋欠損している
• ⼀一塩基多型(Single Nucleotide Polymorphism : SNP)
•
遺伝⼦子の中での1塩基の置換
SNP↓
CNV↓

6. ⼀一塩基多型
（Single Nucleotide Polymorphism : SNP）
• 集団内に⼀一定上の割合（通常 > 1%）存在する1塩基変異
• ヒトの場合、数百万箇所程度存在すると⾔言われている
• SNPs情報をキュレーションするプロジェクトも多数↓
↓ USCS Genome Browser

7. 連鎖解析：古典的な統計遺伝学の⼿手法
• 家系図と遺伝系をつきあわせて疾患の原因を解析する
•
GWASなどがある今でも有効な⼿手法
• ⻑⾧長所
•
1遺伝⼦子疾患の原因遺伝⼦子を⾒見見つけるのには効果⼤大
•
遺伝情報が必要な個体数は少ない（数家系）
• 短所：多数の遺伝⼦子が関わり、単体効果は弱い疾患は苦⼿手
↑ メンデル

8. アジェンダ
• 関連解析の基礎知識
• GWASとは
• GWAS以後の関連解析
•
GWASの後継（X-WAS）
•
GWASの問題点
•
PheWASとは

9. ゲノムワイド関連解析
、（Genome-Wide Association Study : GWAS）
• 遺伝型（特にSNPs）と表現型との関連調査する⼀一⼿手法
• 2005年から概念として提唱されてきた（理研は2002年実施）
• 特徴
•
•
表現型
特定の遺伝⼦子でなくゲノム内のほぼ全SNPsが解析対象
•
遺伝型
遺伝型 vs 表現型 → N対1の関係
家系図を使⽤用しない場合が多い

10. GWASの⼿手法
• ⼿手法は⾮非常に単純
1.
特定について形質についてのCase/Control群を⽤用意
2.
両群の個々⼈人のゲノムをシーケンシング
3.
両群で変異の割合に有意差があるSNPsを⾒見見つける
http://homes.cs.washington.edu/~suinlee/research.html
http://www.natureasia.com/ja-jp/jobs/tokushu/detail/154

11. GWAS流⾏行行の背景
• 次世代シーケンサーの発達 → ゲノム解析のコスト低下
•
1000genome project／HapMap Project
• バイオデータ／医⽤用情報から知⾒見見を得ようと⾔言う機運
•
分⼦子⽣生物学会・DBCLSセッション
•
「データベースを使い倒した新しい研究スタイルによる分⼦子⽣生物学」
• 遺伝統計学の成熟
• Common Diseaseの解析への期待
← HapMap
Project
HPより
TA Manolio et al. Nature 461, 747-753 (2009) doi:
10.1038/nature08494

12. GWASの実績
• 数百件の表現型に関連するSNPsの同定で1300件以上の報告
•
Digestive system disease/Cardiovascular disease/Metabolic
disease/Immune system disease/Nervous system disease/
Response to drug …
http://www.genome.gov/multimedia/illustrations/
Published_GWA_Reports_6-2012.pdf
Published Genome-­‐Wide Associations through 12/2012
-­‐8 for 17 trait categories
P
NHGRI GWA Catalog
www.genome.gov/GWAStudies
www.ebi.ac.uk/fgpt/gwas/

13. アジェンダ
• 関連解析の基礎知識
• GWASとは
• GWAS以後の関連解析
•
GWASの後継
•
GWASの問題点
•
PheWASとは

14. GWASの成功 → Post GWAS時代への突⼊入
• ⾼高度なGWASの登場
•
複数のSNPsの組み合わせの関連解析
• “XWAS”
•
GWASの⽅方法論を他のオミックスにも応⽤用する
• GWASで得られた結果の医療応⽤用
•
個別医療・遺伝⼦子診断
• PheWAS
•
後述

15. (1)⾼高度なGWASの登場：複数のSNPsの関連解析
• それぞれのSNPsの線形的効果だけでなく、組み合わせ効果も解析
•
2SNPsまでならGPGPUでBrute forceに⾏行行った報告あり
•
それ以上ではアルゴリズム的に⼯工夫が必要
•
PFIでも2年前のインターンで取り組んだ
←詳細は以下をご覧下さい
http://www.ustream.tv/
recorded/25059057

16. (2)”XWAS”：⽣生体現象はゲノムだけでは説明できない
環境要因
Pathway
解析
Epi
genome
DNA
Genome
RNA
Transcrip
tome
アミノ酸
タンパク質
Proteome
糖
Metabolome
脂質

17. “XWAS”の流⾏行行

18. (3)GWASの成果を応⽤用した遺伝⼦子解析は発展中
• 表現型の変異のうちGWASで説明できる割合は低い事も多々
•
“Missing Heritability”
• 遺伝⼦子解析最近の話題
•
•
•
FDAのwarningを受け、23andMeは健康関連の遺伝⼦子検査を停⽌止
（2013年12⽉月5⽇日）
遺伝⼦子解析請負3業者に解析依頼した所、結果がバラバラだった
（New York Times 2013年12⽉月31⽇日）
⽇日本：遺伝⼦子ビジネスの認定制の検討（読売新聞 2014年1⽉月8⽇日）
↑読売新聞 2014年1⽉月8⽇日
↑NYT 2013年12⽉月31⽇日

19. GWASの問題点
• 時間的・⾦金金銭的コストが莫⼤大
•
コホート研究（千⼈人単位を数年追跡調査）
•
綿密な実験計画が必要
• 連鎖不平衡（Linkage Disequilibrium : LD)の存在
•
候補SNPsが⼤大量に出てしまう
• 多重検定の罠
•
⼩小さすぎるP値の解決法として、例えばLAMP等がある
• in vitro/in vivoの追加実験が必要
•
アプローチが普遍的すぎる

20. (4)フェノムワイド関連解析
Phenome-Wide Association Study : PheWAS
• 遺伝型（特にSNPs）と表現型との関連調査する1⼿手法
•
“Reverse GWAS”：遺伝型 vs 表現型 → 1対Nの関係
•
ある遺伝型がどのような症例に影響するかを網羅的に調査する⼿手法
• 歴史
•
2000年代後半頃にVanderbilt⼤大のJoshua C Denny教授が提唱
•
2010年のNature Biotechnologyで今後のTrendとして紹介される
GWAS
遺伝型
表現型
PheWAS

21. PheWASの⼿手法：GWASの「逆」
• ⼿手法は単純
1.
医⽤用情報（電⼦子カルテなど）から表現型を同定
2.
注⽬目したSNPsを個々⼈人で同定
3.
表現型のうち、その有無でSNPsの型に有意差があるものを探す
• 必要な技術
•
⾃自然⾔言語処理（電⼦子カルテの解析のため）
•
•
Joshua研でも種々のNLPツールを公開している
“Ninety-nine percent of the work is not in software engineering
or coding”
•
ICD9（症例コード）桁丸めなど

22. PheWASが注⽬目される理由：
医療情報有効活⽤用による医療コスト削減への期待
•
⽶米国の医療費は諸外国に⽐比べて⾼高い
•
•
•
Medicare, Medicaid
HIPAA Act：患者の個⼈人情報管理の厳格化 → 病院側のコスト増
政府による電⼦子カルテ(EHR)導⼊入奨励
•
HITECH Act：EHRの有効活⽤用
(meaningful use)が明記
→医療費削減⼿手段としてのPheWASに期待

23. PheWASの利点
• GWASに⽐比べコストパフォーマンスに優れる
•
医⽤用情報を有効活⽤用が可能
•
「Phenotype（数千種類）<< Genotype（数百万種類）」
•
→ 統計的主張の為に必要なサンプル数がGWASに⽐比べて少ない
• 治験（特に第III相試験）でのリスク低減
•
モデル⽣生物（マウスなど）ではなくヒトのデータを利⽤用可能だから
• 多⾯面的関連（Pleiotropy）の発⾒見見が出来る

24. [2] Systematic comparison of phenome-wide
association study of electronic medical record data and
genome-wide association study data. Fig. 1
PheWASの実績
既知関連
[1]
[2]
P値
4/7 2.8×10-6
0.011
51/77
未知関連
P値
19 < 0.01
63 < 4.6×10-6
[1] PheWAS: demonstrating the feasibility of a phenome-wide scan to
discover gene-disease associations Fig. 1

25. PheWASの課題
• 多重検定による困難はGWASと同様に⽣生じる（だろう）
•
⼩小さいP値・false positiveなど
• 注⽬目するSNPsの選定⽅方法
• 症例判断は現状⾃自動化できていない
•
表現型同定のコスト >> 遺伝系同定のコスト
• 説明⼒力力については今後調査されるだろう

26. PheWAS+GWAS
• PheWASとGWASは相補的
• PheWASの提唱者も両⽅方を活⽤用する研究を⾏行行っている
•
“One way to increase the SNP coverage is to perform a GWAS
with an extremely rich phenotype data set (PheWAS-GWAS)”
• （おそらく）両⽅方の利点／⽋欠点を兼ね備えている
遺伝型
表現型

27. 再⽣生医療との関連
• 「⼿手法としてGWAS/PheWASを採⽤用するか？」と「適⽤用領域が再⽣生医
療か？」は直交する概念
• しかし、調べた限りでは再⽣生医療の⽂文脈でGWAS/PheWAS的アプロー
チを⾏行行った研究は少なそう（PheWASに関しては⾒見見つからなかった）
• NICHDのビジョンを考えるワークショップで次のように述べている
•
“Probing human variation in regenerative capacity using GWAS
coupled with iPSCs”

28. まとめ
• 関連解析とは、遺伝系と表現型の関連を調べる事を⾔言います
• 古典的な遺伝解析に加えて、関連解析には2000年中旬からGWASと呼
ばれる⼿手法が流⾏行行しました
• ここ数年GWASを発展させた⼿手法が発達しています
• GWASには莫⼤大なコスト・Missing Heritabilityなどの問題があります。
• 増⼤大する医療費削減の⽬目的として、医⽤用情報を有効活⽤用した関連解析
であるPheWASが注⽬目されつつあります

29. 参考⽂文献
PheWAS: demonstrating the feasibility of a phenome-wide scan to
discover gene-disease associations, Denny JC et. al,
Bioinformatics. 2010 May 1;26(9):1205-10. doi: 10.1093/
bioinformatics/btq126. Epub 2010 Mar 24.
The Use of Phenome-Wide Association Studies (PheWAS) for
Exploration of Novel Genotype-Phenotype Relationships and
Pleiotropy Discovery, Pendergrass SA et. al, Genet Epidemiol. 2011
Jul;35(5):410-22. doi: 10.1002/gepi.20589. Epub 2011 May 18.
Visually integrating and exploring high throughput Phenome-Wide
Association Study (PheWAS) results using PheWAS-View,
Pendergrass SA et. al, BioData Min. 2012 Jun 8;5(1):5. doi:
10.1186/1756-0381-5-5.
A PheWAS approach in studying HLA-DRB1*1501,Hebbring SJ e. al,
Genes Immun. 2013 Apr;14(3):187-91. doi: 10.1038/gene.2013.2.
Epub 2013 Feb 7

30. 参考⽂文献
Genome- and Phenome-Wide Analyses of Cardiac Conduction
Identifies Markers of Arrhythmia Risk, D. Ritchie et. al, Circulation.
2013 Apr 2;127(13):1377-85. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.
112.000604. Epub 2013 Mar 5.
Variants near FOXE1 are associated with hypothyroidism and other
thyroid conditions: using electronic medical records for genomeand phenome-wide studies, Denny JC et. al, Am J Hum Genet.
2011 Oct 7;89(4):529-42. doi: 10.1016/j.ajhg.2011.09.008
Systematic comparison of phenome-wide association study of
electronic medical record data and genome-wide association study
data, Joshua C Denny, Nature Biotechnology 31, 1102–1111
(1 December 2013) | doi:10.1038/nbt.2749
Trends in computational biology—2010, Mak HC, Nat Biotechnol.
2011 Jan;29(1):45-9. doi: 10.1038/nbt0111-45b

31. 参考⽂文献
アブストラクト・ジャーナル，2013年12⽉月6⽇日投稿
Linking Genes to Diseases by Sifting Through Electronic Medical
Records, NYT, 2013年11⽉月28⽇日
ゲノムワイド関連解析を通じた疾患感受性遺伝⼦子の同定, 岡⽥田随象, 2012
年10⽉月26⽇日
PheWAS - phenome-wide association studies, Vanderbilt University,
Biomedical language Processing Lab HP内
A Catalog of Published Genome-Wide Association Studies, NIH,
Division of Genomic Medicine HP内
NICHD Vision Workshop Regenerative Medicine and Regeneration,
Kristin Baldwin

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Preferred Infrastructure All Right Reserved.