病気は、臓器群の変調という現象として現れますが、その背景には生命の設計図とも呼ばれるゲノムがあり、オミクスとよばれるエピゲノム・RNA・タンパク質など多彩な分子が細胞を制御・構成しています。また、細胞には環境や加齢により長い時間をかけて変化していく個々人で異なる細胞コンテクストがあり、そのもとで機能している臓器の状態も多様です。さらに、一生変わらないとされていたゲノムも、造血幹細胞には加齢とともにゲノム変異が着実に蓄積していっていることが報告されています。また、さまざまな環境要因の影響を受けながら長い生体時空間的プロセスの中で生じるがんは、ヒトが生れたときからそのプロセスが始まっているといっても過言ではありません。個々人の多様性だけでなく、個人の一生にも多様性があります。これが、科学が明らかにした高齢化社会の現実といえます。
　一方、ゲノムシーケンス技術の革新は、エピゲノム・RNAデータを含め、既にペタバイト単位の量のデータを生み出しています。画像や生理データなどを含む高精度臨床データも大規模に蓄積されています。2006年に始まったグランドチャレンジプログラム、続く戦略分野プログラムでは、「京」をフルに動かせる心臓シミュレータUT-Heartを初めとする世界最高レベルのシミュレーション技術を開発しました。また、全遺伝子やノンコーディングRNAを対象とした大規模生命データ解析技術の開発により、数十テラバイト規模のデータに対応できるまでになり、「京」を使って初めて可能になったがん生物学上の発見や予測法の開発などがありました。しかし、UT-Heartによるサルコメアから血液駆出まで1.5心拍のマルチスケールシミュレーションは極めて画期的成果ですが、ほぼ全「京」を用いて17時間の連続稼働が必要でした。がん研究では、国際連携により主な約50種のがん種などについて5％程度の頻度の主要な変異が、総計で「京」程度の計算能力を合わせることで同定されています。しかし、「個々人のがん」を捉えるには全ゲノム解析に基づき、1%以下の頻度の変異を網羅的に見いだすことが必須であり、「京」では5000日を要してしまいます。上に述べましたようにヒトの多様性がさまざまな観点から明らかになる中、大規模な画像や生理データ、さらには健康情報やゲノム情報と個々人の病態の分子メカニズムとの乖離を埋める技術が不可欠となっています。

これら心臓シミュレーションとがんだけについても、我が国をとりまく人類が挑戦しなければならない極めて重要な科学的・医学的課題の前には、「京」のパワーを超えること、そしてそれを活用する技術を開発するという大きな壁が立ちはだかっています。そしてこれらの病態の統合的理解は、人智・手技をはるかに超えた複雑さを有していることが次第に明らかになってきています。ポスト「京」が必要とされる所以といえるでしょう。
　重点課題２では、ポスト「京」によって初めて実現できる「情報の技術」、「物理の原理の応用」、そして「ビッグデータの活用」により、環境・生体時空間的にゲノムから全身を捉え、がん・循環器系・神経系など、全身の疾患に対して、その病態の理解と効果的な治療の探索法の研究を行い、その成果を個別化・予防医療へ返す支援基盤となる統合計算生命科学を確立することを目的としています。
　この目的のために、本重点課題では３つのサブ課題を実施します。サブ課題Ａ「大量シーケンスによるがんの個性と時間的・空間的多様性・起源の解明」（サブ課題責任者：宮野 悟）（図１）では、ライフサイエンスにおいてかつてない規模の大規模データを解析し、サブ課題Ｂ「データ同化生体シミュレーションによる個別化医療支援」（サブ課題責任者：和田成生〈阪大基礎工〉）（図２）では、高度の生体階層統合シミュレーションに個体データを同化させる技術を開発します。この大規模データに基づくアプローチと並行して、サブ課題Ｃ「心臓シミュレーションと分子シミュレーションの融合による基礎医学と臨床医学の架橋」（サブ課題責任者：久田俊明〈UT-Heart研究所〉）（図３）では、分子細胞レベルの研究と臓器個体レベルの研究を融合させ、ミクロとマクロのメカニクスとを関連させて定量的にとらえたシミュレーションモデルの研究開発を行います。
　超高齢社会が迫る中、本課題の成果が、健康寿命の社会を支える基礎となり、加齢などとともに生じるさまざまな病気に対して、統合計算生命科学という新たなパラダイムが国民の健康に資することは大きな社会的意義があると考えています。