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課題4 大規模生命データ解析

課題4

大規模生命データ解析

―生命プログラムとその多様性の理解―
杉田 有治

代表

宮野 悟
東京大学 医科学研究所

概要

がんとメタボは国民の健康の最大の関心事です。

ゲノム情報をはじめとする、大規模な生命データを高速に解析し、がんなどの病気の個別化医療の進展に寄与します。

個別化医療とは、個人それぞれのゲノム情報や生活習慣データなどを活用し、個々人に最適な医療・健康管理を行うことです。患者さんにとって安心安全な無駄のない医療が受けられるようになると期待されています。

特 に、がんは、ゲノムに蓄積した変異により、無限に増殖する能力を得て、不死となり、転移し、抗がん剤に対しても薬剤耐性を獲得する、たいへん複雑なシステ ム異常の病気です。我が国では、国民の半分が人生のどこかでがんに直面しています。現在、世界中の研究者が協力して、大規模にがんのゲノムや遺伝子発現異 常の解析をしていますが、その膨大な量のデータ解析がボトルネックになっています。スーパーコンピュータ「京」はそのデータ解析に威力を発揮し、がんのシ ステム異常を網羅的に暴きだすことで、最適ながんの予防、診断、治療法の開発を飛躍的に加速することを目指しています。

また、肥満は医学的 介入が必要な病気です。4℃の部屋で暮らさせたマウスの脂肪細胞がベージュ色のアンチメタボ細胞に変身し、骨格筋の100倍の熱を産生することが判明して います。そのメカニズムの解明は、新たな視点からの肥満是正戦略につながり、肥満・メタボ社会に大きな衝撃を与える可能性があります。「京」はこの脂肪を 燃やすメカニズムの解明に大活躍しています。

5年間の取り組みと成果 BioSupercomputing Newsletter Vol.14より

論文

1. R. Araki, S. Seno, Y. Takenaka, H. Matsuda:
An estimation method for a cellular-state-specific gene regulatory network along tree-structured gene expression profiles
Gene, Vol.518, No.1, pp.17-25 (2012)

2. Naoki Matsushita, Shigeto Seno, Yoichi Takenaka, Hideo Matsuda:
Metagenome fragment classification based on multiple motif-occurrence profiles
PeerJ, Vol.2, e559 (2014)

3. Keisuke Kataoka, Yasunobu Nagata, Akira Kitanaka, Yuichi Shiraishi, et al.:
Integrated molecular analysis of adult T cell leukemia/lymphoma
Nature Genetics (2015)

4. Ryutaro Uchi , Yusuke Takahashi, Atsushi Niida, Teppei Shimamura, Hidenari Hirai, Keishi Sugimachi, Genta Sawada, Takeshi Iwaya, Junji Kurashige, Yoshiaki Shinden, Tomohiro Iguchi, Hidetoshi Eguchi, Kenichi Chiba, et al.:
Integrated Multiregional Analysis Proposing a New Model of Colorectal Cancer Evolution
PLOS Genetics (2015)

 

体制図



※2015年4月1日現在

他の研究課題

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課題1 細胞内分子ダイナミクスのシミュレーション

分子シミュレーションの計算手法の開発と応用研究に取り組み、これまで到達することができなかった細胞スケールの生命現象を解明し、将来的な医療・創薬のデザインの実現を目指します。

創薬応用シミュレーション

課題2 創薬応用シミュレーション

良く効き、副作用や身体への負担が少ない薬を創りたいという思いを胸に、病気のメカニズムを知り、新しい薬をデザインしています。

創薬応用シミュレーション

課題3 予測医療に向けた階層統合シミュレーション

これまで別々に開発が進められてきた循環器系、筋・骨格系、脳・神経系のシミュレーションを統合し、心臓疾患や運動機能障害などの複雑な発症過程を解明し、最適な個別化医療を支援します。

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