バイオマーカー※1・服薬データ)に対する網羅的ゲノムワイド関連解析(GWAS)※2を実施。国際バイオバンク連携によりイギリス・フィンランドのバイオバンク※3と計63万人のメタアナリシスを実施し、5,000以上の新規遺伝的リスク関連領域を発見。GWAS結果を公開するデータベースPheWeb.jpを構築し、データシェアリングを推進。ヒトゲノムデータの蓄積に伴ってこの20年ほどで実施されてきたGWASにより、ヒトの遺伝的変異と将来の疾患発症リスクとの関係が網羅的に判明しつつあります。この疑問に適切に答えるためには、従来のゲノム研究の課題である、1:ゲノム研究データが欧米人集団に偏重して構築されていること、2:研究対象となる疾患の網羅性が低かったこと、3:得られた大量のGWAS結果を医学的・生物学的に解釈する方法論が確立されていないこと、の3点を解決する必要がありました。バイオマーカー・服薬データまでを網羅する過去最大220のヒト形質のゲノムワイド関連解析(GWAS)により、ヒト疾患に関わる5000以上の新規遺伝的リスク関連領域が発見されました。研究グループは、各疾患の遺伝的リスク構造が遺伝的集団※8を超え共有されていることを示すとともに、得られたゲノム解析アトラスを医療に役立てる方法として、GWAS要約統計量を特異値分解し遺伝学を基にした疾患群の再分類を試みました(図1)。I型アレルギーとIV型アレルギー疾患の分類)に成功しました。score(PRS)※9をはじめとするゲノム個別化医療の社会実装基盤として広く利用されることが期待されます。古来より、ヒト疾患の診断分類は、患者の多彩な症候を観察し、似た症状を分類整理し、それに基づき最適な治療を選ぶために経験的に構築されてきました。先端的な検査方法や画像診断が発達した現在においても、従来の診断分類は徐々に形を変えながら踏襲されていますが、ゲノムデータを基にこの分類を客観的に振り返ってみたらどうなるでしょうか?ゲノムに基づく疾患分類によって従来の分類の正しさを確かめることができるかもしれませんし、あるいは似通った疾患群によりよい精密な分類を与えることが可能になるかもしれません。通じてこの疑問に初めて答えを出すことができるようになってきました。バイオマーカー・服薬データまでを網羅するヘルスデータをテキストマイニングを用いて網羅的に解析し、過去最大220のヒト形質のゲノムワイド関連解析(GWAS)を実施しました。本研究では、従来のゲノム研究の課題であった欧米人集団へのゲノムデータ偏重に対して、アジア人集団として最大規模を誇るバイオバンク・ジャパンのデータを基底に、UKバイオバンク・FinnGenと協調した幅広い形質を対象としたことに意義があります。含む14,814の疾患感受性領域の発見に至り、このうち5,343の領域が新規報告となりました。心血管疾患)も遺伝的集団間で共有されていることがわかりました。これは、地域や環境要因を超えて歴史的に形成されてきた診断分類の妥当性を、大規模ゲノム解析によって再確認できた知見と言えるかもしれません。現在のゲノム研究の最大の課題は、GWAS解析から得られた大量の要約統計量が複雑すぎて、それらを生物学的に解釈し、直接的に医療に役立てるのが困難であることでした。そこで研究グループは、全ゲノムに渡る遺伝的変異ごとの疾患リスク統計量行列を、特異値分解(SVD)という数理統計学手法を用いて行列分解しました。分解の結果得られたゲノムに基づく疾患リスク要素を、バイオマーカーGWASや東北大学東北メディカル・メガバンク機構で実施したメタボロームGWAS結果へ投影(プロジェクション)しました(図2)。これにより、心筋梗塞のリスク変異がコレステロールと血圧を説明するリスク変異の組み合わせで説明されるなど、複雑な疾患のリスクの背景をより単純な形質のリスク要素の和で説明したり、それらの要素を説明する生物学的パスウェイと重要な細胞組織を特定したりすることが可能になりました。この分解要素を基にして、似通った複数のアレルギー疾患を、喘息やアレルギー性鼻炎など古典的にI型アレルギーと分類されてきた疾患群と、金属アレルギーや接触性皮膚炎など古典的にIV型アレルギーと分類されてきた疾患群との2群に分類することに成功しました。この結果は、遺伝学を基にした疾患診断の再分類の成功例として意義深いものと考えています。要約統計量行列に特異値分解を行い、多彩な疾患群のオミクス情報を基に再整理し、異なる疾患に共通する要素を抽出して、その背景にある生物学的パスウェイを特定することに成功クリックで拡大表示します本研究が社会に与える影響(本研究成果の意義)本研究の成果はわが国発のゲノム解析データ基盤として今後のさらなる国際連携のために重要であり、GWAS解析結果をデータシェアリングサイトPheWeb.jp(https://pheweb.jp/)にて無償・非制限公開を実施しています。score(PRS)をはじめとするゲノム個別化医療の社会実装基盤として広く利用されることが期待されます。環境要因が異なる集団においてもゲノムに基づく病気同士の関係が概ね共通していることや、ヒトの病気の複雑な遺伝的リスクを行列分解を用いて単純な形質の遺伝的リスクの和で表すことができたことは、当たり前のように見えて本研究で初めて示されたことであり、結果を見たときの喜びは忘れられません。研究施設も国も超えて、異分野横断的な解析を実施できる環境を作ってくださった共同研究者の方々、また何よりバイオバンク参加者の方々に深くお礼を申し上げます。本プロジェクトでは積極的にデータ公開を実施して世界中の研究者に研究成果を使用していただくことを目標としており、すでに私達の解析結果を利用した論文が多数発表されていることも嬉しく感じています。バイオマーカーヒトの疾患病態や生物的特徴の説明に役立つ、測定指標のこと。体重、血圧などの身体測定値や、コレステロールや尿酸などの血液検査値が含まれる。バイオバンク疾患疫学や病態研究などを目的に、多数のヒトのDNA、血清、尿、組織などの検体を収集、蓄積、管理する施設のこと。近年では国家レベルで数十万人を対象とするバイオバンクが構築され、個人の検体とともに電子カルテ上の臨床情報やその後の予後などの追跡情報も蓄積される例が多い。statistics)GWASの関連解析結果の主となる統計量をまとめた表のことで、一般的には全ゲノムに渡る遺伝的変異の名称や位置情報と、線形回帰やロジスティック回帰の結果のP値(=統計学的な有意性)・beta値(=リスクの方向性・大きさ)・標準誤差、解析サンプル数などの情報がまとめられたもののことを指す。元のゲノムデータや形質データと異なりプライバシーの問題がないため、GWAS結果を他機関に共有する際の基本的な情報として利用される。decomposition)線形代数において、正方行列に限らない任意の行列を複数の行列の積として分解する手法の一つ。任意の実行列Aに対して得られる特異値分解A=UΣVでは、ΣはAの特異値を対角項にもつ矩形行列、UとVは直交行列となる。遺伝的相関関係を、得られた成分の組み合わせとして表現した。metabolite)の総体(-ome)のこと。質量分析法等により網羅的に代謝物を測定する技術が近年発達し、数千種類におよぶ代謝物の量を測定することができる。疾患形質に対する特異値分解によって得られた遺伝的変異と各要素の関係の大きさと符号を表す重み情報を用いて、新たなGWAS要約統計量を特異値分解の要素に投影し、それぞれの要素に対してどのくらいの貢献度があるか定量する解析のこと。(population)英語におけるpopulation、すなわちある遺伝学的背景を共有した任意の集団(データから科学的に定義された任意の集団)のことで、本研究においては日本語訳の一例として「遺伝的集団」を使用している。民族)とは異なる意味で使用している。score(PRS)大規模なゲノムワイド関連解析研究(GWAS)により疾患や形質との関連が示唆された数十〜数千の遺伝的変異の重み付きの和を個人ごとに計算したスコア。Genetics」(オンライン)に掲載されました。バイオインフォマティクス・イニシアティブの協力を得て行われました。本研究で使用したサンプルは、「オーダーメイド医療の実現プログラム」において収集されたものです。本研究で使用した一部のデータはAMEDによる「東北メディカル・メガバンク計画」において得られました。本件について、オンラインにて記者発表を行いました。プロジェクトMEET医学ドメインODINSお問い合わせ(一般)お問い合わせ(取材)。