カテゴリ「健康長寿社会」 ポスト「京」重点課題2 個別化・予防医療を支援する統合計算生命科学
 

研究開発読本

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

解析技術の進歩によって得られるようになったゲノムのビッグデータから、生命現象や病気の理解につながる情報を引き出すための研究を行い、個別化医療を支えます。

関連記事:ニュースレターVol.2 Research Interview 大規模データ解析で生命システムを明らかに

 がん研究のすすめ -ターゲットはがん- 

今までのがん研究は、特定の遺伝子に注目しその役割を調べるのが主流でした。最近では、遺伝情報や遺伝子の発現(それぞれの遺伝子がどれだけ使われているか)、タンパク質などを網羅的に探索しようとする研究分野(オミックス)が盛んになり、オミックスデータと呼ばれる、大規模な臨床データも得られるようになりました
 「京」やポスト「京」を用いてそれらの膨大なデータから有用な情報を引き出す技術開発が進めば、病気の危険性を調べたり、最適な治療法や予防法の選択や副作用の回避などが可能になります。
 サブ課題Aの研究は、がんをシステムとして捉え、より大局的な理解を目指して、数理的手法とスーパーコンピュータの圧倒的な計算力を駆使し、がんの病態とオミックスデータの関係性を調べることでがんの理解を深めていきます。

 大規模データをスパコンでひも解く 

スーパーコンピュータを使ってがんの原因を特定するには、はじめに正常細胞とがん細胞を複数の患者さんから取り出し、ゲノムの配列を調べます。そして数理的な手法を使って、特定の配列が変異を含むか含まないかを推定するプログラムを構築し、スーパーコンピュータに実装。遺伝子配列をスーパーコンピュータに読み込ませ、解析を行います。解析の結果をもとにさらに詳細に調べることで、その背後に隠されている生命現象の本質に迫ることができるのです。



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

力学現象の解析が可能な物理シミュレーションに計測データを合わせて、脳神経活動と脳循環を結びつける全脳循環代謝シミュレータや、より高度な診断や治療に活かすことのできる計算機シミュレータを開発します。

データ同化 迅速かつ個々人に合った高度な治療のためには膨大な診断データを物理モデルに基づいて理解することが求められます。そのために数値シミュレーションに実測データを取り入れる手法がデータ同化です。

 全脳循環代謝シミュレータ開発 

脳全体での血管の形を調べています。血管造影剤を注入した時の画像を使って、動脈と静脈が別々にわかる上に直径1mmの血管まで分かるようになりました。また、二光子顕微鏡という特殊な装置で得られた画像を元に、毛細血管の血流がよくわかる血管モデルを作ろうとしています。
 さらに、コイルやステントといった治療のための器具を血管の中に置いた場合、脳の中に血栓ができますが、ヒトの体の反応や血流の相互関係をを十分に考えた大規模なスパコン計算により、どのようにして瘤内で血が固まるのか、その時間的変化はどうなるのかを明らかにするために血栓予測シミュレータの開発を行っています。

 データ同化シミュレータ開発 

PC-MRI という方法で得られたデータを使って、患者さん一人ひとりの血流を解析するための手法を構築しました。この手法を用いた数値テストから妥当性の検証を行い、また今までに開発してきたシミュレータZZ-EFSI-K に組み込んで、実際の患者の脳動脈形状とPC-MRI 計測データをつかった解析に取り組んでいます。

 階層統合循環シミュレータ開発 

シミュレーションを血栓症の治療・予防・薬効評価などへ応用することを目的として、血栓形成の初期段階に起きている血小板が粘着する過程や活性化する過程を再現する研究を行っています。今まで開発してきたEX-THROMを基にして、さらに進化した計算プログラムの開発を行っています。

EX-THROM 血栓シミュレーションのソフトウェア。血小板表面のGP1baと血管壁およぶ血漿中のフォンウィルブランド因子(vWF)との相互作用を分子レベルの結合を考慮した計算で再現し、その後の血小板の活性化から凝固に向かう複雑な生化学反応を再現します。

 神経系・筋骨格系統合シミュレータ開発 

脊髄の運動神経からの電気信号をもとに、筋線維1 本1 本の収縮挙動を計算し、3次元骨格筋モデルの収縮と筋骨格系の運動を再現するシミュレータの開発を行っています。
 現在は特に、足関節筋のマルチスケールモデルの開発を行っており、歩くことが困難な人のために安定した二足歩行運動のメカニズムの解明に取り組んでいます。

 口腔内流体音響シミュレータ開発 

発音障害のある人のために、数千例の歯科診療情報を利用して治療後どういう発音になるか予測しようとしています。第一段階として、発音障害のうち構音障害に分類される症状についてたくさんデータを集めながらFrontFlow/violet Cartesian というプログラムをスパコン「京」で使えるように少しづつ改良して、空気がどこを流れてどのような声が出るのか理解できるように取り組んでいます。

関連記事:ニュースレターVol.3 Research Report 「話す」ために「ああすればこうなる」を


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

タンパク質の働きが、遺伝子レベルから最終的に臓器レベルにどのような変化をもたらすかを物理的に解き明かし最適な治療を可能にする、マルチスケール・マルチフィジックス心臓シミュレータ「UT-Heart」の開発をしています。

 心臓の動きをシミュレーション 

サブ課題Cでは、心臓を形づくる細胞の中にあるタンパク質の分子の動きから、心臓全体の動きを正確に計算することで心臓の動きを再現する研究を行っています。
 コンピューター上に心臓を再現することで、まだよく分かっていない心臓病の原因を調べたり、最適な手術方法や治療後の状態などを事前に知ることができ、より安全で効果的な治療を行うことができるようになります。

スーパーコンピュータで計算されたシミュレーション結果の数値データを正確に用いた3DCG映像
(HPCI戦略プログラム 分野1「予測する生命科学・医療および創薬基盤」より)

 心疾患の合理的治療のための心臓シミュレータUT-Heart 

医師が医学的な診断を行う際には、診察と検査による所見を統合して患者さんの状態を判定することが不可欠です。
 このプロセスをより効率的かつ正確にするため、株式会社UT-Heart 研究所の研究チームは、スーパーコンピュータ「京」の能力を活用した心臓シミュレータ「UT-Heart」を開発しました。このシミュレータは、有限要素法に基づき、心臓の機能に関する膨大な電気的活動、固体力学、流体力学を記述する方程式を解くことにより、血流の動きに合わせた心臓の拍動を再現することができるものです。
 治療の結果を正確に予測することにより、心臓病の患者さんにとって最良の治療法を探ることが可能になります。
 実際に、コンピュータを使ったテーラーメードの心臓病治療による、各患者さんに応じた治療戦略を決定するためのプロジェクトが既に心臓手術の現場との協力により進行中です。

実例1:心臓再同期療法の効果を予測する

心臓再同期療法(CRT)で治療を受けた重症心不全患者の3割は、症状の改善がみられない無効例と報告があります。しかし現状では無効例の診断は困難とされています。
→「UT-Heart」を使って18症例で解析し良好に予後(手術後の状態)予測ができることを確認しました。(自治医科大学永井学長との共同研究)

CRT 心室の遅れて収縮する部分にペースメーカーから電気刺激を送り、心室全体を同時に収縮させて(再同期)収縮のずれを調整する治療法。心不全の治療で使用される。

実例2:小児先天性心疾患外科手術のシミュレーション

症例:両大血管右室起始症、心房中隔・心室中隔欠損症

手術前は全身から戻ってきた静脈血と肺から戻ってきた動脈血が心房、心室で混ざり合うために全身に酸素が十分供給されておらず、さらに大きなエネルギーを使う全身への血液の供給を壁の薄い右心室が担う状態にありました。
→手術前のCT、心電図等のデータに基づいてモデルを作成し、それに対し実際と同じ症例手術を実施しました。手術によって左心室と大動脈を人工血管でつなぎ、中隔欠損孔をふさいだことによって全身には左心室から動脈血のみが流れる本来の血液の流れが回復するとともに右心室の負担も軽減されました。

Copyright © 2016 カテゴリ「健康長寿社会」 ポスト「京」重点課題2 個別化・予防医療を支援する統合計算生命科学