Northrop Grumman と Google Cloud Platform による個別化医療
2015年4月2日木曜日
* この投稿は、米国時間 3 月 26 日、Northrop Grumman Corporation の Future Technical Leader and Systems Engineer, Leon Li によって投稿されたものの抄訳です。
医師や臨床医が現在行っている治療方法は、患者の症状を見て、予後を判定し、適切な処置を施すというものです。こうした対処療法は確かに理にかなった方法ですが、解釈に大きな余地を残し、遺伝子変異体質や病気が発症するまでの時間といった重要な手がかりを明確に示すことはできません。遺伝子素因、環境要因、社会経済的要因、家族の病歴などの他の知識があってはじめて、医師や臨床医は各個人に合った適切な治療を施すことができます。
このような個別化されたケアを提供するために医師は新しい技術を必要としています。いまや個別化医療に専念する研究者は、臨床記録、ゲノム配列、検査データなどを分析するビッグデータツールを使用することができます。こうした貴重なデータによって、個人の遺伝学的特徴、ライフスタイル、環境などの違いが病気にどう影響するかを明らかにすることができます。最終的には、カスタマイズ医療が成果を上げることが明らかになることでしょう。
そこにたどり着くためには、まずデータ氾濫の課題を克服する必要があります。膨大な健康データは、ストレージ、コンピュテーション、分析、データ可視化などにとって大きな障害になります。一人のヒトゲノムの生情報は20,000以上の遺伝子に及び、ゆうに 100 GB を超えます。また、医師の手書きのメモはコンピュータ（や人）が意味を理解するのは困難です。しかし大量の健康データを活用するためのツールやデータ科学者が不足している状態になっています。
Northrop Grumman では、Google Cloud Platform や Google Genomics を使用して個別化健康分析プラットフォームを試作し、健康データからの知識抽出の改善や個別化医療研究の促進を行っています。この個別化健康分析プラットフォームを使用すれば、ゲノミクス研究者はゲノム情報や健康情報を用いて、ある患者群の病気を評価することができるようになるでしょう。過去には、どんな遺伝的性質が病状に関連しているか、というような比較的シンプルな問に対しても、回答を得るのに数時間あるいは数日かかることがありました。Google Cloud Platform を我々のアルゴリズムと組み合わせて活用することによって、218種の疾患に及ぶ、千人の患者のゲノムデータの分析はほぼリアルタイムで結果を生成します
Northrop Grumman の分析プラットフォームは、研究者にさまざまな利点をもたらすでしょう。Google Genomics と Google BigQuery を使用すれば、数テラバイトのゲノミクス情報はほんの数秒で分析することができるため、研究者はいち早く研究結果を知ることができます。こうした発見速度の向上によって、遺伝的変異が健康と病気に与える影響についての理解を深めることができます。また、Google Cloud Platform と Google Genomics により提供されるスケーラブルなストレージおよび分析ツールは、社内の IT システムよりもコストを削減しセキュリティ向上にも繋がります。そして最後に、我々のプラットフォームは個別化医療のための知識ベースの拡大によって患者の健康を改善することを目指していますが、この知識ベースの拡大は、長期にわたる大規模な研究対象における複雑な隠れたパターンの発見によってなされるものです。
Northrop Grumman の個別化健康分析プラットフォームのシステムアーキテクチャ。ストレージ インフラへの高いアクセス性、改善された情報抽出とアノテーションツール、よりパワフルなコンピュータ プラットフォーム、改善されたコラボレーションツールと視覚化ツールといった、統合研究環境を提供できるような階層化設計が行われています。
- Posted by Leon Li, Future Technical Leader and Systems Engineer at Northrop Grumman Corporation
医師や臨床医が現在行っている治療方法は、患者の症状を見て、予後を判定し、適切な処置を施すというものです。こうした対処療法は確かに理にかなった方法ですが、解釈に大きな余地を残し、遺伝子変異体質や病気が発症するまでの時間といった重要な手がかりを明確に示すことはできません。遺伝子素因、環境要因、社会経済的要因、家族の病歴などの他の知識があってはじめて、医師や臨床医は各個人に合った適切な治療を施すことができます。
このような個別化されたケアを提供するために医師は新しい技術を必要としています。いまや個別化医療に専念する研究者は、臨床記録、ゲノム配列、検査データなどを分析するビッグデータツールを使用することができます。こうした貴重なデータによって、個人の遺伝学的特徴、ライフスタイル、環境などの違いが病気にどう影響するかを明らかにすることができます。最終的には、カスタマイズ医療が成果を上げることが明らかになることでしょう。
そこにたどり着くためには、まずデータ氾濫の課題を克服する必要があります。膨大な健康データは、ストレージ、コンピュテーション、分析、データ可視化などにとって大きな障害になります。一人のヒトゲノムの生情報は20,000以上の遺伝子に及び、ゆうに 100 GB を超えます。また、医師の手書きのメモはコンピュータ（や人）が意味を理解するのは困難です。しかし大量の健康データを活用するためのツールやデータ科学者が不足している状態になっています。
Northrop Grumman では、Google Cloud Platform や Google Genomics を使用して個別化健康分析プラットフォームを試作し、健康データからの知識抽出の改善や個別化医療研究の促進を行っています。この個別化健康分析プラットフォームを使用すれば、ゲノミクス研究者はゲノム情報や健康情報を用いて、ある患者群の病気を評価することができるようになるでしょう。過去には、どんな遺伝的性質が病状に関連しているか、というような比較的シンプルな問に対しても、回答を得るのに数時間あるいは数日かかることがありました。Google Cloud Platform を我々のアルゴリズムと組み合わせて活用することによって、218種の疾患に及ぶ、千人の患者のゲノムデータの分析はほぼリアルタイムで結果を生成します
Northrop Grumman の分析プラットフォームは、研究者にさまざまな利点をもたらすでしょう。Google Genomics と Google BigQuery を使用すれば、数テラバイトのゲノミクス情報はほんの数秒で分析することができるため、研究者はいち早く研究結果を知ることができます。こうした発見速度の向上によって、遺伝的変異が健康と病気に与える影響についての理解を深めることができます。また、Google Cloud Platform と Google Genomics により提供されるスケーラブルなストレージおよび分析ツールは、社内の IT システムよりもコストを削減しセキュリティ向上にも繋がります。そして最後に、我々のプラットフォームは個別化医療のための知識ベースの拡大によって患者の健康を改善することを目指していますが、この知識ベースの拡大は、長期にわたる大規模な研究対象における複雑な隠れたパターンの発見によってなされるものです。
アーキテクチャ
個別化医療の研究を容易にするために健康分析プラットフォームを階層化しました。以下では、まずベース層から説明し、さらに上層へ進めます。- 大規模データストレージ: ストレージ層では、Google Genomics を使用してデータを効率的に格納し、ゲノムデータをペタバイト単位でアクセスします。また、Northrop Grumman の知識エンジンとフレームワークを使用して電子健康記録（EHR）データを効率的に処理、格納します。
- アノテーション層: アノテーション層は、構造化ないし非構造化されたEHRデータソースから臨床知識を抽出するためのツールを提供します。また、公共の情報源から得られる集約表現型および疾病関連性を含むデータベースも含まれます。これらは、ゲノムデータの機能的なアノテーションを改善します。
- 分析層: 分析層はGoogle BigQuery および Google Compute Engine の上に構築され、高性能なモデリングツールと分析ツールを提供します。これらにより、わずか数秒単位の分析時間でゲノムリスクのモデリングを実証することができます。
- 可視化 & コラボレーション層: 可視化およびコラボレーション層は、高水準分析、可視化、およびコラボレーションのツールのためのフレームワークを提供します。
Northrop Grumman の個別化健康分析プラットフォームのシステムアーキテクチャ。ストレージ インフラへの高いアクセス性、改善された情報抽出とアノテーションツール、よりパワフルなコンピュータ プラットフォーム、改善されたコラボレーションツールと視覚化ツールといった、統合研究環境を提供できるような階層化設計が行われています。
個別化医療におけるブレークスルーを生み出す基盤に
我々の個別化健康分析プラットフォームは今のところプロトタイプですが将来は有望です。この健康分析プラットフォームは、研究者による発見速度の向上、大量の健康データを保存するコストの低減、社内 ITシステムより優れたセキュリティの提供、などに寄与しますが、最終的には、個別化医療や治療におけるブレークスルーにつながるものです。詳細については Northrop Grumman にお問い合わせください。- Posted by Leon Li, Future Technical Leader and Systems Engineer at Northrop Grumman Corporation
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