日本多施設共同コーホート(J-MICC)研究10周年記念シンポジウム:第2部

渡邊能行氏

J-MICC研究では、日本国内にあるゲノムコーホート研究が互いに連携・協力して、将来の統合解析が可能となることを重視している。第2部は、J-MICC研究グループの渡邊能行氏(京都府立医科大学)が座長を務め、国内の主なバイオバンクならびにゲノムコーホートの運営に携わる6名が壇上にあがり、研究の現状と苦労、将来について講演を行った。

座長:渡邊能行氏(京都府立医科大学大学院医学研究科
地域保健医療疫学 副学長・教授)

ゲノム医療の未来

久保充明氏(国立研究開発法人理化学研究所
統合生命医科学研究センター副センター長)

久保充明氏

ヒトゲノム解析計画により30億文字の全DNAが読み取られ、2003年にヒトゲノムの全塩基配列が決まりました。さらに、ゲノムワイド関連解析(GWAS)が世界中で行われるようになり、今では次世代シーケンサーにより30億文字全体を3日半、1000ドルの費用で読んでしまいます。

現在、ヒトゲノムの個人差、つまり体質の違いは約1億ヵ所であり、ヒトゲノム全体の3%を占めることがわかっています。ゲノムのバリエーションによる体型、ある病気のかかりやすさ、薬への反応性などの違いに関する情報も蓄積されてきています。そうした状況のなか2015年1月にゲノム医療実現推進協議会が立ち上がりました。わが国が目指すゲノム医療は、個人のゲノム情報をはじめとした各種オミックス検査情報を元に、個々の体質や病状に適した医療を行うことです。具体的には、ゲノムを中心とした検査結果を用いて診断を行い、最も有効な治療、予防、および発症予測を行って国民に提供することです。

理研ゲノム医科学研究センターではオーダーメイド医療実現化プロジェクトを推進しています。個々の患者さんのゲノム情報により適切な治療を行い、効果を最大にして副作用を減らすことが目標です。オーダーメイド医療実現化プロジェクトは2003年に始まり、バイオバンク・ジャパン(BBJ)の研究基盤を作りました。2008年からGWASで遺伝子多型(SNP)解析を行ってきましたが、2013年からはシーケンス解析に移行しています。BBJの研究では追跡調査を進めており、2003年からの5年間で47疾患の患者約20万人についてDNAと血清と臨床情報を集めました。2013年以降は47疾患中32疾患、15万人について生存・死亡・死因に関する情報を収集するとともに、新たに38疾患10万人をエントリーしました。最初に集めた47疾患20万人については、一人あたり約90万ヵ所のSNP情報をとることができ、病気に関する大きなデータベースが構築されました。しかし、それと比較する健常者の情報が必要であり、J-MICC、JPHC、東北メディカル・メガバンクから合計3万4千人弱のサンプルを提供いただきました。

現在のデータベースでは約1万6千SNPがいろいろな病気や薬剤と関係することがわかっています。オーダーメイド医療実現化プロジェクトは患者を対象にゲノム情報を用いて最適な治療法を選択する「ゲノム医療」の確立を目指しています。そして、ゲノム情報の活用のもう一方の柱は、言うまでもなくゲノム情報に基づいた適切な生活習慣介入による「ゲノム予防」です。ゲノム情報は個人の体質を決めます。しかし、それだけではその人の寿命やいつ病気にかかるかはわかりません。体質に環境要因が付加されて、最終的に病気になるかならないかの結論が導かれます。

そういう意味で、遺伝環境交互作用を調べるというJ-MICC研究は先見の明をもったプロジェクトです。これを調べていくのは実は難しいことですが、10万人のサンプルを有効活用し、ぜひゲノム予防を確立していただきたいと願っています。

ゲノムコホート・患者バンクとゲノム予防・ゲノム医療
ゲノムコホート・患者バンクとゲノム予防・ゲノム医療

東北メディカル・メガバンク計画の進捗と展望

山本雅之氏(東北大学東北メディカル・メガバンク機構 機構長)

山本雅之氏

東北メディカル・メガバンク(ToMMo:トモ)は、東日本大震災からの医療体制の復興と連動し、次世代型生命医療情報システムの構築による未来型医療を目指した複合バイオバンクです。われわれが考える未来型医療とは、個別化医療(Personalized Medicine)と個別化予防(Personalized Healthcare:PHC)、もしくは先制医療(Pre-emptivemedicine)により健康長寿を実現することです。さらに、創薬や医療情報産業の拠点形成による東北地方の再生・復興を成し遂げたいとの思いもあります。

ToMMoでは二つの前向きコホート研究を行っています。一つは地域住民コホートで、沿岸部を中心に8万人以上の成人を対象にします。もう一つは子・親・祖父母の三世代コホートで、7万人規模で実施します。対象疾患は、成人では心血管障害、糖尿病、精神神経疾患、認知症、小児ではアトピー性皮膚炎と喘息のアレルギー疾患、自閉症などです。計画の進捗状況としては、まず地域医療支援として「ToMMoクリニカル・フェロー制度」を創設し、累計65名以上の若手医師を被災地の病院に派遣しています。コホート事業では宮城県は東北大学が担当し、地域住民コホート約5万名、三世代コホート約4万3千名を達成しました。岩手県(岩手医科大学が担当)でも3万名近くの登録者を得ています。

一方、われわれは世界有数の規模のバイオバンクを構築中です。ToMMoは解析センターを併設した複合バイオバンク(Integrated Biobank)です。血清・血漿を中心に保管し、血液細胞、尿、DNA、健康調査アンケートなどを行っています。解析手段として、東北大ではゲノム解析やプロテオーム、メタボロームに、岩手医大ではRNA、エピゲノムに力を入れています。2015年度からは試料・情報の分譲を開始しました。また、スーパーコンピュータを導入し、目的に応じ四つの区画に分けて運用しています。Unit 1が情報分譲区画、Unit 2が統合・知識データベース区画、Unit 3は統合解析・開発区画、Unit 4はゲノム定型解析区画となっています。

ゲノム解析にはアイスランドのdeCODEジェネティクス社のモデルを応用します。ただ、deCODEにはすでにアイスランドの家系データベースが構築されています。ToMMoの戦略は、まず地域住民コホートで全ゲノム解析を行い、それに基づいてリファレンスパネルを作って遺伝子と疾患を結びつけ、さらに三世代コホートを用いた家系解析を組み合わせて最終的にアソシエーション解析につなげるというものです。

すでに地域住民コホートから選んだ1070人分の全ゲノム解析が完了しました。単独の施設、単一の方式で、遺伝的に均質性の高い国民集団を高精度に解析した事例は世界初です。ここから2100万個の新たな遺伝子多型、1200万個を超える日本人の特異性の高い新規多型を同定・収集しました。これを使って、配列変異の存在場所と頻度の情報を網羅した全ゲノムリファレンスパネルを作って日本人に最適化されたゲノム解析用アレイを作製し、擬似全ゲノム解読が可能になりました。これを多くのコホート研究に活用することで、個別化予防研究が促進されるものと期待しています。

ToMMoの解析研究の戦略
ToMMoの解析研究の戦略

いわて東北メディカル・メガバンク計画の進捗と展望

人見次郎氏(岩手医科大学いわて東北メディカル・メガバンク機構 副機構長)

若井建志氏

いわて東北メディカル・メガバンク(IMM)では沿岸の被災地を中心とした20市町村を対象に地域住民コホート調査を行っており、集団型特定健診参加型とサテライト型で調査を実施しています。2015年11月末までに約3万400人から参加の同意を得ました。ベースライン調査では独自に、メンタルヘルス関連項目としてHolmes&Raheストレス尺度、不安尺度、CAGEを、血液・尿検査では血清NT-proBNP、高感度心筋トロポニンTを加えています。

被災地では震災1ヵ月後に脳卒中の発症が増えました。特に高浸水地域で多く、75歳以上の男性の発症率は例年の2倍でした。また、心の健康では若い年代ほど心理的苦痛のある割合が高く、沿岸地域では女性の方の心理的苦痛が大きいこともわかりました。こうした状況を踏まえて、精度を担保しながら追跡調査をやっていくために、年1回は疾患発症情報を把握する必要があり、地域発症登録、追跡調査、独自の血液調査、カルテ採録を実施していこうと考えています。

次に、東北メディカル・メガバンク計画の目標である次世代予防の確立ですが、DNAからライフスタイルを設計するために、遺伝要因、環境要因、遺伝環境交互作用の三つのパーツを明らかにしていきたいと考えています。その一つとして、「岩手版polygenicmodel(PGM)」という解析方法による疾患発症リスク予測法の確立を目指します。GWAS解析では予想される遺伝率を説明できませんでしたが、このモデルでは多因子疾患の8割程度は遺伝率の推定が可能です。

PGMを用いて、ゲノムコーホート連携による脳梗塞発症リスク予測法の確立に取り組みました。具体的には、BBJの保有する脳梗塞患者の検体と、JPHC、J-MICC、東北メディカル・メガバンクから提供いただいた健常人の遺伝情報を元に脳梗塞発症リスク予測モデルを構築し、これを九州大学久山町コホートの検体で検証しました。その結果、世界で初めて臨床的妥当性のある脳梗塞の遺伝的リスクスコアの算出に成功しました。さらに、遺伝的リスクスコアが既知のリスク因子に対して独立したリスク因子であることも証明しました。脳梗塞発症の遺伝率は約20%程度であり、リスクスコアの低い人から高い人にかけてオッズ比が2倍程度に上がります。さらに、高血圧との相関を考えるとオッズ比は6倍近くになるという結果が出ました。今後は、追跡調査で収集している高血圧、心房細動、脂質異常症、糖尿病などの古典的リスクスコアとの相関解析によるリスクチャートを作っていきたいと考えています。

われわれのもう一つのミッションは、遺伝子と環境要因の架け橋となる機構であるエピゲノムの研究です。ゲノムコーホートの多層オミックス解析により、疾患へのエピジェノティクス変異の影響を明らかにできる可能性があります。現在、IMM参加者のうち100人の単球とCD4 + T細胞の全ゲノム配列(WGS)、全ゲノムバイサルファイトシーケンス(WGBS)、遺伝子発現解析を行い、全ゲノム規模での複合オミックス解析を実施中で、結果を2016年3月に公表する予定です。

疾患発症リスク予測法の確立
疾患発症リスク予測法の確立

多目的コホート(JPHC Study)の成果と今後の展望

津金昌一郎氏(国立がん研究センターがん予防・検診研究センター センター長)

津金昌一郎氏

JPHC Studyは40~69歳の14万人を対象とした大規模コホート研究です。保存血液の約5万人分はゲノム解析が可能です。現在11万人を追跡しており、主なアウトカムとして罹患が約8万人、うちがんが1万7千人です。約20年間の成果として、喫煙、飲酒、肥満、運動不足など、がんや循環器障害のリスクになる生活習慣がある程度明らかになりました。JACC Studyや環境省のコホート研究などのデータ評価も加え、日本人のためのがんの予防法を提言しています。さらに、五つの健康習慣による「がんリスクチェック」や「リスク軽減シミュレーション」などをホームページ上に公開するとともに、「がんの罹患予測ツール」や「脳卒中の発症予測ツール」も開発しています。

JPHC Studyの特色は、北は岩手県から南は沖縄県まで、さまざまな地域にコホートが存在することです。地域ごとのゲノムプロファイルの違いをみると、岩手と秋田が少し似ているもののやはり違い、沖縄は全く違うことが一目瞭然です。沖縄でも宮古島と本土では全然違います。日本はホモジニアスな遺伝的プロファイルだと予測していましたが、実際には相当ヘテロジニアスであることが示されています。

国内の複数の研究データを集めたプーリング解析も行い、日本人のがん罹患リスクを明らかにするプロジェクトも推進しています。広島・長崎の原爆被爆者も含む約52万人のコホートコンソーシアムを構築しており、ここからたとえば糖尿病とがん罹患リスクとの関連について33万人の10年間追跡のプール解析で、より確かなエビデンスを築き上げています。

一方、アジア・コホート・コンソーシアムやハーバード大学のグローバル・バーデン・オブ・ディジーズ・プロジェクト、オックスフォード大学の乳がん解析など国際的な共同研究にも参画しています。100万人を対象としたアジア・コホート・コンソーシアムでは、たとえばBMIと死亡リスクの関係をみると、アジア人においてはやせによる死亡リスクの増加が大きいことが明らかになりました。

JPHC Studyは開始から25年経ち、2013年の時点で8万人が60歳~89歳になっています。そこで、認知症・うつ病研究も展開すべく、長野県佐久地域でパイロット調査を行っています。1990年当時の佐久の地域住民約1万2千人のうち2013年に生存している約1万人にアンケート調査を実施。研究のためのフォローアップ外来を設けて、さまざまな解析を行っていく予定です。

2010年度からは、次世代を見据えた分子疫学コホート研究「次世代多目的コホート研究(JPHC-NEXT)」を開始しています。がん、循環器疾患、糖尿病、精神疾患などを対象に、生体試料で10万人、調査票ベースで20万人を目標にしています。現在、調査票ベースで約9万人が集まっており、そのうち血液を提供してくれるのは4万5千人です。10万人規模のゲノムコーホート研究は国際レベルと比べて少なすぎます。J-MICCとJPHC-NEXTは統合解析のために、調査票や血液の集め方などをすべて調べて妥当性の研究を行いました。現在、J-MICC、東北メディカル・メガバンク、JPHC-NEXTなどの統合により、オールジャパン体制で30万人規模のコーホート研究の基盤がようやく整った状況です。

EIGENSTRAT Japanese Distribution(JPHC Study)
EIGENSTRAT Japanese Distribution(JPHC Study)

山形県コホートの現状と未来

久保田 功氏(山形大学医学部附属病院 病院長・教授)

久保田 功氏

山形大学医学部では1979年に行われた糖尿病コホート研究「舟形町研究」以来、さまざまなコホート研究を行ってきました。21世紀COEプロジェクトでは「高畠研究」を実施し、脳卒中をはじめとした生活習慣病予防健診をもとに、高畠町との協力体制で約4000人のゲノムコホートを作り、現在10年目の追跡を行っています。高畠研究では、一般住民の生命予後に関与する新規パラメータとしてアルブミン尿、気流閉塞と一秒量(FEV 1 )、血清レニン活性、H-FABPなどを明らかにしました。アルブミン尿は心血管死亡のリスクでもあり、呼吸機能では一秒量が生命予後を予測する良い指標だということもわかりました。次の世代の山形県コホート研究は、グローバルCOEプログラムの一環として2010年に始まった「山形分子疫学コホート研究」です。県内7市の特定健診受診者を対象に2万人をリクルートし、山形県内全体でより大規模なゲノムコホート構築を目指すというものです。この研究は医学部のメディカルサイエンス推進研究所に引き継がれます。臨床医の医学研究を推進し、入口(テーマ)から出口(臨床応用)まで研究のシームレスな流れを総合的に支援します。

山形県コホート研究の目的は、主に5大がん、脳卒中、急性心筋梗塞、高血圧、腎不全、糖尿病を対象に、遺伝環境交互作用を明らかにすることです。研究プロトコールは、特定健診項目、J-MICC研究の調査票を元にした食事、運動、生活習慣の調査票、さらにJPHC-NEXT研究の調査票も併用し、双方との連携を踏まえて標準化します。イベント発症者の確認方法は、全県疾患登録事業(山形県地域がん、山形県急性心筋梗塞・脳卒中の発症登録事業)の個人情報を含め、自治体保有情報・保険情報の利活用などです。ベースライン調査は2015年11月に終わり、ゲノム解析同意者数は2万人を達成しました。2016年度からは追跡調査を本格的にスタートします。

山形県コホート研究は全国のコーホート研究と連携して研究を進めるということで、J-MICC研究とは2011年に連携の覚書を交わしました。調査票の共通化、ゲノム解析の依頼、生体試料の相互保管の試みなど、独立しながらも協力して研究を進めます。また、JPHC-NEXTとも研究協力しています。特に、栄養調査票の互換性確保に向けての妥当性研究を行っています。たとえば、食事記録調査では図のような試みを行っています。

山形県コホート研究は2016年度からベースライン調査の集計を行い、特に生活習慣と健康について、山形県全地域住民に対して研究成果の発信を目指します。

食事記録調査(山形大学医学部メディカルサイエンス推進研究所)
食事記録調査(山形大学医学部メディカルサイエンス推進研究所)

鶴岡メタボロームコホートの現状と未来

武林 享氏(慶應義塾大学医学部衛生学公衆衛生学健康マネジメント研究科 教授)

武林 享氏

鶴岡メタボロームコホート(慶應義塾大学)は、生活習慣・環境と遺伝情報を統合解析し、メタボローム(全代謝産物)の解析による代謝プロファイリングを行って個別化予防のためのエビデンスの構築を目指しています。35~74歳の住民を対象に2012年4月から3年間のベースライン調査を実施し、最終的に1万1014名から参加の同意を得ました。メタボローム解析では、健康状態や病態に関連する体内変化をメタボロームの濃度レベルで評価します。われわれの分析チームでは、イオン性化合物の網羅的分析が可能なCE/MSという質量分析法を開発し、この方法とLC/MS/MS法を使って検討を行ってきました。解析には、12時間絶食後の早朝空腹時に得られる血漿と尿を用います。血漿についてはCE/MSとLC/MS/MSでメタボロームを測ります。尿についてはCE/MSを使います。ただ、年間3000から4000の検体を精度管理しながら測定しても、あまり参考になる情報が多くなかったことから、最初は疫学研究として実施可能な検体・保存処理手順の確立を中心に進めました。

CE/MS法を用いたノンターゲット分析(代謝物を同定せずに解析するアプローチ)を行うと、血漿では約1700のピークが同定されます。このなかで同位体などを除きながら、定量可能でルーチンな標準物質を探索したところ115程度のメタボライトに集約することができました。また、尿中メタボロームに関しては123の物質について定量を進めています。

この方法論を研究するなかで、メタボロームの精度管理として考慮すべき点が浮かび上がってきました。生体試料の採取時期における患者の条件(食事内容や日内変動、運動の実施など)、血清と血漿どちらを用いるべきか、代謝物を抽出するまでの温度条件を含めたサンプルの保存条件、標準物質の安定性、測定条件などです。たとえば、血清と血漿のメタボロームプロファイルを比較すると、常温での保存ではいくつかの代謝物の濃度に変化があるので、すぐに氷冷できる血漿のほうが測定に適していることがわかりました。また、検体を前処理後に繰り返して凍結融解することなども精度管理に影響します。

CE/MS法で測定する115の血漿代謝物と123の尿中代謝物については、尿と血漿とで共通のものは79、血漿だけで検出されるものが36、尿中だけでみられるものが44あります。戦略として血漿と尿のどちらで測定すべきかなども検討しなければなりません。

また、アルコール摂取者では代謝プロファイリングがかなり違うこともわかっており、習慣飲酒に有意に関連する代謝物質は27物質見出されています。飲酒性肝障害のバイオマーカー候補も示唆されています。さらに、メタボリック症候群と関連のみられた代謝物として分岐鎖アミノ酸があげられています。

こうした形でメタボローワイド関連解析を行い、遺伝要因と環境要因にメタボロミクスを適用し、最終的には生活習慣病予防バイオマーカーの発見など個別化予防に役立つエビデンスを構築したいと考えています。

食事記録調査(山形大学医学部メディカルサイエンス推進研究所)
食事記録調査(山形大学医学部メディカルサイエンス推進研究所)

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