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整理番号 7601   (公開日 2019年08月01日) (カテゴリ バイオテクノロジー医学・薬学情報・通信社会・文化・教育基礎科学
クラウド技術と深層学習を利用したがんゲノム解析
●内容  ゲノム情報の解析は世界的に急速に進行しており、特に、がんにおいて情報の解析と集積が臨床応用として進んでいる。大量の配列データを高速に解析してデータベース化するには、分散処理、仮想化といったクラウド技術を活用することが欠かせない。
また、がんにおける変異を正確に同定し、疾患との関連を解析するために深層学習を用いた方法が、近年用いられている。
クラウド技術の活用および深層学習との連携は、ITなど他の産業分野での活用は進んでいるにも関わらず、ゲノム解析の分野では十分活用されているとはいえず、大量のゲノムデータを高速に解析できる技術の開発とクラウドへの移行が喫緊の課題となっている。
 当研究室では、オープンソースのクラウド技術(Kubernetes,Apache,Spark,Apache MXNetなど)を活用して、クラウドネイティブな配列解析技術を開発している。 配列解析の基本ソフト(マッピング、がん変異検出)を独自に開発して、クラウドソフトウェアを直接呼び出すことでこれを実現している。 また、がん細胞における変異検出と、ナノポアシーケンサを用いた塩基修飾の解析に深層学習を活用している。これらの技術開発を行うことにより、目前に迫るゲノムデータの情報爆発に対応するとともに、大量データからのがんの原因や薬剤感受性などの知識発見を可能にすること、RNA塩基修飾などこれまで見過ごされがちであった情報を解析する技術の開発を目指している。
 クラウド技術の活用を推進する企業など、本研究に興味のある企業との共同研究の用意がある。
●研究者
講師 上田 宏生
先端科学技術研究センター
●画像


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(C) 上田 宏生
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上記内容は、各研究者へのインタビューをもとに東京大学 産学協創推進本部で骨子をまとめたものです。
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