「富岳」の正体⑥ がん患者の命を救う全ゲノム解析とＡＩ――富岳で劇的スピードアップ

進化する医療用ＡＩ

─これまで、がんゲノム（全遺伝情報）医療にスパコンやＡＩはどのように使われてきたのでしょうか。

　人のゲノム（ＤＮＡに記された全遺伝情報）は本来、Ｇ、Ａ、Ｃ、Ｔの塩基（文字）が何億、何十億と連なった長大な文字列です。が、ゲノムの「シーケンサー（読み取り装置）」から出力される文字列は各々一〇〇～一五〇文字位の断片です。長い文章をシュレッダーにかけたようなものですね。それらをつなぎ合わせて、元のＤＮＡの文字列を復元するジグソーパズル解きのような作業にスパコンを使ってきました。

　さらにシーケンサーから出力された文字列は、実は一〇〇〇文字に一個くらいはエラー（読み間違い）があるんですね。つまり我々が「これは（何らかの病気を引き起こす）遺伝子変異」と思っても、実は単なる読み間違いかもしれない。両者を区別するため、従来は数理的な方法を使いつつも、基本的には人海戦術で対処してきました。

　しかし二〇一二年、我々が「全ゲノム・シーケンス（全遺伝情報の読み取り）に基づくがん医療」の研究を始める際には、そうした人海戦術では追い着かなくなり、ＩＢＭのＡＩ「ワトソン（Watson for Genomics）」を導入しました。

　ワトソンは、世界中のがんに関する文献や治験情報、薬の特許情報などに基づいて、どの遺伝子変異がこの患者のがんの原因になっているかを推定し、可能性の高い順番にランキングする。そればかりか「この変異には、現在治験中のこの薬が効きそうだ」ということを専門医に説明し理解できるように教えてくれます。

─二〇一六年、宮野先生をはじめ東大医科学研究所の医療チームが、ワトソンを用いた解析で「血液がんに侵され、死を覚悟した女性」の命を救って大ニュースになりました。現在、スパコンやＡＩの活用で、何人位の患者さんが救われているのでしょうか。

　現時点の正確な数字はわかりませんが、最初の二〇一五～一六年にかけての一年間では二〇〇人位でしょうか。これはゲノム・シーケンスとＡＩ解析で治療方針を検討した患者さん全体の約二割に当たります。ただ「完治した」という事例だけでなく、「症状の悪化を食い止めた」というケースも含めてですが。