近年、個人のゲノム情報に適した効果的な薬を開発するため、ゲノムと疾病の関係を解析するゲノム解析が活発化しています。しかし、解析で使用するこれらのデータは機微性が極めて高い個人情報であるため、医療機関や研究機関間で共有することは容易ではありませんでした。
秘密計算は、データを秘匿したまま様々な演算処理ができるため、複数の医療・研究機関から、ゲノム情報や疾病情報を秘匿した状態で結合解析できる手段として期待されています。しかし、従来の秘密計算は、複雑な処理により計算速度が極度に遅く開発が容易ではないため、ゲノム解析への適用は困難とされていました。
今回NECと大阪大学は、大阪大学が行っているゲノム解析にNECの高速かつ開発が容易になる秘密計算を適用し、安全なゲノム解析が実用的な時間で実行可能であるかについて実証を行いました。
具体的には、大阪大学が開発した、複数の医療・研究機関が保有するゲノム情報や疾病等に関する情報を統合して解析する解析アプリケーション(DSビューア、注2)にNECの秘密計算を適用することで、複数の医療・研究機関が保有するゲノムや疾病等の情報を秘匿したまま収集し、ゲノム変異の頻度を解析しました。さらに、プライバシー侵害が起こらないよう集計値が一定数以上の場合のみ、その集計結果を開示する処理を行いました(注3)。
その結果、年代ごとのゲノム変異頻度の解析について異なる複数の研究機関が有する約8,000人のゲノム情報を約1秒で結合解析できることを確認しました。これにより、ゲノムや疾病等の情報を異なる研究機関間で開示し合うことなく、秘匿したまま結合解析するゲノム解析が実用的な時間で実行可能となります。
また、本実証では、大阪大学独自の解析アルゴリズム(注4)に対して、NECが開発した秘密計算の開発支援ツール(注5)を用いることで、専門家が1か月程度かかる秘密計算の適用を一般のシステムエンジニアが数日程度で完了できることも確認しました。これにより、様々なゲノム解析への秘密計算の適用が可能となります。
両者は、引き続き秘密計算をゲノム解析に適用する検証を進めていきます。これにより、各医療機関・研究機関が持つゲノム情報と診療情報を患者のプライバシー情報を保護しつつ互いに活用することが可能になり、個別化治療の研究を含めた先端医療の発展に貢献していきます。
同時に、同技術をより広く活用することにより個人の生活情報や企業の機密情報など様々な情報を、異なる業種や組織間で安全に結合解析できる基盤の提供を通じて、新たな価値の創出によるSociety5.0(注6)の実現に貢献していきます。
この研究は国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)臨床ゲノム情報統合データベース整備事業 「認知症臨床ゲノム情報データベース構築に関する開発研究」(研究代表者： 公立大学法人大阪 市立大学大学院医学研究科 森啓 特任教授)の支援のもとでおこなわれたものです。
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概要：日本電気株式会社（NEC)
詳細は www.nec.co.jp をご覧ください。
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