医療の現場で生まれるイノベーションの源泉が大きく変わろうとしている。従来、新薬をはじめとする医療の技術革新は、試験管や小動物を使った基礎研究から生まれることが多かった。しかし、今や医療現場で日々生み出されるデータを活用する「デジタル」に主役が代わりつつある。

最も顕著なのが、日本人死因の一位を占め、人口高齢化でますます脅威となる今世紀最大の難病、がんの領域だ。本特集では、人工知能(AI)やヒトゲノム解析技術(ゲノミクス)を駆使して、がん制圧に挑むアカデミアやベンチャーの現場を歩きながら、彼らがいまどんな課題を抱え、その先にどんなビジョンを描いているか紹介していく。

 最初に訪ねたのは、東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター長の宮野悟氏。同氏が注目しているのは、「がんゲノム」の異常である(関連記事)。

 ゲノムとは、生物が持つ遺伝情報の全体を指す言葉。ゲノムを構成するDNA(デオキシリボ核酸)は生物の設計図となるものだ。がんの原因を生み出す元でもある。人間の体には約60兆個の細胞があり、それぞれが細胞の設計図となるDNAを持つ。DNAはA(アデニン)、T(チミン)、G(グアニン)、C(シトシン)という4種類の「塩基」と呼ばれる物質がおよそ30億個連なったものだ。この並び方は細胞によって異なるばかりではなく、個人によっても異なることが分かってきている。

 「がん」とは、細胞分裂や紫外線、放射線などによってDNAの配列が変化し、多くの異常が蓄積して生まれる。がん細胞は、無制限に増殖して、本来の場所以外にも転移してしまう異常な細胞である。

 最新のがん治療のスタートは、こうしたゲノムの異常を見つけ出すことだ。なぜ見つけ出す必要があるかといえば、DNAの並び方の異常は、細胞の持つタンパク質の異常と関連しているからだ。タンパク質の異常が分かると、その異常を食い止める薬を使うことができる。

 宮野氏は、シーケンサーと呼ばれる装置で読み取られたDNAの断片を、スーパーコンピューターを使って、ジグソーパズルを完成させるように全体像を解明。その上で、治療につながる異常を見つけ出そうとしている。こうしたプロセスの中でいま適用に着手しているのがAIである。

東京大学医科学研究所の宮野氏(写真:寺田拓真、以下同)

 「がんのゲノムを解析するのは、Googleなど、それを専門とする情報技術の得意な人に任せるようにすべきだ」と宮野氏は話す。宮野氏はもともと数学者であり、情報科学の専門家だ。身びいきではと受け取られそうなところだが、そうとばかりも言っていられない大きな変化が今、白血病の医療には起こっている。がんゲノムの世界が「デジタル」によって新しい展開を見せようとしている。