ディープテック

分子プロファイルによるプレシジョン・メディスンの実現

特定の集団（コホート）を対象に、遺伝子情報・タンパク質・代謝産物などの分子レベルのデータを長期的に収集して解析します。従来のコホート研究が生活習慣や環境要因に焦点を当てていたのに対し、モレキュラーコホートスタディは「分子レベルでの個人差」を加えることで、疾病の発症メカニズムの解明や予防医療の発展に大きな役割を果たします。この研究デザインは、がん・心血管疾患・糖尿病などの生活習慣病の予測モデル構築や、疾患バイオマーカーの発見に活用され、プレシジョン・メディスン（個別化精密医療）の実現に重要な手法です。次世代型の研究基盤として、分子プロファイルに基づく疾患予防戦略の最適化、新規創薬標的の探索に直結する研究を推進しています。

システムバイオロジーとしての生体理解の深化

オミックス解析では、生体における分子群を網羅的かつ定量的に解析することで、生命現象をシステムレベルで理解することを目的としています。以下のようなオミックス解析技術が分子生物学とバイオインフォマティクスを基盤として、近年の次世代シーケンサー（NGS）や質量分析（MS）の技術的進歩によって飛躍的に発展しています。

• ゲノミクス（Genomics）
  全ゲノムシーケンス（WGS）や全エクソームシーケンス（WES）を用いて、遺伝的変異、コピー数変異（CNV）、構造変異等を包括的に解析します。
•  エピゲノミクス（Epigenomics）
  DNAメチル化、ヒストン修飾、クロマチンアクセシビリティを網羅的に評価します。
•  トランスクリプトミクス（Transcriptomics）
  転写産物を網羅的に解析し、遺伝子発現プロファイルやスプライシングバリアントを同定します。
•  プロテオミクス（Proteomics）
  質量分析を用いたタンパク質の発現量、翻訳後修飾、相互作用ネットワーク解析により、疾患特異的バイオマーカーや薬剤応答メカニズムを解明します。
• メタボロミクス（Metabolomics）
  NMRやMSを用いて低分子代謝産物を網羅的に解析。
  代謝経路の動態やシステム全体の恒常性を把握。

これらのオミックスデータを組み合わせることで、マルチオミクス解析として統合的に活用され、疾患の病態解明や予防・治療戦略の最適化に貢献しています。

ビッグデータの複雑性を克服する次世代の基盤技術

ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオーム・メタボロームといった解析においては、多次元・高次元データが生成されます。このデータは多量の変数を含み、従来の統計手法だけでは解釈が困難であり、人工知能（AI）、特に機械学習や深層学習が強力な解析ツールとして利用されています。患者由来オミックスデータから薬剤感受性や副作用を予測したり、個人の分子プロファイルを再現して治療シナリオをシミュレーションするなどの疾患予測・個別化医療・創薬研究を加速させる技術として期待されます。