東京医科歯科大学M&Dデータ科学センター
宮野悟氏インタビュー

Special Interview

宮野 悟 氏

東京医科歯科大学M&Dデータ科学センター センター長
宮野 悟 氏

1954年生まれ。77年九州大学理学部数学科卒業、79年同大大学院理学研究科数学専攻修士課程修了。79年同大理学部助手、93年同大理学部教授。96年東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター教授、2014年同施設センター長、15年神奈川県立がんセンター総長(兼務)などを経て、20年4月から現職。

ゲノム×AI×大規模データ活用で日本の医療は激変する

近年注目され、普及しつつある「がんゲノム医療」。がん患者の遺伝子異常を調べることで、治療に結びつける。その礎を築いたのが、数学者で情報科学者でもある宮野悟氏だ。がんゲノム医療を実現に導いた軌跡や宮野氏が思い描く医療の未来、これから求められる医師像について聞いた。

宮野 悟 氏

東京医科歯科大学M&Dデータ科学センター センター長
宮野 悟 氏

1954年生まれ。77年九州大学理学部数学科卒業、79年同大大学院理学研究科数学専攻修士課程修了。79年同大理学部助手、93年同大理学部教授。96年東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター教授、2014年同施設センター長、15年神奈川県立がんセンター総長(兼務)などを経て、20年4月から現職。

数学の神秘にひかれて、
九州大学理学部数学科へ

幼い頃、春になると、近所の道路わきの溝にナマズの稚魚が泳いでいて、それを捕るのが好きでしたね。幼少期から興味の対象は生物でした。特に魚が好きでしたね。それもあって、高校では生物を専門とするコースを選択しました。けれども高校では、ただ覚えるだけの授業が多くて。大学に進んでも、学問として生物学に取り組んでいこうという気にはなれませんでした。

そんなときに興味をもったのが、数学です。数学の神秘性に強くひかれました。例えば、ここにパソコンで使うマウスがありますが、数学的にはこのマウスは定義されて初めて存在します。定義するプロセスや定義されたものが何かを理解するプロセスが数学といえます。

一方、生物学は存在していることが前提にあります。そして、それが何かを定義する学問といえます。つまり、定義できたらそこで終わり。高校生のときに、そうした違いに気づき、数学的なものの考え方にひかれました。

加えて、私には色覚異常があり、大学の理系学部で進学できそうなのは数学科くらいだったというのも、数学の道に進もうと決めた理由の一つです。

九州大学理学部数学科を卒業後は、情報科学の道に進みました。大学の「大型計算機センター(現在の情報基盤研究開発センター)」という研究施設にいたときに、農学部の久原哲先生と知り合い、「今度ヒトゲノム計画が始まるのだけど、加わってみませんか」と誘われました。1990年にスタートした「国際ヒトゲノム計画」です。

ゲノムとは、生物のDNAに記されたすべての遺伝情報のことで、生物の設計図のようなものです。人間には30億の文字(塩基)が連なった遺伝情報があり、このヒトゲノムを完全に解析することを目指したのが、「国際ヒトゲノム計画」でした。この計画について聞いたとき、「とうとう生命をゲノムのレベルからとらえる方法論ができつつあるんだ」とワクワクしたのを覚えています。

研究には興味がありましたが、私には解析技術の知識はあっても、生命・バイオロジーの基礎知識がありません。その点を躊躇していると、研究が終わる夕方6時くらいから、久原先生が毎週研究室でレクチャーしてくれることになりました。そして国際ヒトゲノム計画のメンバーになったのです。

1970年代当初、がんゲノム医療は
“妄想”のような存在だった

1970年代頃から、がんは遺伝子の変異によって起こるため、がんを治療するには遺伝子からみなければならないということが、世界共通で認識されるようになってきました。しかし、当時、「がんを遺伝子からみる」のは、現実にはできないと思われていました。がんの原因である遺伝子の変異とは、遺伝情報である文字が書きかわったり、一部が消失したりすることです。30億ものなかから変更や消失を探し当てるのは途方もないことで、不可能だと思われていたのです。

私が国際ヒトゲノム計画に携わった当時、ゲノム医療とは“妄想”のようなものでした。できると素晴らしいことだけれども、論理的に考えるとできるわけがない、と。「そんなことをしても意味がない」という人さえいました。けれども私の耳にそうした声は入らず、“妄想”を現実化することばかりが頭にありました。

そういうところは、幼少期から変わっていないのかもしれません。道路わきの溝に水が流れていると、何も見えなくても「ナマズの子がいるんじゃないか」と思って、よく探していたんです。ナマズの子は、「いない」と思えばちゃんと探さないので見つかりません。けれど、「いる」と思って探すと見つかるものです。

96年には、東京大学医科学研究所のヒトゲノム解析センターへ移りました。同年、パン酵母の全ゲノムが解析され、97年には大腸菌、98年には線虫、2000年にはショウジョウバエの全ゲノムが解析されました。そして03年にヒトがもつおおよその遺伝子数が解明され、国際ヒトゲノム計画が完了しました。

同時期に遺伝情報の文字列を読み解く「シーケンサー(解析装置)」の技術革新も進み、民間企業がヒトゲノムのシーケンス(解析)に取り組むことを発表したほか、NIH(アメリカ国立保健研究所)はゲノム解析のコストを1000ドルまで下げるという目標を掲げるにまで至りました(14年に実現)。

遺伝子変異の多さという壁を
打破したのがAI「ワトソン」

正直なことを言うと、国際ヒトゲノム計画に関わるようになった当初は、自分が生きているうちに今のような時代がくるとは思っていませんでした。しかし今、ゲノム解析やシーケンサーの進歩に触れ、ゲノム医療についての未来の映像がクリアに見え始めたのです。

2008年に、がんにおける遺伝子異常の解明とその情報のデータベース化を目的とした国際研究プロジェクト「国際がんゲノムコンソーシアム(ICGC)」が発足し、私もメンバーとして参加しました。50種類以上のがんについてゲノムを調べ、臨床で応用できる遺伝子変異を見つけてデータベース化し、それを全世界でシェアしようというプロジェクトです。ゲノム医療の実現がいよいよ現実味を帯びてきました。

11年には医科学研究所の医療チームとともにゲノム解析に基づくがんの臨床研究を開始しました。最初に取り組んだのが大腸がん。しかし、すぐに大きな壁に直面しました。遺伝子変異の多さです。

ゲノム解析をすると、100万もの遺伝子変異が見つかったのです。その中からどの遺伝子変異がその人の大腸がんの原因になっているのかを探し出し、世界中のがんについての文献などをもとに、その遺伝子変異にはどの治療が適しているのかということを検討していかなければならない。とても無理な話です。

どうしようかと悩んでいたときに、たまたま動画サイトにあったアメリカのクイズ番組で、IBMの人工知能(AI)である「ワトソン」がチャンピオンを相手に2回連続で勝っているのを見たのです。「これは使える」とひらめきました。ワトソンとは、大量のデータから質問に対する答えを素早く導き出したり、自然言語(人間の使う言語)を理解して人間の意思決定を支援したりするAIのことです。

調べてみると、ニューヨーク・ゲノム・センターではすでにワトソンを利用したシステムを開発していました。脳腫瘍の患者について、その原因となっている遺伝子変異を可能性が高い順にランク付けし、それに適した承認薬や治験薬、その薬が効果的だというエビデンス(科学的根拠)を調べるところまでをワトソンが行っていたのです。

さっそく医療チームと同センターに見学に行き、私自身はがんゲノム医療にはAIが不可欠だと実感しました。しかし、現場の医師たちからの「AIを使って治療方針を検討するなんて、信頼性がないからやめてくれ」という声も小さくありませんでした。

そこで私は「少なくともがんゲノム医療にAIは有効なのか否かを、明らかにすることは必要ではないか」、「AIは医師の本来の能力を高めるためのツールにすぎない。最終的な診断や治療方針の決定は医師がするべき」と説得し続けたのです。結果、15年、医科学研究所にワトソンを導入することになりました。

宮野 悟 氏

東京医科歯科大学M&Dデータ科学センター センター長
宮野 悟 氏

1954年生まれ。77年九州大学理学部数学科卒業、79年同大大学院理学研究科数学専攻修士課程修了。79年同大理学部助手、93年同大理学部教授。96年東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター教授、2014年同施設センター長、15年神奈川県立がんセンター総長(兼務)などを経て、20年4月から現職。

近い将来、全ゲノム解析が
スタンダードになる

私は、がん患者のゲノムを調べ、それに基づいて治療方針を決定するシステムの導入を厚生労働省に持ちかけました。そして2019年には、とうとうがん患者の遺伝子変異を調べる「がん遺伝子パネル検査」が医療現場において保険適用となりました。

がん遺伝子パネル検査の保険対象となるのは、標準治療(がんの種類や進行期によって決められている現在利用できる最良の治療)が終わった患者や終わる見込みの患者、標準治療がないがん種の患者です。がん患者のがん細胞や血液を使って次世代シーケンサーで遺伝子の解析をした結果、遺伝子変異が見つかり、それに合った治療薬があれば、がん遺伝子パネル検査に基づいた治療が始まります。

ただし、遺伝子パネルとは、検査の対象となる遺伝子のセットのことで、パネルに含まれているのは数百種類の遺伝子だけです。つまり、ごく一部の遺伝子しか調べられない。そのため、検査をした結果、遺伝子変異に合った治療薬が見つかる可能性は10%程度です。

この問題を解決できる可能性があるのが、「全ゲノム」の解析、すなわち個人のもつ、すべてのゲノムを解析することです。膨大な情報を解析するのですが、現在、解析装置の急速な発展により、かなりの時間短縮が可能になりました。また、全ゲノム解析のコストもどんどん下がり、もうすぐ100ドルを切るところまできています。

予測ですが、5年くらいのうちには、従来の治療法よりも全ゲノムを解析するほうが正確で、スピードが速く、費用も安いという状況になっているのではないかと思います。現在高校生の皆さんが医師になる頃には、全ゲノム解析はごく当たり前の医療になっているかもしれませんね。

未来の医師に必要なのは
AIのパワースーツを着ること

がんゲノム医療に関しては、すでに医療の現場でスムーズに走り出しているので、私自身はがんゲノム医療の一線からは退き、2020年4月に新たに創設された東京医科歯科大学M&Dデータ科学センターのセンター長に就任しました。医療分野のデータサイエンス専門家を養成することを目的とし、「M&Dデータ科学基盤系」「M&Dデータ科学実践系」「M&Dデータ科学アウトカム系」の3部門を設置しています。

まず取り組んだのは、病院の「デジタルトランスフォーメーション(DX=デジタル技術やデータを駆使して、社会全体が便利になるように変革していくこと)」です。病院のデジタル化は進んではいるものの、医科や歯科の膨大な医療データをたくさんの人とシェアして、患者に役立てたり、企業を活性化したりすることにつなげられていないのが現状です。その状態を解消し、医療データの社会還元をしていこうという取り組みです。

また、前職のときに使用していた国内最大の演算性能をもつスーパーコンピュータ「SHIROKANE」を導入し、データ解析のシステムを構築しました。現在、「SHIROKANE」は当大学の研究グループであれば、使用できるようになっています。

医科学研究所にいたときに、京都大学腫瘍生物学の小川誠司教授とゲノム医療の共同研究をしていましたが、小川教授の研究室のメンバーである医師たちは、みなスーパーコンピュータが使えます。共同研究をするうちに、使えるようになったのです。

これからの医師に必要なのは、「AIのパワースーツを着ること」と私は常々言っています。パワースーツを着れば、自分の力では持ち上げられないものでも軽々と持ち上げることができますよね。それと同じように、ゲノム医療でもAIの力を借りればいいのです。

人間が100本の文献を読むのは膨大な時間と労力がかかりますが、AIの力を借りれば、AIは膨大な量の論文を読んで学習し、おおよその推論まで出してくれます。現在のAIは、「なに?」ではなく「なぜ?」に答えてくれるのです。AIのパワースーツを着て、データサイエンスの能力と医師免許を持って患者に臨む姿というのが、これから求められる一つの医師像だと思います。

最後に、医学部を志望される皆さんに言いたいのは、「あまり賢く自分の人生を考えすぎないこと」ですかね。自分の進路をきっちりと定めることや、自分の能力を活かして偏差値の高い大学に進学すること、要領よく効率よく生きることも大切かもしれませんが、あまり考えすぎず、漠然とした「自分の人生、こうあればいいな」くらいの思いをもち続けるのもいいのかなと。自由に妄想して、さまざまな可能性が広がっていることを感じてほしいですね。

※本インタビューはSAPIX YOZEMI GROUPが発行している「医学部AtoZ」(2021年7月発刊)に掲載されたものです。