PMWC 2018、2日目のTrack 5（臨床診断ショーケース）セッションは、Natera社のBernhard Zimmerman博士（R＆D副社長）の講演から始まった。 Zimmerman博士は、Nateraの大規模マルチプレックスPCRおよび市場をリードするパノラマ非侵襲性出生前検査の主要科学者である。最近では、彼のチームは、固定パネルおよびパーソナライズパネルを使用して循環腫瘍DNA（ctDNA）を分析するための複数のワークフローを開発することに成功している。特に注目すべきはNateraのSignatera ctDNA技術である。
これは、患者の腫瘍サンプルに存在することが知られている16以上の突然変異（「腫瘍の特徴」）に焦点を当てているという点で真にパーソナライズされた技術である。このユニークなアプローチはctDNAの検出とモニタリングに高い感度と特異性を可能にする、とZimmerman博士は指摘する。また、2017年5月25日にネイチャー誌に発表された研究では、最初の100人のTRACERx研究参加者のctDNAをプロファイリングするための腫瘍特異的系統発生アプローチを可能にするためにNatera技術が用いられた。
TRACERxとはTracking Non-Small-Cell Lung Cancer Evolution Through Therapy (Rx)（非小細胞肺癌の進行を治療を通して追跡する（Rx））のことである。
次に講演台に立ったのはOlink Proteomics社長兼CEOであるJohn Heimer氏だ。 Olinkの目標は、検証されたタンパク質標的の発見および開発を介して精密医学を促進および実施し、例えば、層別化および予測のためのより小さい標的タンパク質を同定し、それらを臨床的意思決定に進めることである。 Olinkの高性能プロテオミクスパネルは、独自のProximity Extension Assay（PEA）技術により、優れたデータ品質を維持しながら、高度な多重化を実現するという。各バイオマーカーは、固有の部分的に相補的なオリゴヌクレオチドにカップリングされ、定量的リアルタイムPCRによって測定された抗体の一致したペアによって指定される。この二重認識DNA結合法は、他の多くのイムノアッセイ形式とは異なり、多重化アッセイ中に起こり得る抗体交差反応性が検出プロセスから除外されるため、例外的な読み取り特異性を提供する。 Olinkテクノロジーは、高スループット（92パネルのヒトバイオマーカーを1パネルで96サンプル同時に測定、24時間で結果を得る）とサンプルの効率的な使用（1パネル当たり1μLのサンプルを必要とする）が可能だ。現在、Olinkでは、心臓血管疾患（CVD）の2つ、神経学、腫瘍学、炎症および免疫腫瘍学のためのそれぞれ1つずつ、計6つの疾患領域フォーカスパネルを提供している。これらは、重要な生物学的プロセス、すなわち心筋代謝、細胞調節、発達、免疫応答、代謝および臓器損傷に焦点を当てた6つの追加パネルによって補完される。
この動画はOlinkテクノロジーのサイトで見る事ができる。
MARK KAGANOVICH, SOLVEBIO
Olinkに続き、SolveBio社共同設立者兼CEOのMark Kaganovich博士が講演を行った。 SolveBioはインテリジェントな技術とオンデマンドの専門知識を駆使して精密医療を推進している。同社の診断ラボとバイオファーマのパートナーは、SolveBioのGenomic Intelligence Platformを活用して複雑な生物医学データを抽出しているという。専門家をリアルタイムデータに結びつけることにより、生命科学企業向けに実行可能な情報プラットフォームを開発している。 SolveBioゲノムインテリジェンスプラットフォームは、企業の精密医療プラットフォームの開発を加速し、スピードアップするための、個別に検査されたゲノミクス専門家のオンデマンドネットワークであるHIVEナレッジネットワークで構成されている。 MESHインテリジェンスインターフェースは、ゲノミクスの専門家を、必要な情報をすぐに必要な情報に結びつけるために設計されたダイナミックなWebベースのインターフェースである。ゲノム参照データを管理、配布、アクセスするための強力なテクノロジーのシステムであるCORE Data Technologiesがある。
ERIC SASSO, CRESCENDO BIOSCIENCE
次の講演者はCrescendo Bioscience社副社長で医学・科学担当のEric Sasso氏であった。Sasso博士はメディカルディレクターを務めていたAbbott LaboratoriesからCrescendoに移ったという。Crescendoの企業ミッションは、リウマチ専門医に精緻な臨床情報を提供し、自己免疫疾患や炎症性疾患患者のより効果的な管理を可能にすることだ。同社の目標は、より効果的な患者管理を可能にし、患者の転帰を改善する専門診断テストのポートフォリオを作成することである。 Sasso博士は、Crescendoの慢性関節リウマチ患者に対するVetra DA試験について説明した。同社のウェブサイトによると、Vectra DAは2010年11月に導入されて以来、リウマチ学者および患者にとって重要なツールとなっている。Vectra DA検査で提供された情報は、医師と患者に重大な治療決定を下す客観的手段を与えることが出来るのだ。Crescendo Bioscienceは、導入以来、Vectra DAの研究を続けている。各患者のデータは、Vectra DAのより詳細な解明に貢献しているのだ。現在のデータベースには、355,000を超えるユニークなVectra DA患者のデータが含まれている。Vectra DAに関する継続的な研究と、臨床医の声明と相まって、年齢、性別、肥満（体脂肪）が患者のテストスコアに影響を与える可能性があることがわかっている。Vectra DAスコアは年齢、性別、肥満を考慮して調整される。オリジナルの12タンパク質バイオマーカーアルゴリズムは同じままである。このスコアの改善は、リウマチ学会が求めているものであり、各Vectra DA患者に非常に個性的なスコアを与えるものである。
MICHAEL MILLER, PROTERIXBIO
次は、ProterixBio社CEOのMichael Miller博士（PhD）の講演があった。この会社は、慢性疾患の管理を変えるための新規分子評価を開発し、当初は慢性肺疾患に焦点を当てている。 Miller博士は、慢性閉塞性肺疾患COPDは、年間400億ドルの費用がかかることを指摘し、この国で3番目の主要死因であると指摘した。現在、COPDのためのバイオマーカーは存在しない。 そこで、ProterixBioは新しい肺疾患管理プラットフォームの一部となるバイオマーカーアッセイのパイプラインの開発と検証に注力している。この特定のスペースでパートナーと協力することに加えて、同社は社内の専門知識を活用して、他の疾患領域やアプリケーションのアッセイサービスをより幅広くパートナーにしている。さらに、ProterixBio（旧BioScale、Inc.）は、従来の試薬の感度と特異性を向上させる、非光学的なホモジニアスアッセイプラットフォームであるAcoustic Membrane MicroParticle（AMMP）技術も開発している。このプラットフォームは、有力な製薬企業および学術機関による採用により、科学コミュニティによって検証されている。 AMMP技術は、複雑なサンプルの生体分子相互作用を測定するのに理想的な、高感度で非光学的の技術を生み出す、生物学的捕捉戦略、磁気微粒子、および音響マイクロ電気機械システム（MEMS）センサの新規な統合である。
TOMMI LEHTONEN, BLUEPRINT GENETICS
次のスピーカーはBlueprint Genetics社共同設立者件CEOのTommi Lehtonen氏であった。この会社は多重エクソンシークエンシング（WES）を提供しており、これが有用になるのは複数の鑑別診断を伴う複雑で非特異的な遺伝子異常を有する人、遺伝的に異種の疾患を有する人、特定の遺伝子検査が利用できない遺伝的に疑わしい疾患を有する人、または以前に遺伝子検査で失敗している人のケースである。Blueprintでは、WESは多種多様な遺伝病の病気の原因となる変化を特定する最も包括的で頑強な遺伝子検査の1つであると考えている。エキソームは全ゲノムの〜1％しか構成しないが、病気を引き起こす突然変異の85％がそこにあるのだ。 WESの診断収量は、いくつかの伝統的な遺伝子診断方法よりも高い。明確な診断は、典型的には、医学的専門分野に応じて、20〜60％の症例で得られ、最も早い発症型の疾患が最も高い診断率を有する。障害の原因を特定する機会は、指標患者と両親または他の一階級家族の両方に対してWESが実施されるときに最大化される。 Blueprintは、高品質かつ均一なシーケンシングデータを生成することで、まず診断結果を最大化するためにWESテストが開発されたと述べている。シーケンシングデータは、社内の最先端のバイオインフォマティクスパイプラインを使用して、単一ヌクレオチドおよびインデル変異体について分析される。さらに、患者の遺伝情報は、最新の出版物や最新データベースの情報を利用して、遺伝学者や臨床医のチームによって注意深く解釈される。 Blueprint Geneticsは、ヘルシンキ、サンフランシスコ、ドバイに本社を置いている。
JAMES GOLDBERG, COUNSYL
続いて、Counsyl社CMOのJames Goldberg博士が講演を行った。Counsylは、遺伝病のキャリアスクリーニング、染色体障害のための出生前スクリーニング、および癌リスクスクリーニングのためのDNA検査を提供している。 CounsylのForesight Carrier Screenは、親から子に遺伝する175以上の条件をテストしている。同社は、ウィルソン病やフェニルケトン尿症のような症状の一部は早期治療が可能であるのに対して、嚢胞性線維症やブルーム症候群などの他の症状は生涯管理が必要であると指摘している。これは唾液ベースのテストなのだが、 Canavan病のような他の疾患は現在、治療可能ではない。両親の両方に同じ遺伝子に異常があることが判明した場合、夫婦は医療機関と協力して選択肢を検討し、正しい選択をする時間がある。Counsylはまた、ダウン症候群、クリンフェルター症候群、22q11.2症候群を含む最も一般的な染色体状態を検出するために、血液型DNA検査を提供している。さらにCounsylは、特定の癌の増加に関連している最大36個の遺伝子を見るために、唾液または血液の小さなサンプルを使用するReliant Cancer Screenを提供している。
BAHRAM KERMANI, CRYSTAL GENETICS
次に表彰台に立ったのはCrystal Genetics、Inc.の創設者兼CEOのBahram Kermani博士であった。Kermani博士は計算生物学、ゲノム学、機械学習の分野の専門家であり、2016年1月の創業以来、同社の経営幹部および設計職を担当している。 クリスタル・ジェネティクスは初期段階の遺伝子検査会社であり、生殖系列および体細胞突然変異/変異体を検出するための可能な臨床グレード精度および包括性を達成することに重点を置いている。同社の理念は、生命に影響を与える疾病と強く相関する変異を検出する場合、あらゆる単一変異体の検出精度が重要であるということだ。これは、単一の偽陽性エラーに基づく情報が、患者に非常に強い不安感を与えることも、翻って潜在的に患者の寿命を延ばすこともあるからである。同社は、一方のエラータイプと他方のエラータイプをトレードオフしないと述べている。むしろ、その目的は、両方を排除し、その後、高い予測力で真の臨床グレード全ゲノム遺伝学的検査を可能にすることである。同社では、機械学習（深い学習）、エキスパートシステム、シグナルプロセッシング、および新規ゲノムアセンブリ技術の力を引き出すことによって、これを実現しており、また、同社のユニークなインシリコ検証ツールは、検出されたバリアントの完全な証拠を専門家が見ることを可能にしている。可能な限り正確な精度を達成するため、サンプル/ライブラリーの作成からゲノム解析まで、従来の臨床ゲノムシーケンシング技術のバイアス生成ステップの多くを排除したと述べている。さらに、同社のゲノム解析の方法は配列決定技術には無関係である。最終的な精度と包括性に近づくために、Crystal Geneticsは、生殖系列および体細胞（固形組織および液体生検）サンプルの処理のために、内部的に複雑なゲノム解析アルゴリズムを開発することに多大な投資をしてきた。 Crystal Geneticsによると、これらのアルゴリズムにより、シーケンシングマシンによって生成されたDNA読み取りから、あらゆる情報（有形または微妙）を抽出することが可能になったのである。
PETER DONNELLY, GENOMICS PLC
トラック1（精密医学における人工知能）午前のセッションでは、オックスフォード大学の統計科学教授、Wellcome Trust Centre for Human Genetics ディレクター、Genomics PLCの創設者兼CEOのPeter Donnelly氏が"AIによる前臨床および臨床薬発見と開発"について講演を行った。Genomics PLCは、遺伝子変異とヒト疾患との関係を明らかにするために、ゲノムおよび表現型データの世界有数のデータベースに最先端の分析とアルゴリズムを開発し適用している。 同社は、このプラットフォームを使用して、製薬会社が医薬品開発プロセスの失敗リスクを防止する事を目論んでいる。 Genomics PLCは、多くの統合された遺伝子型 - 表現型研究を通じた分析が、医療に革命を起こす可能性を秘めていると考えている。同社は、このようなデータセットを総合的な分析によって、特に健康や病気に関して人間の生物学の重要な側面を明らかにする方法で統合するよう取り組んでいる。 Genomics PLCは、パートナーと協力してこれらの分析を使用して、研究プログラムの新しい洞察を導き、より良い決定を下すのに役立つという。同社は、ゲノムワイド関連研究（すなわち、エフェクトサイズ推定値、信頼区間、p値、および遺伝的変異体のゲノム中の位置）からの要約統計量である、重要な要素をさまざまなソースからのデータを統合している。また、個々のレベルの遺伝データから独自の要約統計量を算出する。これまでに、250以上の機関を代表する科学者が要的統計法の確立のためにデータの提供をおこなってきた。 Genomics PLCは、これらのデータの共有および広範な使用が、ヒト疾患の治療を改善するための科学研究を加速すると考えている。
ATUL BUTTE, UCSF
トラック1の次のスピーカーはAtul Butte博士（写真）であった。博士はUCSF計算健康科学研究所ディレクター、カリフォルニア大学ヘルス・サイエンス・サービの臨床情報学専務理事、そして国立アレルギー・感染症研究所（NIAID）の臨床・分子データリポジトリImmPortの主任研究員を務める。Butte博士は、「330億のUCヘルスデータポイントから正確な医学を実施する」と題したプレゼンテーションを行った。Butte博士が率いるUCSFのコンピュータ健康科学研究所（ICHS）は、ビッグデータの力を活用するUCSFの基盤となっている。ICHSは、UCSFの教員、教職員、研修生全員がコンピュータサイエンス技術に十分な教育を受け、定量的な情報を照会し分析するための知識と理解を得ることを保証するのだ。 ICHSはまた、研究成果と個々の健康データを収集、接続、分析するための能力とインフラストラクチャを構築し、研究者や臨床医が生物学的プロセス、健康や疾病への影響、効果的な治療法の発見、治療法。研究所は、研究者がデータを「リサイクル可能な」資源と考えるような文化への転換を促すことを目指しているという。骨の折れるよう努力によって集められたとしてもトップレベルの発見には至らない情報や特定の最終用途で収集されない情報も、他のデータと組み合わされば、大きな価値を生み出すこともある。さらに、データは「再生可能」であり、改ざんされたり使い果されたりすることなく繰り返しアクセスできる。 ICHSは、新しいパターンと知見を得るために古いものや新しいものを切り詰めることができ、最終的にはより効果的な研究につながり、より予測的で予防的で正確な保健医療につながるツールを構築する作業を担当している。 ICHが関与している現在のプロジェクトには、以下のものが含まれる：
UCヘルスレコード - UCヘルスの臨床情報学のエグゼクティブ・ディレクターであるDr. Butteは、560万人の患者レコードからの電子健康記録（EHR）とその他のデータを5つのUCメディカル・センターに結びつけるためのコンピュータ・インフラストラクチャの構築に努めている。このイニシアチブは、変革をもたらし、データ主導型のケアの進歩をもたらします。発見を加速する。カリフォルニア人以上の人々の健康を改善する。
ハイパフォーマンスコンピューティング - ICHSは、クラスター間および個々の教員の研究グループ内に分散された協調コンピューティング機能を統合している。その結果、インフラストラクチャーと機能の調整により、研究者は大規模なデータセットの取得、分析、保管、および使用をより効率的に行うことができる。
教育資源 - ICHSは、UHSFの研修生、研究者、医師、スタッフが統合されたEHRやその他の計算ツールやリソースなどのビッグデータにアクセスし、管理・分析・使用するための教育リソースを開発し、提供する予定だという。
IMMUNOLOGY DATABASE AND ANALYSIS PORTAL（ImmPort） - これは関連するデータセットを統合し、発見のペースを加速することを目的とした臨床試験データのNIAID資金提供リポジトリである。
ERIC LEFKOFSKY, TEMPUS
本セッションでは、Tempus創設者兼CEOのEric Lefkofsky氏が追加講演を行った。 Lefkofsky氏は、Groupon、Uptake Technologies、Mediaocean、Echo Global Logistics、Inner Workingsを共同設立した起業家である。 彼はまた、ベンチャーファンドライトバンクの創設パートナーでもある。 Lefkofsky氏は妻を乳がんで亡くしたことから、2015年後半には医師や患者が扱うことのできる最大の臨床データや分子データを構築することを目標に、Tempusを設立したという。 Lefkofsky氏は、現在のデータインフラストラクチャが「完全に壊れている」と「完全にやり直す必要がある」と考えている。Tempusは、ゲノムデータが臨床環境でどのように使用されているかを再定義しようとしており、 目標は、より多くのデータを収集する際に医師にツールを提供することによって、各患者が以前に来た他の人の治療から恩恵を受けることだという。
（写真提供：Rosalyn Lee, PMWC）
