序

〜ビッグデータと 「システム医学」 〜

生命はネットワークである．全体は部分に，部分は全体に依存する．生体を構成する要素は液性因子や自律神経系で結ばれ，複雑なフィードバック機構が存在する．しかし近年，各要素の動態を解析することにより，相互に影響を与えるネットワーク構造のモデル化が可能となった．こうしたシステム生物学は，すでに周期的な遺伝子発現や状態遷移に関する研究を大きく進歩させた．

コンピューターの発達や次世代シークエンサーをはじめとする測定機器の進歩はめざましい．これらの生み出すデータの量は膨大であり，ゲノム科学や脳科学ではインフラの整備とインフォマティシャン育成の必要性が強く叫ばれている．しかしながら分子や細胞レベルの情報は，生理学データや臨床データと統合しなければ，臨床的な意味はわからない．

臨床医学や医療も社会システムの一部であり，多くの要因に影響される．これは生命体と同じである．特に高齢者に多い生活習慣病は多因子性疾患であり，臨床経過は山渓を旅するが如しである．こうした疾患に対する治療は確定的ではなく確率的である．そこで疫学研究に基づくEvidence Based Medicine（EBM）の重要性が1990年代から強調されるようになった．しかし疫学研究により集団に関する知見は得られても，目前の患者に対する効果まではわからない．さらに低い確率で生ずる重大な事象を予防しようとすると，1人が恩恵を受けるためには数百人を治療しなければならない．この場合，副作用や医療費が問題となる．こうした医療の有効性や意義を明らかにするには，臨床疫学や医療経済のデータが必要である．

現在の不確実な医学に対して，2015年2月に米国のオバマ大統領がPrecision Medicine Initiative を発動した．これは，ゲノム，バイオマーカー，病歴，生理検査，日常活動などを統合して，個別化もしくはサブグループ化した医療の実現をめざすもので，240億円の研究費を充てるという．すでにイギリスは2012年からゲノム10万人計画をはじめ，Precision Medicineに乗り出そうとしている．

Precision Medicineにおける個々の課題はとりわけ目新しいものではない．しかし医療・医学の多様なデータの統合に向けて国をあげて取り組む決意を表明した点で，国際的に大きなインパクトを与えている．わが国も医療と医学を推進しようとすれば，データ統合を進めなければならない．「システム医学」や「超スマートヘルスケア」などのビジョンのもとに，各研究者が独自の世界で努力することが重要である．ビジョンのないままに突き進むと，研究の成果を統合できずに終わることが多い．これは日本の科学や医学の歴史において，何度もくり返されてきた．

情報社会の到来により，研究者にはビッグデータや数理科学を踏まえた研究が必須となった．社会との連携や共創も注目されている．しかしビッグデータには多くの落とし穴があり，注意してデータを扱う必要がある．本特集はこうした時代の変化を現時点で俯瞰するために企画された．情報爆発時代の生命科学と医学・医療研究のためのプラットフォームとなれば幸いである．

終わりにご多忙のなか，ご執筆いただいた先生方に心より感謝申し上げます．

2016年2月

永井 良三，宮野 悟，大江 和彦