パーソナルゲノミクス

パーソナルゲノミクスまたは消費者遺伝学は、個人のゲノムの配列決定、分析、解釈に関わるゲノミクスの分野です。遺伝子型決定の段階では、一塩基多型(SNP)分析チップ(通常、ゲノムの 0.02%) や、部分的または完全なゲノム配列決定など、さまざまな手法が使用されます。遺伝子型が判明すると、個人の変異を公開されている文献と比較して、形質発現の可能性、祖先の推測、および疾患リスクを判定できます。

自動化されたハイスループットシーケンサーにより、シーケンシングの速度が向上し、コストが削減されたため、2015年以降、解釈を含む全ゲノムシーケンシングを1,000ドル未満で消費者に提供することが可能になりました。消費者に直接ゲノムシーケンシングサービスを提供する新興市場は、個人の遺伝情報の広範な知識に関連する医学的有効性と倫理的ジレンマの両方について新たな疑問をもたらしています。

個別化医療とは、患者の予測される反応や病気のリスクに基づいて治療構造や医療上の決定を対象とする医療手法である。^[1]国立衛生研究所の一部門である国立がん研究所（NCI）は、個別化医療を通じて病気を予防、診断、治療するために分析される主な要因として、患者の遺伝子、タンパク質、環境を挙げている。^[1]

個別化医療の概念には、予測医療、精密医療、層別医療など、さまざまなサブカテゴリがあります。これらの用語は、この実践を説明するために互換的に使用されますが、それぞれに個別のニュアンスがあります。予測医療は、多くの場合、個人ゲノム技術を通じて得られた情報を利用して、特定の個人に対する病気の可能性を予測し、予防措置を講じる医療分野を表します。^[2] 精密医療は、患者の遺伝子、環境、ライフスタイルに焦点を当てている点で、個別化医療と非常によく似た用語ですが、より広い用語に関連する混乱や誤解を避けるために、国立研究評議会によって使用されています。層別医療は、治療に対する特定の反応に基づいて患者をサブグループに分割し、特定のグループに効果的な治療法を特定することに焦点を当てた、個別化医療のバージョンです。^[3]

個別化医療の使用例としては、腫瘍ゲノム学や薬理ゲノム学が挙げられます。腫瘍ゲノム学は、がん関連遺伝子の特性評価に焦点を当てた研究分野です。がんの場合、腫瘍に関する特定の情報を使用して、個別化された診断および治療計画を作成します。^[4]薬理ゲノム学は、人のゲノムが薬物に対する反応にどのように影響するかを研究する分野です。^[5]この分野は比較的新しいものですが、NIH薬理ゲノム学研究ネットワークへの資金提供の増加もあり、急速に成長しています。2001年以降、検索用語「薬理ゲノム学」および「薬理遺伝学」に関連するPubMedの研究論文の数は、ほぼ550％増加しています。^[6]この分野により、研究者は遺伝的差異が薬物に対する体の反応にどのように影響するかをよりよく理解し、どの薬が患者に最も適しているかを知ることができます。これらの治療計画は、米国における入院や死亡の大きな原因である薬物有害反応を防ぐか、少なくとも最小限に抑えることができる。全体として、研究者は薬理遺伝学によって医師が個々の患者のニーズに合わせて薬をより適切に調整できるようになると考えている。^[5] 2016年11月現在、FDAはラベルに薬理遺伝学情報が記載された204種類の医薬品を承認している。これらのラベルには、遺伝子型別の投与指示や有害事象のリスクなどが記載されている場合がある。^[7]

疾患リスクは、一般的な病状に関する遺伝子マーカーとゲノムワイド関連研究に基づいて計算されることがあります。これらの研究は多因子であり、評価には環境要因が含まれます。個別にはまれな疾患（米国で罹患している人は20万人未満）であっても、全体としては一般的です（米国人口の約8〜10％が罹患しています^[8]）。これらの疾患のうち2500種類以上（より一般的なものもいくつか含む）は、予測遺伝学の臨床的影響が十分に高いため、単一遺伝子（および全ゲノム配列）で利用できる医療遺伝子検査として推奨されており、毎年約200の新しい遺伝性疾患が増加しています。^[9]

「次世代 DNA シーケンシング」 などの新しい、より高速で安価な DNA シーケンシング技術の継続的な開発により、ヒトゲノムのシーケンシングにかかる​​コストは急速に低下しています。

米国国立衛生研究所の一部門である国立ヒトゲノム研究所は、ヒト全体のゲノムを解読するコストが2006年の約1,400万ドルから2015年後半には1,500ドル以下に下がったと報告している。^[11]

二倍体ヒトゲノムには60億塩基対がある。統計分析によると、ショットガンシーケンシングで25塩基対の読み取りからヒトゲノムの90％で両方の対立遺伝子をカバーするには、約10倍のカバレッジが必要であることが明らかになった。^[12]これは、合計600億塩基対をシーケンスする必要があることを意味します。Applied Biosystems SOLiD、Illumina、またはHelicos ^[13]シーケンシングマシンは、1回の8,000ドルから18,000ドルの実行で20億から100億塩基対をシーケンスできます。コストには、人件費、データ処理コスト、法的コスト、通信費、およびその他のコストも考慮する必要があります。これを評価する1つの方法は、商用オファーを使用することです。最初のこのような全二倍体ゲノムシーケンシング（60億bp、それぞれの親から30億bp）はKnome社によるもので、価格は2008年の35万ドルから2009年には99,000ドルに値下がりしました。 ^{[14] [15]これは、SNPチップベースの}ジェノタイピングよりも3000倍多くのゲノム塩基を検査し、個人の健康や祖先に関連するものも含め、新規および既知の配列変異体を特定します。^[16] 2009年6月、イルミナはゲノムあたり48,000ドルで30倍の深さの独自のパーソナルフルゲノムシーケンシングサービスを開始すると発表しました。 ^[17] 2010年に、同社は価格を19,500ドルに値下げしました。^[18]

2009年、マウンテンビューのコンプリート・ゲノミクスは、2009年6月から全ゲノム配列解析を5,000ドルで提供すると発表しました。 ^[19]これは個人ではなく、機関のみが利用できます。^[20]価格は、規模の経済と競争の激化により、今後数年間でさらに下がると予想されています。^{[21] [22]} 2014年の時点で、ほぼ完全なエクソーム配列解析は、結果と個人カウンセリングを含めて、ジェントルによって2,000ドル未満で提供されていました。^[23] 2018年末の時点で、100万を超えるヒトゲノムが1人あたりわずか200ドルでほぼ完全に配列決定されており、^[24]特定の状況下では、極めて安全な個人ゲノムを1つあたり0ドルで提供しています。^[25]これら2つのケースでは、データを研究者が収益化できるため、実際のコストが削減されます。

ゲノムマッピングのコストが全般的に低下したことにより、系図作成サイトがサービスとしてゲノムマッピングを提供できるようになり、^[26]市民科学の例として、OpenSNP ^[27]やニューヨークゲノムセンターのDNA.landなどのクラウドソーシングによる科学的取り組みに自分のゲノムを提出できるようになった。^{[28]科学者の}マヌエル・コーパスが率いるコーパス家はCorpasomeプロジェクトを開発し、^{[29]ゲノム配列決定の低価格に後押しされて、}個人ゲノムのクラウドソーシングによる市民科学分析の最初の例となった。^[30]

米国の主要病院でゲノム医療クリニックが開設されたことで、ブリガム・アンド・ウィメンズ病院の予防ゲノムクリニック所長ロバート・C・グリーン氏などの専門家からは、これらのサービスが米国の医療制度における既存の不平等を拡大させるのではないかという疑問が提起されている。^{[31] [32]}

遺伝的差別とは、個人のゲノムから得られる情報に基づいて差別することです。遺伝的差別を禁止する法律は、米国のいくつかの州^[33]で制定され、連邦レベルでは遺伝情報差別禁止法（GINA）によって制定されています。GINA法は、医療保険会社や雇用主による差別を禁止していますが、生命保険や長期介護保険には適用されません。2010年に医療費負担適正化法が可決され、GINAの保護が強化され、医療保険会社が患者の「既往症」を理由に保険適用を拒否することが禁止され、保険会社が遺伝性疾患などの特定の要因に基づいて保険料を調整することが禁止されました。^[34]未成年者に対する症状発現前の遺伝子検査に関する倫理的な懸念を考慮すると、^{[35] [36] [37] [38]}パーソナルゲノミクスは、そのような検査を受けることに同意できる成人に最初に適用される可能性が高いが、何らかの症状がある場合には、ゲノム配列解析は既に子供に対しても価値があることが証明されている。^[39]

発展途上国におけるヒトゲノム研究についても懸念がある。全ゲノム解析を行うためのツールは一般的に高所得国で利用されており、特定の疾患に罹患した患者を研究するためには先進国と発展途上国との協力関係が必要である。収集されたデータへのアクセスを共有するための関連ツールは低所得国間で平等にアクセス可能ではなく、この種の研究の基準が確立されていないため、現地の研究者に対する公平性に関する懸念は未解決のままである。^[40]

米国では、人間を対象とする生物医学研究は、コモンルールと呼ばれる倫理の基本基準によって管理されており、収集されたデータから名前や住所などの「識別子」を削除することを義務付けることで、被験者のプライバシーを保護することを目的としています。 ^[41]しかし、大統領生命倫理問題研究委員会による2012年の報告書では、「『識別可能な』データと『匿名化された』データを構成するものは流動的であり、進化する技術とデータへのアクセス性の向上により、匿名化されたデータが再び識別可能になる可能性がある」と述べられています。^[41]実際、研究によってすでに、「研究参加者とそのDNA配列に関する研究データを遺伝子系図や公的記録データベースと相互参照することで、研究参加者の身元を発見することが可能」であることが示されています。^[42]これにより、政策立案者に対して、研究者が収集した個々のゲノムデータのアクセス性と使用に関する一貫したガイドラインとベストプラクティスを確立するよう求める声が上がっています。^[43]

企業が個人のDNAを検査することに関する懸念についても議論がある。情報の「漏洩」、プライバシーの権利、そして企業がこれを防止するためにどのような責任を負わなければならないかといった問題があり、規制ルールは明確に定められていない。ゲノム情報の法的所有者が企業なのか、それともゲノムが読み取られた個人なのかはまだ決まっていない。個人のゲノム情報が悪用された例が発表されている。^[44]遺伝的差別、匿名性の喪失、心理的影響などに関連する追加のプライバシーの懸念は、学術界^[44]や政府機関^[41]によってますます指摘されている。

研究の共有による公共の利益と、データの漏洩や再識別のリスクとの間のトレードオフから、さらなる問題が生じます。パーソナルゲノムプロジェクト（2005年に開始）は、ゲノム配列とそれに対応する医学的表現型の両方を一般に公開している数少ないプロジェクトの一つです。^{[45] [46]}

完全なゲノム配列解析は、医療の世界で、正確で個別化された医療の可能性において大きな期待を寄せられています。適切な薬剤を選択するために遺伝情報を使用することは、薬理ゲノム学として知られています。この技術により、個人やその人が持つ可能性のある特定の遺伝的素因に合わせた治療が可能になります（個別化化学療法など）。個人ゲノム情報の最も影響力があり実用的な用途の1つは、新生児の約5％を危険にさらす（最大2,000万ドルの費用がかかる）数百の重度の単一遺伝子遺伝性疾患の回避です。 ^[47]たとえば、ドール・イェショリムによるテイ・サックス病の撲滅です。アメリカ医学遺伝学・ゲノム学会によって精査された別の59遺伝子セット（ACMG-59）は、成人に対して実行可能と考えられています。^[48]

同時に、ゲノムの完全な配列解析により、影響についての結論を出すのが難しいほど稀な多型や軽度の配列変化を特定できるため、臨床ケアの文脈において信頼性が高く実用的な対立遺伝子に焦点を当てる必要性が高まっています。チェコの医療遺伝学者エヴァ・マチャツコヴァは次のように書いています。「検出された配列変異が原因となる変異なのか、表現型に影響のない中立的な（多型的な）変異なのかを区別することが難しい場合があります。疾患の原因となる遺伝子で検出された、意義が不明な稀な配列変異の解釈は、ますます重要な問題になっています。」^[49]実際、エクソームアグリゲーションコンソーシアム（ExAC）プロジェクトの研究者は、平均的な人が、以前は病原性、つまり浸透度が100％であると考えられていたが、健康に明らかな悪影響はない遺伝子変異を54個持っていると推定しました。^[50]

他の新しい技術と同様に、医師はゲノム検査を指示することができますが、その結果を正しく解釈するための訓練を受けていない医師もいます。SNP が互いにどのように反応するかを知らない医師も多くいます。その結果、患者は誤解を招く恐れのある心配な結果を提示され、すでに過負荷状態にある医療システムに負担をかける可能性があります。理論的には、これによって個人が敵対し、不健康なライフスタイルの選択や家族計画の変更など、無知な決定を下す可能性があります。不正確である可能性のある否定的な結果は、理論的には個人の生活の質と精神的健康を低下させます (うつ病の増加や広範な不安など)。

個人ゲノムキットの妥当性に関連する潜在的な問題も3つあります。最初の問題は検査の妥当性です。サンプルの取り扱いに誤りがあると、エラーが発生する可能性が高まり、検査結果や解釈に影響する可能性があります。2番目の問題は臨床的妥当性に影響し、関連する疾患を検出または予測する検査の能力に影響を与える可能性があります。3番目の問題は、個人ゲノムキットの臨床的有用性と関連するリスク、および臨床診療に導入することの利点です。^[51]

人々は、結果の解釈と、その経験から合理的に何を得るべきかについて教育を受ける必要がある。顧客が健康情報を誤解することへの懸念は、FDAが2013年に23＆Meの健康分析サービスを停止した理由の1つであった。^[52]自分のゲノム配列の側面について教育を受ける必要があるのは一般の人々だけではなく、医師や科学ジャーナリストなどの専門家にも、患者や一般の人々に情報を提供し、教育するために必要な知識が提供されなければならない。^{[53] [54] [55]}こうした取り組みの例には、 Personal Genetics Education Project（pgEd）、スミソニアン博物館とNHGRIの協力、ハーバード大学医学部とブリガム・アンド・ウィメンズ病院の取り組みであるGenomes to PeopleのMedSeq、BabySeq、MilSeqプロジェクトなどがある。

健康分野以外でのパーソナルゲノミクスの主な用途は、ネアンデルタール人などの進化の起源情報を含む祖先分析（遺伝系譜学を参照）である。 ^[56]

1997年のSF映画「ガタカ」は、個人のゲノム情報が誰でも簡単に入手できる近未来社会を描き、それが社会に及ぼす影響を描いています。パーフェクトDNA ^[57]は、マヌエル・コーパス博士自身のゲノム科学者としての経験と専門知識を活用し、これらの非常に困難な問題のいくつかを探求し始めた小説です。

2018年、警察はゴールデンステートキラーまたはイーストエリアレイピストの主犯であるジョセフ・ジェームズ・デアンジェロ^[58]と、 1987年のジェイ・クックとタニヤ・ヴァン・カイレンボルグの殺人事件の主犯であるウィリアム・アール・タルボット2世を逮捕した。 ^{[59]これらの逮捕は、オープンソースデータベース}GEDmatchにアップロードされた個人ゲノムに基づいており、捜査官は犯罪現場から回収されたDNAと容疑者の親族がデータベースにアップロードしたDNAを比較することができた。^{[60] [58]} 2018年12月、ファミリーツリーDNAは利用規約を変更し、法執行機関が「暴力犯罪」の容疑者を特定したり、被害者の遺体を特定したりするためにサービスを利用できるようにした。同社は、少なくともいくつかの事件でFBIと協力していることを確認した。^[61]それ以来、暴行、強姦、殺人の容疑者約50人が同じ方法で逮捕されている。^[62]

個人ゲノム解析により、捜査官はGEDmatchを使用して、これまで知られていなかった遺体（バックスキン・ガール^[63] 、ライル・ステヴィク^[64]、ジョセフ・ニュートン・チャンドラー3世^[65]）を特定することも可能になった。

• ダドリー＆カルチェフスキー（2013）。パーソナルゲノミクスの探究。オックスフォード大学出版局。ISBN 978-01996444902012年12月1日時点のオリジナルよりアーカイブ。
• Sweet K、Michaelis R (2011 年 5 月)。多忙な医師のための遺伝学、ゲノミクス、個別化医療ガイド (第 1 版)。Springer Scientific Press。ISBN 978-94-007-1147-1。
• キャドワラダー、キャロル (2013 年 6 月 8 日)。「ゲノム配列を解析したら何が起こったか」。ガーディアン。2013 年7 月 10 日閲覧。
• マヌエル・コーパス(2016)。パーフェクト DNA。CreateSpace独立出版プラットフォーム。ISBN 978-1539783725. ASIN  1539783723。