12. 臨床応用システム

12.1 がんゲノム医療

学習目標

本章の主要概念を説明できる（用語/前提条件含む）
実データ/ユースケースでの適用手順を述べられる
ベストプラクティスや落とし穴を理由とともに指摘できる

体細胞変異解析パイプライン:

class CancerGenomicsPipeline:
    """がんゲノム解析パイプライン"""
    
    def __init__(self, tumor_sample, normal_sample):
        self.tumor = tumor_sample
        self.normal = normal_sample
        
    def identify_driver_mutations(self):
        """
        ドライバー変異の同定
        """
        # 体細胞変異の検出
        somatic_variants = self.call_somatic_variants()
        
        # 既知のがん遺伝子との照合
        cancer_genes = self.load_cancer_gene_census()
        
        driver_candidates = []
        for variant in somatic_variants:
            if variant['gene'] in cancer_genes:
                # 機能的影響の評価
                impact = self.assess_functional_impact(variant)
                if impact == 'HIGH':
                    driver_candidates.append(variant)
                    
        return driver_candidates
    
    def tumor_mutational_burden(self):
        """腫瘍変異負荷（TMB）の計算"""
        total_mutations = len(self.somatic_variants)
        genome_size_mb = 3000  # ヒトゲノムサイズ（Mb）
        
        tmb = total_mutations / genome_size_mb
        return tmb

精密医療への応用:

分子標的薬の選択
免疫チェックポイント阻害薬の適応判定
臨床試験へのマッチング

12.x 導入チェックリスト（実務）

データ保護・規制: 匿名化/仮名化、同意取得、監査ログ、データ保持期間（第11章/付録D参照）
精度評価: ゴールドスタンダード/外部精度管理（EQA）、バリデーション手順書
運用: SOP/手順書、権限管理、バックアップ/DR、障害時の連絡体制
品質管理: QC/QA基準、変更管理、バージョン管理、再現性（コンテナ/ワークフロー）
説明責任: レポート様式、根拠リンク（文献/DB）、可視化（臨床向け）
性能: スループット/遅延目標、スケーリング戦略、モニタリング/アラート

（関連）第11章（プライバシー）、付録D（セキュリティベストプラクティス）

12.2 希少疾患診断

エクソーム/ゲノム解析:

class RareDiseaseAnalyzer:
    """希少疾患原因遺伝子探索"""
    
    def __init__(self, patient_vcf, parent_vcfs=None):
        self.patient_vcf = patient_vcf
        self.parent_vcfs = parent_vcfs
        
    def trio_analysis(self):
        """
        トリオ解析（患者+両親）
        """
        if not self.parent_vcfs:
            return None
            
        # de novo変異の検出
        de_novo = []
        
        for variant in self.patient_vcf:
            if (variant not in self.parent_vcfs['mother'] and 
                variant not in self.parent_vcfs['father']):
                de_novo.append(variant)
                
        return de_novo
    
    def prioritize_variants(self, variants):
        """
        変異の優先順位付け
        """
        scored_variants = []
        
        for variant in variants:
            score = 0
            
            # ACMG基準による評価
            if self.is_null_variant(variant):
                score += 10
            if self.in_disease_gene(variant):
                score += 5
            if self.rare_in_population(variant):
                score += 3
                
            scored_variants.append((variant, score))
            
        return sorted(scored_variants, key=lambda x: x[1], reverse=True)

12.3 薬理ゲノミクス

薬剤応答予測:

class PharmacogenomicsPredictor:
    """薬理ゲノミクス予測"""
    
    def __init__(self):
        self.pgx_database = self.load_pharmgkb()
        
    def predict_drug_response(self, genotype, drug):
        """
        薬剤応答の予測
        """
        # 関連する薬理遺伝子変異の確認
        relevant_variants = self.pgx_database.query(drug)
        
        response_profile = {
            'efficacy': 'normal',
            'toxicity_risk': 'low',
            'dosage_adjustment': 1.0
        }
        
        for variant in relevant_variants:
            if self.has_variant(genotype, variant):
                # 応答プロファイルの更新
                response_profile = self.update_profile(
                    response_profile, variant
                )
                
        return response_profile

12.4 臨床レポート生成

自動レポート作成:

class ClinicalReportGenerator:
    """臨床レポート自動生成"""
    
    def generate_report(self, analysis_results):
        """
        解析結果から臨床レポートを生成
        """
        report = {
            'patient_id': analysis_results['patient_id'],
            'test_date': datetime.now(),
            'findings': [],
            'recommendations': []
        }
        
        # 臨床的に重要な所見
        for variant in analysis_results['pathogenic_variants']:
            finding = self.format_clinical_finding(variant)
            report['findings'].append(finding)
            
        # 治療推奨
        recommendations = self.generate_recommendations(
            analysis_results
        )
        report['recommendations'] = recommendations
        
        return self.format_as_pdf(report)

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演習

本章の手順をサンプルデータで再現し、各ステップのログと主要指標を記録して提出せよ。
代替ツール/パラメータで同等の分析を実施し、結果差分と選定理由を考察せよ。

具体課題例

公開データを用いた再現（SRA/GEO/ArrayExpressから実在アクセッションを選定し）、前処理→主解析→結果要約まで実施。
代替ツールの比較 (例: ツールA vs ツールB)。処理時間/メモリ/精度など評価指標を定義し、比較表を作成。
成果物一式（レポート、使用コマンド/パラメータ、ツール/ライブラリのバージョン、入力/出力、実行ログ、MultiQC等のレポート、図表）を添付。