12. 臨床応用システム

12.1 がんゲノム医療

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

12.2 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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