秘密計算によるプライバシを保護した  個人ゲノムデータ利用

筑波CS/JST  CREST  佐久間　淳

agenda

•  ゲノムのプライバシ  •  CREST概要  •  研究の展開  •  Posi2on  opened!

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個人ゲノム

•  ゲノム塩基配列中の一塩基の変異 (SNP)  •  SNPは個人間で異なっている  •  臨床応用が期待される  – SNP特定の薬剤に対する感受性など  

•  遺伝情報による患者個々の体質に医療  – 個別化医療

個人ゲノムで何がわかる？

•  耳あかのタイプ、乳糖不耐性  •  ２型糖尿病の罹患リスク  •  祖先はどの大陸から来たか？  •  アルコールを飲むと赤くなるか  •  子どもが嚢胞性線維症になるおそれがあるか  •  生活習慣病の罹患リスク  •  性格、IQ、能力、

あたる

不確実  (後天的要因が大きい)

ゲノム個別化医療

•  個人ゲノムに応じた医療  •  薬剤感受性を考慮した抗がん剤の選択、投

与量の決定  •  生活習慣病の罹患リスクを考慮した予防医

療・検診  •  アンジェリーナ・ジョリーは遺伝子診断の結果を受けて乳

房切除を決めた    

ゲノムの脆弱性　（１）

•  ゲノムは体毛等から容易に取得可能である。  •  対象となる個人に物理的に接触可能であれ

ば、ゲノムの詐取が可能(他人のゲノムで23andme)  

•  他人のゲノムで保険に入る？  •  オレオレゲノムの危険性  

ゲノムの脆弱性　（２）

•  ゲノムは1bitの情報が重大な影響を持ちうる  – 若年性痴呆症になる顕著なリスクを表すSNPが存

在  

•  ゲノムからIQが予測可能？  •  ゲノム差別の問題(就職差別、結婚差別、医

療保険差別)

ゲノムの脆弱性　（３）

•  ゲノムはそれ自身が強力な個人識別子として働く  

•  同時に、個人の性質・体質(将来表れる可能性のある障害や疾病、能力、IQ、身長、性格を含む)も表現する  

•  識別子と属性情報が一体化しているため、匿名化が不可能であり、ゲノムが漏洩した場合、持ち主とその人の体質が同時に漏洩する  

•  ゲノム詐取によるゲノムクライム  •  脅迫 「facebookにお前のゲノムのせるぞ！」  

ゲノムの脆弱性　（４）

•  ゲノムはその近親者のゲノムと強い相関  •  ゲノム漏洩の被害は近親者におよぶ

•  アンジーの妹や娘は…

ゲノムプライバシー

•  ゲノムを使ったサービスはいろいろ立ち上がるはず  

•  多分皆さんが死ぬまでには自分のゲノムを調べて使う日がくる  

•  どうやってそれを管理し、利用するか？

   

Privacy-­‐preserving  data  collec2on  and  analy2cs  with  guarantee  of  informa2on  control    

and    its  applica2on  to    personalized  medicine  and  

gene2c  epidemiology  

                           Jun  Sakuma,    U.  Tsukuba  Noboru  Kunihiro  ,    U.  Tokyo  

         Koji  Tsuda,    AIST  Ichiro  Takeuchi,    Nitech  Yoshiji  Yamada,    U.  Mie  

Comp.  Sci.

Medicine

Security  and    privacy

Bioinfo  and  Biostats  

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JST  BIG  DATA  CREST

Our  mo2va2on:  informa2on  control

•  Large  collec2ons  of  personal  big  data  enhance  public  interests  and  personalized  services  

•  Privacy  viola2on  is  unavoidable  –  Human  error,  unexpected  accidents,  inside  job  

•  We  preserve  privacy  not  by  hiding,  but  by  guaranteeing  analyzability  and  controllability  

•  Isolated  small  private  data  can  be  made  big  data  •  Applica2on  to  personal  genome  diagnosis  system    

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Analyze  private  data  without  sharing

Data  owner  e.g.,  purchase  logs  Clinical  info.

Provides  encrypted  data

Analysis  without  decryp2on

Collec2on  base  (CB)  e.g.  cloud  storage

Analy2cs  base  (AB)  e.g.  ad  provider,  medical  res.  inst.

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Personalized  medic.  experiment  (2015-­‐)

Collec2on  base      

Analy2cs  base    

Personalized  medicine  servicer

Hospitals  related  to  G&G  sci.

Analyze  disease  risk

disease  risk

Personalized  medica2on

doctor

pa2ents

privacy/incen2

ve  

analysis  

POINT  1.  Experiments  with  real  pa2ents,  real  hospitals    2.  Hospitals  and  doctors  have  no  risks  to  treat  pa2ents’  genome  3.  Even  if  genome  is  leaked,  it  can  be  invalidated  aberwards   14

Gene2c  cohort  experiment  (2017-­‐)  

Collec2on  base    

Analy2cs  base  

Iden2fy  SNPs  related  to  diseases

Grp.  1

Collec2on  base    

Grp.  2

POINT  1.  Distributed  private  data  is  transformed  into  one  BIG  DATA  2.  Doctors  or  pa2ents  can  control  who  u2lizes  at  what  2me     15