ヒトの遺伝的染色体地図を作る

岡田 2000年に当財団の10周年記念として「21世紀のライフサイエンスの展望」ということでシンポジウムを開催して、中村先生にもオーダーメイド医療について話をしていただきました。あのときに取り上げたテーマで大きかったのは再生医療とオーダーメイド医療だったと思うんですけれど、たとえば製薬企業のほうからいうと再生医療はまったく違う土俵でしてね。それに対して先生のやっておられるヒトゲノムのＳＮＰ（スニップ：一塩基多型）解析に基づくオーダーメイド医療の基盤作りというのは今の製薬企業にとっても非常に貢献度は高いだろうと。それで機会があれば先生と一度お話をさせていただきたいと思っていました。ところで、ちょっと先生のご経歴のほうから話をうかがいたいんですけれど、先生が大阪大学の医学部を卒業されたのは…。

中村 1977年です。

岡田 それで外科医として勤務され、ちょうどそのときにがん遺伝子の問題が出てきたということですが…。

中村 阪大の第2外科の場合は、だいたい卒業後４年間、臨床に従事する仕組みになっているんですけれど、臨床の場でがん患者さんを見ているといろいろ疑問が起こるわけです。どうしてがんになるのかというシンプルな疑問から始まって、ある患者さんは急激に病状が進むのに、ある患者さんはそうでもない。薬が驚くほど効く人もいるのに効かない人もいる。とんでもない副作用が出る人もいる。そうした疑問を解決する手がかりの一つとして、当時、がんは遺伝子によって起こるという考え方が公表されたので、研究するのだったら遺伝子からがんに迫れないかと考えたんです。
岡田 そのときはそれを勉強して、また臨床に戻るつもりだったわけ？

中村 そうです。臨床をやりながら、研究を続けていきたいと。

岡田 実学そのものやったわけですね。

中村 やっぱり医学は実学でなければならない。患者さんを背景にしているのが医学だと思っていまして。そういう意味では、いずれ外科医としてがん患者さんの治療などに還元できればと思いながら研究を始めたんです。

岡田 それから米国のユタ大学に留学される。それはどんな経緯で？

中村 たまたま留学先を探しているときに、家族性大腸腺腫症、ポリープが何千個もできて大腸がんになる遺伝病の原因遺伝子はこうすれば探せますよという方法（連鎖解析）をユタ大学のレイ・ホワイトが書いていたのを読んで、すごく簡単に遺伝子が見つけられそうに思いました。自分も大腸がんの患者さんをたくさん見ていたので、それをやろうと。けれど留学してすぐに気づいたのは理論的には可能だけれど、それをきちんとやれるマーカー（目印）がない。ＤＮＡ配列で遺伝的に個人差を示す部分ですね。それを手がかりに病気に関連する遺伝子の染色体上の位置をしぼりこむのですが、そのマーカーを見つけるところから始めないといけない。そのときに、たまたま非常に効率よくマーカーを見つける仕組みを私が作りあげたのです（ＶＮＴＲマーカー：特定の短い塩基配列の繰り返し回数の違いからなる）。作った次の瞬間から、もう向こうのスタッフに昇格です。給料も倍、技術者が８人も９人もついて。とにかくおまえにマーカーを見つける仕事はまかせたと。1988年にそのマーカーを染色体上に位置づけた遺伝的染色体地図ができました。80年代後半に次々と遺伝病の染色体座位が決まったんですけれど、それはほぼ全部といっていいくらいホワイト・中村マーカーを利用したものです。

岡田 すごいな。その当時からものすごい仕事をやっておられたわけですね。

中村 単純で大変な作業ですけれど、広く貢献できる。ＤＮＡ鑑定にも使われて、ＦＢＩからスカウトもされた（笑）。で、その頃思ったのは、そういう幅広い基盤作りを大きなプロジェクトとして推進して、多くのグループと共同しながら病気にアプローチしていくのは、すごく医学に対して貢献度が大きいなと。

岡田 それまではなかったですよね。そういう感じのプロジェクトというのは。

中村 それまでは個人型の研究だったんですよね。私がアメリカにいるとき一番印象的だったのは、染色体地図を作るための研究費の審査会があったときのことです。ノーベル賞クラスの人が何人も来て、彼らの出した結論は、予算を倍に増やすから早くやりなさい。早くできれば、それだけ広く貢献できるからと。日本では考えられないですね。とにかくみんなの役に立つことは早くやって、社会に還元しなさいと。

岡田 いや、たいしたものですね。

中村 たしかに研究というより作業的な要素が大きいのですが、できたものがどれだけ社会の役に立つかということをちゃんと評価していただけました。

国際ハップマッププロジェクト

岡田 中村先生は今、ＳＮＰ解析に基づいてヒトゲノムの多型性パターンの地図を作るという「国際ハップマッププロジェクト」にも参加されていますよね。ちょっと説明していただけますか。

中村 そのプロジェクトが今後、どう役に立っていくかをまず説明しますと、たとえば薬が効く、効かない、あるいは自分には合う、合わないという経験をみなさんもっておられると思います。今までそれは体質といってきたわけですけれど、体質というのを科学的に考えていくと遺伝暗号（ＤＮＡ）の違いが大きく影響しているのですね。それはみなさんお酒でよくわかっておられる。アルコールを分解する酵素ができないから、お酒に弱い。それも遺伝暗号の違いによる。同じように薬が効かない、副作用に弱いというのも遺伝暗号の違いである程度説明できるんです。今、すごく薬がムダに使われていますよね。薬が効かなかった、あるいは効きにくかった割合は平均すると50％ともいわれる。その人たちはまた別の薬をためすことになる。どんな薬が効くか、遺伝的に特徴づけられていることがわかれば、効率的に薬を使えるし、副作用も回避できる。薬の使い分けができると。そういうことから、オーダーメイド医療という言葉を私も使ってきたわけです。日本では夢物語という感じで捉えられていたんですけれど…。

岡田 僕もそう思っていました（笑）。

中村 けれど、2003年11月に米国のＦＤＡ（食品医薬品局）がガイダンスを出したのです。これからは薬を遺伝子情報によって使い分けなさいと。それから一気に風向きが変わって、やっぱりこれは現実の問題だとなった。

岡田 それで今、ＳＮＰというのを利用しようという話がよく出てくるでしょ。このプロジェクトもそうですね。繰り返し配列とかじゃなくて、塩基配列がＡかＧというように一文字だけ違うＳＮＰによって多型性のパターンを調べようとなっている理由は？

中村 ＤＮＡ配列の個人差（多型）のマーカーというのは私が80年代に見つけたものも含めて何種類かありますけれど、今なぜＳＮＰかというと、われわれのゲノムの中には1000万箇所ぐらいあって非常に多いのです。他のものと比べて高密度の情報を入手できますし、解析も単純化しやすく高速化できる。だから、病気の人と病気でない人を比べて遺伝的な特徴を調べるにはＳＮＰが効率的だという考え方が90年代の終わりから出てきて、解析さえ効率的にできれば、ある病気のなりやすさ、ある薬に効く、効かない、副作用の問題など一気に解決できるのではないかと…。

岡田 しかし、1000万個所といっぱいあるわけでしょ。なんか仕分けしないことにはとてもじゃないけれど…。

中村 今回のプロジェクトにおける目的の一つはそれで、たとえば１万塩基対の中にＳＮＰがいくつかあるとしますよね。すると、ある場所がＡなら別の場所はＧというように近い距離だと強いつながりがあって連鎖していることが多い。精子とか卵子で染色体の組み換えが起こるとき、組み換えが起こりやすい場所というのは決まっているんですね。ある染色体の部分だと20万塩基対を１ユニットとして捉えることができるから、こことここだけを調べればよいですよとなる。おそらく15万箇所から20万箇所、代表的なSNPを選べばゲノム全体の遺伝的な特徴をカバーできるだろうと。

岡田 大変なものですね。

中村 第一期では、これまでに見つかったＳＮＰから選ばれた60万箇所について、米国、日本、中国、ナイジェリアのＤＮＡサンプルを調べます。日本は４分の１の分担になっていますから、われわれは15万箇所の情報を出さないといけない。たぶん2005年の３月頃には60万箇所のＳＮＰの情報を示した地図が完成します。その60万箇所の情報があれば、代表的なＳＮＰもほとんど特定できる。

岡田 そんなに早くですか。

中村 はい。それは病気の原因とか、薬の効き方や副作用の原因などを解明するための基盤情報となります。

 

EYES

ヒトゲノムの多型性地図の国際的プロジェクト