様式２―１―４－１（別紙）
中 長 期 目 標
中 長 期 計 画

国立がん研究センター
年度評価
令 和 ６ 年 度 計 画
主な評価指標

項目別評価調書
１－１
法人の業務実績等・自己評価
主な業務実績等

るための実証研究を推進す
る。

② がんの予防法や検診手

実証研究を推進する。
具体的な取り組みは、次の
とおりである。
・スプライシング異常を引き
起こすゲノム変異を高精度
に同定する情報解析手法の
開発、数十万検体規模の公
共トランスクリプトームデ
ータを用いたスクリーニン
グ系の確立・改良を行う。ま
た、アノテーションパイプ
ラインの拡充により、がん
をはじめとする疾患に関連
するスプライシング変異の
カタログ化を進める。
・内閣府BRIDGE事業を中心に
センター全体としてメディ
カルAI研究開発を行い、AI
を用いた先端的がん創薬・
個別化医療研究を進める。
得られた成果を臨床応用し
ていくことに重点をおき、
医療機器承認を中核とした
社会実装を目指す。
・生物統計学部門と共同開発
したcell-free DNAの時系
列変異アレル頻度の変化点
検出技術の有効性がシミュ
レーション・データで実証
できたため、実データに適
用する。
・がん細胞進化を模すコンピ
ュータ・シミュレーション・
プログラムのアルゴリズム
を改良してさらに計算速度
を向上し、改良した薬剤介
入アルゴリズムを本格適用
して、がん遺伝子阻害時の
がん進展シナリオの予測性
能向上を図る。
・ナノポアシークエンサー
（MinION）から出力される
電流値データを元に深層学
習を用いて、DNA付加体の
DNA上の位置を検出する技
術について、アルゴリズム
を改良して付加体の検出力
向上を目指す。

○疾患原因・創薬標的として注目される「スプライ
スサイト生成変異」を、シークエンスデータから
効率的に同定する新規情報解析手法を開発し、公
共シークエンスデータレポジトリに格納されてい
る30万件以上のデータの再解析を実施、約３万件
のスプライスサイト生成変異を同定した。
○内閣府BRIDGE事業を中心にセンター内のメディカ
ルAI研究開発を実施し、下記の成果を得た。
１．肺がん統合データベースを用いたマルチオミ
ックス解析を施行し、肺腺がんの新たな治療標
的候補を同定するとともに、機械学習を用いて
精緻に患者を層別化した。
２．超音波診断支援AIを開発し、薬事承認を取得
した。
３．大腸内視鏡診断支援AIに関して、病変候補部
位検出ソフトウエアのupdate版を開発し、薬事
承認を取得した。
４．上部胃がんにおける脾門部リンパ節転移を予
測する機械学習モデルを開発した。
○cell-free DNAの時系列変異アレル頻度の変化点
検出技術について、当センターが関与するプロジ
ェクトの実データに対して適用を検討した。
○がん細胞進化を模すコンピュータ・シミュレーシ
ョン・プログラムのアルゴリズムの改良が完成し、
当該技術の特許を申請した。工業的応用について
発案した。
○ナノポアシークエンサー（MinION）から出力され
る電流値データを元に、DNA 付加体のDNA 上の位
置を検出する技術について、アルゴリズムの改良
を行い、検出力の向上を図った。

② がんの予防法や検診手法
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自己評価