no raw data, no science 科学における生データの …...no raw data, no...
TRANSCRIPT
No Raw Data, No Science
-科学における生データの重要性 -
宮川剛
利益相反開示：
Editor-in-Chief, Molecular Brain
(Springer Nature）
Editor-in-Chief. Neuropsychopharmacology Reports
(Wiley)
科学における生データの重要性
1. 生データの再利用の効用公的データベースの活用事例
2. 生データの再現性確認「同じデータ、違う結論」の事例
3. 生データの実在確認Molecular Brain誌編集長としての経験
4. 生データマネジメントの未来NIHの新しい規則誰がどのように生データを管理するのか？図書館の新しいミッション？！
生データの重要性
・再利用
・再現性の確認
・実在の確認
1. 生データの再利用
行動に影響するのか
どんな遺伝子がどんな遺伝子が
行動に影響するのか
どのように脳で働いて
行動に影響するのか
どのように脳で働いて
マウスの網羅的行動テストバッテリー
運動能力・運動学習
不安様行動
社会的行動
知覚・感覚機能
学習・記憶
うつ様行動
活動性
各列は、一つの系統の遺伝子改変マウスを示す
200系統のマウスの行動を網羅的に解析53機関 132の研究室との共同研究
Takao et al., Neurosci. Res., 2007を改変
体重
体温
握力
不安様行動
活動量
社会的行動（新奇）
社会的行動（ホーム）
運動機能
痛覚
驚愕反応/PPI
うつ様行動
作業記憶
参照記憶
赤色：亢進・増加, 緑色: 抑制・減少
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カムケーツー欠損マウスの行動異常
• ホームケージでの兄弟殺し
• ホームケージ内での活動量の亢進と「気分の波」
• 不安様行動の異常
• 巣作りの障害
• 顕著な作業記憶の障害
カムケーツー欠損マウスの
海馬の網羅的遺伝子発現解析
組織で出てきているそれぞれの遺伝子のmRNAの量を
それぞれ正確に測定できる
130 probes
12 animals
WT (40W)
WT (40W)
WT (40W)
WT (12W)
WT (12W)
WT (12W)
HKO (12W)
HKO (12W)
HKO (12W)
HKO (40W)
HKO (40W)
HKO (40W)
lower
Higher
Normalized expression levels
カムケーツー欠損マウスの海馬では、
2000個以上の遺伝子の発現量が変化！
Yamasaki et al., Molecular Brain., 2008
WT
カムケーツー欠損マウスでは、海馬歯状回で
カルビンジン(成熟した神経細胞にだけ出るもの）がほとんどない！
正常なマウス
カムケーツー欠損マウス
Yamasaki et al., Molecular Brain., 2008
カムケーツー欠損マウスは
おとなの脳の中に
未成熟脳を持つ
ことがわかった
おとなの脳の中に
未成熟脳を持つ
ようなマウスは
他にもいるだろうか？
各列は、一つの系統の遺伝子改変マウスを示す
200系統のマウスの行動を網羅的に解析53機関 132の研究室との共同研究
Takao et al., Neurosci. Res., 2007を改変
体重
体温
握力
不安様行動
活動量
社会的行動（新奇）
社会的行動（ホーム）
運動機能
痛覚
驚愕反応/PPI
うつ様行動
作業記憶
参照記憶
赤色：亢進・増加, 緑色: 抑制・減少
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Takao et al., Neuropsychopharmacol., 2013
行動異常のパターンがカムケーツー欠損マウスとそっくりなマウス
シュヌリ２欠損マウス
カムケーツー欠損マウスとシュヌリ2欠損マウスは
海馬の遺伝子発現パターンもそっくり!!
遺伝子発現の変化の倍率すらそっくり！!
Takao et al., Neuropsychopharmacol., 2013
ランニング・フィッシャー法
• 遺伝子発現パターンの類似度を高感度で検出！
• 異なる動物種・組織間での比較ができる！
Kupershmidt et al., PLoS ONE, 2010; Hagihara et al., Molecular Brain, 2014
Takao & Miyakawa, PNAS, 2015; Murano et al, Scientific Reports, 2017
変化倍率の順位も考慮したノンパラメトリックな検定法
WT WT
14 30
P30 vs. P14 (WT)
Postnatal days
シュヌリ2 KO マウスと正常な幼若マウスの歯状回の遺伝子発現パターンはそっくり
P30 vs. P14WT vs. KO
P = 1.5 x 10-126 WT vs. KO
P30 vs. P14
KO
WT vs. KO (P30)
Hagihara et al., unpublished
成熟マーカー
幼若マーカー
おとなの脳の中に
未成熟脳を持つ
ようなマウスは
他にもいた！
おとなの脳の中に
未成熟脳を持つ
ようなヒトは
いるのだろうか？
大人 v.s. 乳児
１〜５歳の乳児
20から39歳の大人
健常人
統合失調症
Age1〜5 20〜
P = 8.5 x 10-21
健常な乳児と統合失調症患者の前頭葉(DLPFC)の遺伝子発現パターンはそっくり！
大人 v.s. 乳児
健常人 v.s. 患者
健常人 v.s. 患者
2607 578 1839
P-v
alu
e (-
log)
P=7.1x10-5
P=4.5x10-37
P=0.9154 P=0.4908
成熟マーカー
29 Genes 514 Genes 7 Genes 31 Genes
Hagihara et al., Molecular Brain, 2014
Murano et al., Communications Biology, 2019
87の研究のデータを再解析：未成熟様の遺伝子発現はヒトの疾患横断的に見られる！
a b dc
-5.0
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Parkinson's
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-5.0 5.0 15.0 25.0
hiI-
ind
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Schizophrenia
e
g
f
h
-5.0
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5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
-5.0 5.0 15.0 25.0
hiI-
ind
ex
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Autism
-5.0
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
-5.0 5.0 15.0 25.0
hiI-
ind
ex
hiM-index
Alzheimer's
-5.0
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
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hiI-
ind
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hiM-index
ALS
-5.0
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
-5.0 5.0 15.0 25.0
hiI-
ind
ex
hiM-index
Bipolar Disorder
-5.0
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
-5.0 5.0 15.0 25.0
hiI-
ind
ex
hiM-index
Huntington's
-5.0
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
-5.0 5.0 15.0 25.0
hiI-
ind
exhiM-index
Major Depression
Schizophrenia
Alzheimer’sALS
Autism
hiM-index
hiI-
ind
ex
i
#1
MDD
BPDHD
PD
r = 5.0
おとなの脳の中に
未成熟脳を持つ
ようなヒトも
かなりいそうだ！
生データの再利用で論文
Hagihra et al., Molecular Brain, 2014Takao and Miyakawa, PNAS, 2015
Murano et al., Scientific Reports, 2017Murano et al., Communications Biology, 2019
Hagihara et al., Neuropsychopharmacology Reports, 2019
低コストでエコ！
2. 生データによる再現性の確認
マウスはヒト疾患のモデル
になる?
23研究機関、59名の研究者にによる
コンソーシアムが出した結論：
訳：マウスモデルにおける遺伝子発現変化は
ヒト炎症性疾患とは似ていない
マウスはヒト疾患のモデルにならない！
Seok et al., PNAS, 2013
NY Times や CBS News でも大きく報道
マウスを使った研究は膨大な時間とお金の無駄だった？
ヒト火傷 v.s. マウス火傷
The number of genes changed
940genes
854genes
267
genes
397
genes
mice humanWhite blood cells from mice with
burn injury
1883
White blood cellsfrom severe burn
patients
11285
2283p-value: 3.9x10-11
-0
10
50
60
-lo
g (
p-v
alu
e)
P=1.4x10-57
P=2.5x10-10
P=0.9121 P=0.4806
変動遺伝子の多くで発現量変化の向きが同じ!!
ヒト火傷 v.s. マウス感染
The number of genes changed
564genes
1044genes
353
genes237
genes
mice humanWhole blood
from mice withC. albicansinfection
1124
White blood cellsfrom severe burn
patients
11576
1992p-value: 3.4x10-35
0
10
20
30
40
-lo
g (
p-v
alu
e)
P=8.7x10-36 P=3.3x10-35
P=0.292 P=0.8643
変動遺伝子の多くで発現量変化の向きが同じ!!
ヒト火傷 v.s. マウス敗血症
The number of genes changed
771genes
1266genes
773
genes441
genes
mice humanWhole blood
from mice withS. aureus sepsis
3229
White blood cellsfrom severe burn
patients
10621
2947p-value: １.2x10-35
0
10
20
30
40
50
60
-lo
g (
p-v
alu
e)
P=3.7x10-50
P=3.3x10-23
P=0.0542 P=0.1525
変動遺伝子の多くで発現量変化の向きが同じ!!
マウスはヒト疾患のモデルになる!!
Seok et al, PNAS, 2013
Takao & Miyakawa, PNAS, 2015
全く同一の生データから真逆の結論！
Seok et al, PNAS, 2013
Takao & Miyakawa, PNAS, 2015
“炎症の議論に
再点火”
Science2014 Vol. 345 no. 6197 p. 607DOI: 10.1126/science.345.6197.607
生データから再現できない！
Ioannidis et al, Nature Genetics, 2009
Nature Geneticsの論文18報の再解析の試み
半分以上、再現できなかった！
3. 生データの実在の確認
再現性の危機
Science, 2015
Nature, 2012
Nature Human Behaviour, 2018
Nature Reviews Drug Discovery, 2011
6割以上で再現できず
7割以上で再現できず 11%でのみ再現できた
4割程度で再現できず
Kaelin Jr., Nature (2017)
藁でできた大邸宅ではなくレンガの家を
再現性の危機の原因
1. HARKing
2. p-hacking
3. 出版バイアス
4. 再現性確認の論文は出版されにくい
5. 生データの不在
宮川がハンドルした原稿 (n = 181)
“査読前の改訂”(“Too beautiful to be true”)
(n = 41),生データのリクエスト
生データの提出なしで論文取り下げ (n = 21)
生データとともに再投稿 (n = 20)
不十分な生データor 生データと結果不一致のためリジェクト(n = 19)
査読の後、受理 (n = 1)
他のジャーナルで出版 (n = 14)
読者の生データリクエストにこたえる義務あり
or 強く推奨のジャーナル(n = 12)
無反応(n = 10), or提供拒否 (n=1)
次のステップへ (n= 140)
生データのリクエスト（Eメールと手紙） (n = 12)
各条件1サンプルずつのみのデータの提供 (n = 1)
No raw data, no science: 再現性の危機のもう一つの原因
Miyakawa, Molecular Brain (in revision)まっとうな生データの提供ゼロ！
No raw data, no science: 再現性の危機のもう一つの原因
Miyakawa, Molecular Brain (in revision)
1. 「キレイすぎるデータ」を含んでいた40 の投稿原稿の多くでは、生データの一部（または全部）がおそらくもともと存在しない
2. 「見た目まともなデータ」の投稿原稿の中にも生データの一部（または全部）がもともと存在しないものはおそらくかなり含まれている
No raw data, no science: 再現性の危機のもう一つの原因
Miyakawa, Molecular Brain (in revision)
生データが存在しない場合、
それを科学と呼ぶことができるのか？
4. 生データマネジメントの未来
NIMHの新データ共有ポリシー
1. NIMHのファンドを受けた研究ではヒト被験者に関するすべての生データを登録義務化。
2. NIMHのインフォマティクスのインフラへの登録3. デポジットの前に要クオリティ・チェック
生データは管理・公開を原則に！
誰がデータを管理？
1. 研究者本人
2. 研究室
3. 所属研究機関
4. ファンディング機関のデータベース
5. その他の公的データベース
研究者を信用しない！
図書館の新しいミッション？
紙媒体データの管理・公開から
デジタルデータの管理・公開へ