電子産業が「医療・生命科学」に期待するもの：福田昭のデバイス通信（195） 2019年度版実装技術ロードマップ（6）（2/3 ページ）

[福田昭，EE Times Japan]

解析技術の超高速化がDNA解析の普及に大きく寄与

　ここからは、「2.3.1　エレクトロニクス業界から見たメディカル・ライフサイエンス領域」の概要を完成報告会のスライドから、解説していこう。

「2.3.1　エレクトロニクス業界から見たメディカル・ライフサイエンス領域」の目次。出典：JEITA（クリックで拡大）

　まずは用語の説明から入る。ヒトの細胞の核には23対（46本）の染色体が含まれている。この染色体の中にDNA（デオキシリボ核酸：DeoxyriboNucleic Acid）があり、DNAに含まれる遺伝情報を「ゲノム情報」あるいは「ゲノム」と呼ぶ。遺伝情報は、4種類の異なる塩基の配列（順番）である。

　ゲノム情報である塩基配列を解析することを、「DNAシーケンシング」と呼ぶ。このDNAシーケンシングはDNAの断片から塩基配列を決定しており、多大な時間とコストを要することが問題だった。しかし2000年代半ばに、数多くのDNA断片の塩基配列を同時並行で決定する「次世代シーケンサ（NGS：Next Generation Sequencer）」が登場し、なおかつNGSの性能が飛躍的に向上していった。

　この結果、DNAシーケンシング、すなわち塩基配列の解析にかかるコストが急激に低下し、ゲノム情報の解析技術が急速に普及していった。例えばヒトの「すべてのゲノム情報」を解析するコストはNGSが登場し始めた2007年には約1000万米ドルかかっていたのが、2015年にはわずか1000米ドル、すなわち8年で1万分の1と、とてつもない勢いで低下した（ロードマップ本文83ページ、米国の国立衛生研究所が2016年に発表したデータ）。

ゲノム解析の基本。DNAを複製する技術（DNA増幅）と、DNAの塩基配列を読み取る技術（DNAシーケンシング）で構成される。出典：JEITA（クリックで拡大）