* この投稿は米国時間 8 月 8 日、Industry Solutions の Engineering 担当 VP である Sam Schillace によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。

Google Cloud Platform チームは、膨大なゲノム データセットをセキュアに保存、分析できる環境を臨床医や科学者に提供するため、スタンフォード大学医学部と提携しました。その究極の目標は治療と医学研究を刷新することにあります。

スタンフォード大学医学部は米国で最も優れた大学医療センターの 1 つであり、そのスタンフォードと一緒に仕事をすることに、私たち Google は大きな期待を寄せています。スタンフォードが有するゲノミクスと医療の専門能力と、私たちの HIPAA 準拠クラウド コンピューティング、機械学習、データ サイエンスを融合すれば、予測および予防を重視した医療アプローチであるプレシジョン医療の分野で大きな進歩が見込めるからです。

これは、ゲノミクスと従来の治療記録を結合して患者の治療にデータ サイエンスを導入する大きなチャンスです。

私たちが協力しているのは、Stanford Health Care（SHC）に新設された、数千人に及ぶ患者のゲノム配列の決定と解析を目指している臨床ゲノム医療部門です。スタンフォードの科学者や臨床医は、Cloud Platform によって、そうした膨大なデータセットをセキュアな形で瞬時に解析できるようになります。将来、臨床ゲノム医療がもっと一般的になったときには、スムーズなスケールアップも可能です。

ゲノム配列解析がコスト的に手頃になっていけば、その利益を享受できる患者も増えていくでしょう。現代のクラウド テクノロジーとデータ サイエンス ツールを導入すれば、ゲノム データの解析手法を大幅に改善できます。

私たち Google は、スタンフォード チームへの協力を通じて、大規模なゲノム解析に適した新世代のプラットフォームとツールを構築できると考えています。それにより、遺伝子変異についての治療につながる知見が個々人のゲノムから迅速に得られるようになれば、その情報を基に、より良い判断が下せるようになります。

スタンフォードの研究者たちはすでに、ゲノム解析の枠を超え、たとえば機械学習テクニックを使って病理的所見や X 線写真を読めるようにコンピュータを訓練し、腫瘍やその他の病変を見つけられるようにするなど、優れたアイデアを出し始めています。

また、患者に何の問題もないのに鳴ってしまったアラームのような偽りの信号を本物の信号から見分けられるようにアルゴリズムを改良するため、数年分の匿名化された患者データも蓄積しています。

こうした努力は、医療の新しい知見を獲得し、スタンフォードやその他の医療機関の患者により良い治療を提供するという形で必ず実を結ぶと、私たちは信じています。


- Posted by Sam Schillace, VP of Engineering, Industry Solutions