デンマーク工科大学が小児がん研究に「グラフデータベース」を活用する理由

デンマーク工科大学は、小児急性リンパ性白血病の研究データ処理にTigerGraphのグラフデータベース製品群を採用した。研究チームの目的にグラフデータベースが合致した理由とは。

公開 2021年06月22日 05時01分

更新 2022年10月05日 10時19分

著者

Eric Avidon

[TechTarget]

印刷する連載新着通知を受け取る

　グラフデータベースは、広く使われているデータベースであるリレーショナルデータベースにはない構造的な利点がある。ここで言う「グラフ」は、組織、人、取引などの実体同士の関係を表したデータ構造を指す。グラフデータベースの便利な点は、洞察の材料となるデータセットを短時間で作成できること、データ同士の複雑な関係（例えば、ある個人と知り合いのネットワークや、ある細胞と他の細胞のネットワークなど）を明らかにできることなどが挙げられる。

　デンマーク工科大学（Technical University of Denmark）は、小児の急性リンパ性白血病の診断と治療に改善をもたらし、治癒率を向上させるための研究を進めている。その研究の中核にあるのがグラフデータベースだ。

デンマーク工科大学がグラフデータベースを必要とする“あの理由”

併せて読みたいお薦め記事

ヘルスケア分野での人工知能（AI）活用

医療ITの最新動向

　デンマーク工科大学は生殖細胞系列のDNA（デオキシリボ核酸）と腫瘍のRNA（リボ核酸）に関するデータをさまざまな情報源から収集している。その目的は、生殖細胞変異および体細胞変異（受胎後にDNAに生じた、生殖細胞系列にはない変化）と、小児の急性リンパ性白血病との関連性を知ることにある。

　「私たちの長期的な目標は、小児がんの領域で最高レベルと認められるような、部門の枠を超えた研究グループを作ることだ。そのためにはもちろん、優れたパートナーと研究者、そして優れたデータインフラが必要だ」。デンマーク工科大学のDepartment of Health Technology博士課程に在籍するイェスパー・ヴァング氏は、データ分析ソフトウェアベンダーTigerGraphが2021年4月に開催したオープンカンファレンス「Graph + AI Summit」のプレゼンテーションで、こう述べた。

　収集した大量のデータを処理し、利用可能な形に再編成するには、それらのデータパイプライン（データ処理の一連の流れ）を扱えるシステムが必要だった。そこでデンマーク工科大学は医療業界向けデータ分析ベンダーのSentieonに協力を求めた。

　データベース内のデータ分析では、複雑なクエリを実行するためのツールが必要になる。もつれ合ったデータ間の関係性を、指示を待たずに素早く発見してくれる機能を備えているツールであれば、さらに望ましい――。こうした判断の下、デンマーク工科大学はデータ分析にリレーショナルデータベースではなくグラフデータベースを使うことに決め、TigerGraphのグラフデータベース製品群を選択した。

　「私たちは小児がんの原因を突き止めたい。なぜ再発したり、治療への忍容性（耐えられる程度）が低かったりするケースがあるのかを明らかにしたい。そのためのプロジェクト前進の鍵となるのは、私たちが持つ全ての知識を統合し、モデル化することだ」（ヴァング氏）

　後編はデンマーク工科大学におけるグラフデータベースの具体的な役割を解説する。