人体を構成する約37兆個の細胞1つひとつの遺伝子発現パターンをカタログ化しようという壮大な計画，Human Cell Atlas（HCA） が現在進行中である。HCAは1細胞RNAシークエンス（scRNA-seq）技術の勃興に呼応して2016年に発足した国際コンソーシアムで，米ブロード研究所，英サンガー研究所，スウェーデンカロリンスカ研究所および理化学研究所が中核機関を担っている。

　scRNA-seqとは，単一の細胞に含まれるmRNAの種類と発現量を計測する技術である。従来のRNA-seqでは一度の計測に多量の細胞を必要とするため，臓器や組織単位の平均の発現プロファイルしか得られず，構成する細胞の多様性や存在頻度の低い細胞の情報は得られなかった。しかし近年さまざまな技術の並列化・微細化が進み，1細胞ごとの計測が可能となり，多くの研究機関でscRNA-seqを用いた研究が進められている。HCAはその中でも最大級の研究プロジェクトである。

データの共有・相互参照で国境を超えて研究を促進する

　約37兆個もの細胞を調べ，しかも人種間の差なども検討する必要があることから国際的な協業が必須であり，2021年6月時点で77か国から2000人を超える研究者が参加を表明している。費用は各研究所で確保し，さまざまな方針は毎年開催される全体ミーティングで話し合って決める草の根型の運営だが，Facebook創業者夫妻の財団で「21世紀末までにすべての病気を治療可能にする」との目標を掲げるChan Zuckerberg Initiativeからの強力なバックアップが決まり，順調な立ち上がりを見せている。

　約1年間の準備期間にホワイトペーパーを策定してビジョンを共有した後，まず試料の調整方法などの比較検討と標準化，膨大なデータの蓄積や解析方法の開発が行われた。その後，第1期としてターゲットを絞ったドラフト版アトラスを作成する方針となり，18の領域（Adipose，Breast，Development，Eye，Genetic Diversity，Gut，Heart，Immune，Kidney，Liver，Lung，Musculoskeletal，Nervous system，Oral & Craniofacial，Organoid，Pancreas，Reproduction，Skin）が選ばれた。これをHCAバイオロジカルネットワークと呼び，研究者たちは現在，領域ごとのサブグループに分かれてデータの生成を行っている。世界各国で生成されたデータは，世界中のバイオインフォマティシャンが集結したData Coordination Platform（DCP）に続々と集まってくる。ここが統一されているために，データの比較や相互参照が容易に可能となっている。

　また，DCPに集まったデータのうち公開に至ったものは，公開用のオープンプラットフォームであるHCA Data Portal（図）^1）で誰でも閲覧できる。2021年6月現在で1350万もの細胞の情報が公開されており，データ利活用による医学・生物学の発展が期待される。

コロナ禍におけるHCAの貢献

　このHCAの基本姿勢と構造が真価を発揮したのが，2020年初頭から顕在化した新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）によるパンデミックである。同年4月には解析手法をオープンにシェアするためのCoronavirus Method Development Communityが立ち上がり，当時までに集積したさまざまな臓器のデータに対して解析が開始された。また21年5月には，アカデミアと企業の共同研究推進組織である，EUのLifeTime Initiativeと協力して，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）患者からの検体試料の1細胞解析を今後継続して行うためのプロトコールの開発，ツールやデータをオープンに共有するためのフレームワークを共通化した^2）。

　解析チームは，当時DCPに集約されていた健常なヒトのデータ（25組織，743検体，400万細胞の1細胞解析データ）を用いて，SARS-CoV-2が細胞侵入する際の受容体であるACE2およびその付属プロテアーゼであるTMPRSS2を発現する細胞の位置と細胞種を探索した。その結果，肺に存在する肺胞II型（AT2）細胞に加えて，鼻腔，気道，腸，角膜上皮などの組織細胞も感染する可能性が高いことが明らかになった^3）。この結果は，普通感冒の原因の1つである従来のコロナウイルスとは明らかに違う，COVID-19で観察される全身の症状によく対応した。

　筆者は米スタンフォード大学のチームに加わり，ヒト肺を構成する全細胞種のscRNA-seq解析に携わった。7万細胞のデータで構成される最も詳細なヒト肺1細胞アトラスを基にSARS-CoV-2による肺炎発症機序の解明^4）などを行った。HCAではCOVID-19に対するさまざまなデータおよび論文を迅速に公開^5）するとともに，20年10月に開催されたVirtual Symposiumでは世界中の研究者がデータ・仮説・研究成果を共有した。

さらに高度なデータ生成に向けた日本の取り組み

　日本ではHCAの活動の一環として，医療機関・大学・研究機関の協力体制の構築および臨床サンプルの収集・解析の促進を目的に，Single Cell Medical Network in Japan（SC-Med）を立ち上げている。現在，理化学研究所がハブとなり10を超える大学が参加し，健常ドナーだけでなく疾患ドナーからのサンプル収集，scRNA-seq解析を行っている。SC-Medで生成されたデータは，いったん日本人データの集合としてSC-Medデータベースに集積したのち，HCAへと統合する計画である。また2021年4月からは慶應義塾大学信濃町キャンパス内に理化学研究所との共同研究拠点を設置し，より高品質・高精度の1細胞解析データの生成を加速させる施策も始まった。さらにアジアの国々の間で議論および共同研究を行うHCA Asiaの活動も活発化しており，日本・韓国・シンガポール・インドなどが参加している。

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　HCAのめざす「ヒト細胞の包括的アトラス」はわれわれの身体のGoogle Mapと言える。1細胞という高解像度での「細胞地図」がオープンアクセスで誰もが利用可能となったら，人類はそれが「なかった頃」には決して戻れないであろう。ヒト生物学の深い理解，疾患特異的な細胞の変化に基づいた診断方法と治療法の進歩，より的確なバイオマーカー・創薬ターゲットの発見や戦略的ワクチン設計など，さまざまな成果の基盤となる。一方，国ごとに異なる倫理基準や個人情報の保護，年齢・性別・人種間の違いをどの程度カバーするのか，そして「健康」とは何か，などまだまだ議論を続けていく必要がある点も多い。この壮大なプロジェクトに参加するにはさまざまな角度の入り口がある。もし興味を持たれたら，ぜひコンタクトを取っていただきたい。

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参考文献・URL

1）HCA Data Potalウェブサイト．
2）HCA-LifeTime Alliance on COVID-19 single-cell and omics（meta-）data.
3）Nat Med. 2020［PMID：32327758］
4）Nature. 2020［PMID：33208946］
5）Human Cell Atlas. HCA Research on COVID-19．