日本では2019年、CGP検査が保険適用となり、がん組織や血液から多数の遺伝子変異を一括解析することが可能となった。これは「標準治療が終了又は存在しない進行固形がん」を対象としており、現在ではがんゲノム情報管理センター（C-CAT）の統計情報から年間約20万人以上が検査を受けていると推定される。その中で、約10%の検査対象者において二次的所見として生殖細胞系列変異が検出されている[1]。

一方、MGPTにおいては2018年にミリアド・ジェネティクス社のBRACAnalysisが乳がん治療のコンパニオン診断として保険適用された。さらに2025年3月、厚生労働省科学研究補助金による平沢班の研究成果として「遺伝性腫瘍症候群に関する多遺伝子パネル検査（MGPT）の手引き」が公表された。この手引きでは、56のがん関連原因遺伝子が掲載され、検査体制や説明文書・同意書モデルの提示など、実用化に向けた包括的指針が示された[2]。これにより、日本国内におけるMGPTサービスの標準化と普及が期待されている。

(1)QCフィルタリング

次世代シーケンサーはDNAを断片化して読み取った塩基配列をリードとして出力する。リード配列にはしばしばアダプター配列や低品質な塩基が混入する。これらをそのまま解析に用いた場合、誤った遺伝子変異の検出につながるおそれがある。そのため、品質管理（Quality Control: QC）工程では、シーケンス時に使用したアダプター配列情報を基にアダプタートリミングを行い、さらに低品質塩基領域のトリミング処理を実施する。これにより、解析に適した高品質リードのみを選別することが可能となる。トリミング後に残存した塩基数をシーケンサーが出力した総塩基数で除算して得られる値をリード残存率と呼び、この指標はサンプル及びシーケンス全体の品質評価に用いられる。

(2)マッピング

NGSによって得られるリードは、ゲノム上の特定領域に対応する短い配列情報である。マッピング工程では、QCフィルタリングにより整理された各リードがゲノム上のどの位置に由来するかをリファレンス配列との比較により決定する。リファレンス配列は国際的な公的データベースにより公開されており、全世界で共通の基準配列が使用されている。

マッピングに用いられる解析ツールでは、リファレンス配列に対して事前にインデックス情報を構築することで、探索効率の大幅な向上を実現している。マッピング後、全リード数に対するマッピングされたリード数の比率を算出した値をマッピング率と呼び、この値はサンプル及びシーケンス全体の品質を示す重要な指標となる。

さらに、解析対象領域においてリードがどの程度均一に分布しているかを評価する指標としてUniformity（カバレージ均一性）がある。Uniformityは、カバレージ（リードの重なり）が一定以上である領域の割合を算出することで求められる。Uniformityが低い場合、シーケンスデータの品質不良や解析不能領域の存在を示唆するため、データの信頼性を確認する上で不可欠な品質管理指標である。

サンプルを用いて平均depth(そのポジションにおいてシーケンスされたリードの数)とUniformityの関係を図2にまとめた。円の周りにMGPTの手引きで規定された遺伝子を整列させ、中央からの距離を各遺伝子のdepthとしてグラフにしている。平均depthが増加するにつれ、全体的な円の大きさが大きくなるが、一部の遺伝子では低いところがある。これらの場所はpoly-Aやリピート配列を含む領域であり、余裕をもってリードを準備することが重要であることがわかる。

(3)変異検出

リファレンス配列との比較により塩基配列上の差異を抽出し、SNV、INDEL及びCNVを同定する。さらに、カバレージ情報を基に構築されたカバレージデータベースを参照することで、解析対象領域における領域特異的なコピー数変化の検出が可能となる。

(4)アノテーション

検出された遺伝子変異は、ClinVar、gnomADなどの公的データベースを用いてアノテーション（注釈付け）を行い、既報のエビデンスに基づき病原性の有無及び臨床的意義を判定する仕組みを構築した。この際、ClinVarでは病原性の分類基準（pathogenic、likely pathogenic、Variant of Uncertain Significance: VUS、likely benign、benign）が採用されており、これらの評価結果を臨床判断の参考情報として活用する。

さらに、集団特異的な変異評価においては、日本人集団のゲノム多様性を反映した2KJPNデータベースを活用する。2KJPNに蓄積された大規模な日本人リファレンスデータは、海外データベース（gnomADなど）では過小評価される可能性のある日本人特有の遺伝的多様性を補完する役割を果たす。これにより、人種間差異を考慮した精緻で信頼性の高い変異解釈が可能となり、誤検出や誤分類のリスクを低減するとともに、臨床的判断の精度向上に寄与する。

(5)レポーティング

アノテーションによって臨床的意義が付与された変異データの中から、病原性又は病原性の可能性が高い遺伝子変異を抽出し、レポート形式で出力する。このレポートには、各変異のリード率（変異リード数／全リード数）、病原性判定の根拠となる公的データベース情報（ClinVar、2KJPNなど）及び変異アレル頻度（Minor Allele Frequency: MAF）が併記される。これにより、臨床医が変異の信頼性と病的意義を迅速に評価できるよう配慮されている。

一方で、「臨床的意義が不明確」（VUS）な変異については、遺伝カウンセリングの現場での混乱や不安を最小化する観点から、報告対象とするか否かを慎重に判断する必要がある。VUS変異の扱いには、医師・遺伝カウンセラー・臨床検査技師間の情報共有体制が重要であり、倫理的・社会的観点も考慮されるべきである。

さらに、レポートには解析の品質保証指標として、リード残存率、マッピング率、Uniformity、DNA品質、ライブラリ調製効率などを含め、検査過程の再現性と信頼性を担保する。これらの品質情報を併記することで、臨床判断における結果の透明性を高め、医療現場でのデータ活用をより確実なものとすることができる。

がん予防及び早期発見の観点から、MGPTは極めて有効な手段である。2025年の「MGPTの手引き」公表を契機に、日本国内でも保険適用を前提とした体制整備が進むと予測される。一方で、遺伝専門医やカウンセラーの人材不足、データ解釈の標準化、コンパニオン診断との連携など、多くの課題が残されている。しかし、当社がMGPT解析システムを実用化することにより、個々の遺伝情報に基づく精密医療が実現し、より良い生活と持続可能な医療体制の構築が期待される。

最後に、本稿をまとめるにあたり貴重なデータの提供及びご指導いただいた、岡山大学学術研究院医歯学域　平沢晃教授、慶應義塾大学医学部腫瘍センターがんゲノム医療ユニット　西原広史教授、中村康平専任講師及び同ユニットの皆様に深くお礼を申し上げる。

• ・NovaSeq、NextSeqは、illumina社の登録商標である。
• ・BRACAnalysisは、ミリアド・ジェネティクス社の登録商標である。
• ・Foundation Oneは、Foundation Medicine, Incの登録商標である。
• ・OncoGuideは、シスメックス社の登録商標である。
• ・GenMineTOPは、コニカミノルタREAL社の登録商標である。
• ・ToMMoは、東北大学の登録商標である。
• ・JAXは、The Jackson Laboratoryの登録商標である。
• ・PleSSisionは、三菱電機ソフトウエア株式会社の登録商標である。