ゲノム学がもたらす遺伝子情報革命

【編集部注】著者のMahni GhorashiはClear Labsの共同創業者である。彼はそこで戦略、マーケティングおよび事業開発を含む商業活動を統括している。共著者のGaurav GargはWing Venture Capitalの創業パートナーである。
私たちは、全ゲノムシーケンシング（WGS）の歴史の、新たな段階に入った。トロント大学の研究者たちが、年に１万人分の全ゲノム配列を決定する大規模なプロジェクトを立ち上げたことを考えて欲しい。最初の1人分のゲノムの配列を解析するのに13年の年月と30億ドルのコストがかかったことを考えると、これは本当に驚くべきことだ。2012年の段階ですら、わずかに69人分の全ゲノム配列が決定されていただけなのだ。
最初にWGSが患者の治療の際の参考として用いられた2010年から、私たちはWGSを医療のパーソナライズのために利用してきた。
今では私たちの公的および私的レファレンスデータベースが成長し、より多くのゲノムデータにアクセスできるようになったことで、WGSの潜在能力を最大限に発揮するための機械学習の利用が始まろうとしている。機械学習能力と利用可能な処理能力の増加は、遺伝子研究だけでなく、多くの産業にまたがるゲノム学の幅広い応用を促進している。私たちは今まさに、農業と食品の安全性のような他の産業分野で、次世代シーケンシング（NGS）のような最

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