投資レポート

⑬ゲノム(LRS技術が遺伝子を解析):ARK BigIdeas 2021 翻訳

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ありがとうございます。


[word_balloon id="1" size="M" position="L" name_position="under_avatar" radius="true" balloon="talk" balloon_shadow="true"]<この記事を書いている人>
・名前:たま
・特徴:10年間でTOEICを595点から970点までスコアアップ
・思い:英語の勉強がてら英語の記事などを関西弁で和訳したい
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・ARK社大好き
・投資の情報をゆるく学びたい
・ゆるい関西弁での和訳が読みたい
・ツイッターでフォローしてくれてる優しいみなさま [/word_balloon]

今回もご覧いただき
ありがとうございます!

今回の記事は3分程度で
読める内容となっていますので、
ぜひ気軽にご覧ください。

ARK社の"BigIdeas 2021"を和訳してます

こんにちは、たまです。

今日も投資レポートの和訳記事です。
アメリカのARK社が毎年出している、
BigIdeasというレポートについて、
ゆるゆるの関西弁和訳をしています。

投資の情報って難しいとか、
英語だと読む気がしない、
という方向けにライトな読み物として、
読んでいただけると嬉しいです。

なお、ご認識のことかと思いますが、
念のため。
・投資は自己判断でお願いします。
・雑な和訳なので、内容に保証はできません。。
・ARK社のレポートも完ぺきではないので
 信じすぎないように。


以上を再度思い出していただきつつ、
楽しんでいただけると嬉しいです。

本レポートには
図表もたくさん登場しますが、
著作権に配慮してこの記事では
転載していません。

もっときちんと読みたいと思われた方は、
ぜひ原文をお読みください。
以下から無料で入手できます。

引用元:ARK

 

今回は第13章となる、
ゲノム
についてです。

医療系は完全に専門外で、
しかも単語とかが独自すぎるので、
今回はかなり苦戦しました。

たぶん、ゲノム(遺伝子)を解析して、
病気を早期発見したり、
体質分析したりする技術のことのはずです。

これまでの技術が進化+コスト低減で、
どんどん採用が進んで、
いろんな症例を発見できるようになるそうです。

今回はぜひ温かい目で見てください。
そしておかしい点があればご指摘ください。。


Long-Read Sequencing

Long-Read Sequencingは、
より正確な人間の遺伝子マップに
役立つんや。

次世代のDNA解析は、
遺伝子革命の原動力となるで。

これまではShor-Read Sequencing
が主役やったが、これからは
Long-Read Sequencingが
急速に広まると思っとる。

Long-Read技術は、
正確性を向上し、
幅広く変異種検知ができ、
特徴セットも品質が上がる。

2025年末までに、
Long-Read・Shor-Read 
どちらも正確性が向上していくことで、
コストの損益分岐点まで
達していくことやろう。

Long-Read技術の収益は、
年82%のスピードで成長していき、
2020年の2.5憶ドル(250億円)から、
2025年には50憶ドル(5000億円)
になると予想しとる。

ゲノムのツールキットが切り開く未来

ゲノム*のツールキットは、
広く、性能が高く、正確な
生物学の知見を切り開く

※この分野は専門外なので、
※下手な和約ができないため、
※図をそのまま張ります。。

*ゲノム:DNAのすべての遺伝情報のこと



SRS(短いの)は正確性が高い

これまで研究者たちには二択しかなかった
・正確性のSRS*
・網羅性のLRS*

LRSもSRSも、
ゲノムを小さな欠片に分解して、
高解像度の光でその欠片を分析し、
コンピュータで再構成する、
という手順で分析してきたんや。

SRSは、
たくさんの150bpほどの小さな欠片
(これをread:リードと呼ぶ)と
コンセンサス配列を混ぜ合わせる。

この手法では、小さな変異体を補足できるが、
structual variantsと呼ばれるより大きな変異や
見えないところに隠れている変異などは
見つけることができへんねや。

古いLRSのシステムは、正確性は低いものの、
10,000bpを超える大きな欠片を測定でき、
ゲノムの全体設計図を提供できるんや。


*SRS:Shor-Read Sequencing
*LRS:Long-Read Sequencing

LRS(長いの)のコストが削減できれば・・・

LRSのコストがSRSに近づくと、
多くの診断サービスは
LRSにシフトすると思うで。

GoogleのDeepVariantなどの
DeepLearning(AI)をきっかけに、
合成LRSとナノポアLRSによる
性能向上が急速に進んどるんや。

現在は正確性は低いものの、
ナノポアLRSはヒト型ゲノム全体の
シーケンスを生成できるようになってきとる。
これはSRSより500ドルもお安いのや。

ちょっと高額なんやが、
PrecisionFDA Truth Challenge V2で
得られた結果によると、合成LRSは、
SRSよりも2.5倍も正確で、
ナノポアLRSの30倍も正確なんや。

Wrightの法則に従いコストが削減される

Wrightの法則によると、
導入台数ベースでデータ生成量が
2倍になるたびに、
合成LRSのコストは
28%削減できるんや。

コストと性能の改善を主要因として、
LRSの能力は幅広い採用に
つながっていくやろう。

LRSは、こんないいことがあるで。
・増幅が不要
・メチル化を見つけることができる
・RNS分子を展開することができる

LRSで人間のゲノム全体を
処理するのに必要なコストは、
2025年末には
100-200ドルまで削減
でき、
どんな変異種に対してもSRSより
優れた正確性を発揮できるように
なるやろう。

LRS解析は優秀な成果を出せる

LRS解析はいろんなサービスで
優秀な成果を出すと思うんや。

小児集中治療での高速WGSなど、
いくつかの診療サービスでは、
高額な診療報酬があるため、
診断サービス会社は、
LRSへ移行する柔軟性があるんや。

小さいものから大きいものまで
すべてのサイズの遺伝的変異は、
遺伝領域のシーケンスが
簡単なものも難しいものも、
患者の表現型に影響を与えるんや。

LRSツールは、
シーケンスコンテキストによらずに、
最も網羅的に変異体の発見ができるんやで。


●小児がん
隠れSNVなどの特定の分子や
遺伝結合、構造変異体、メチル化を持つ。
LRSと光学マッピングが適してる。

●奇病
世界で3500万人が発症。
多くが遺伝。
Short-read WGSでは、
原因の発見率は50%未満。
多くの患者がdiagnostic odyssey
(診断をつけるための終わりのない旅)
を強いられている。

●遺伝病
特に神経に原因がある場合、
臨床所見ではあいまいなケースも、
LRSなら診断できる。

●構造変異体の研究
分子診断の正確性向上には、
大人数で多様なグループの
診断結果が大事である。

LRS市場は2025年まで年82%で成長

LRS市場は2025年まで
年82%で成長するで。

LRSのコストの低下と
より高い正確性の必要性によって、
LRSの需要は変曲点に
達したと考えとる。

消耗品や器具、サービスを含め、
LRSの収益は2500万ドル(25億円)から、
2025年には
50億ドル(5000億円)
まで
拡大していくんや。

SRSも液体検査が腫瘍治療の標準となれば、
シーケンス市場を独占し続けるやろう。


まとめ:バイオ系はやっぱり難しい

第13章
ゲノム、
は以上となります。

正直、なんのこっちゃです。。
難しすぎて、ほとんど理解できてないです。

でも、なんか遺伝子検査の精密版が、
安くできるようになる時代が来ることで、
病気発見とか、
そういうのに役立つんだろうな、
と想像しました。

昔、唾液から体質検査みたいな
サービスをしてもらったことがあったので、
あれの精密版とかできるなら、
面白そうだなと思いました。

やせ型だが、一度太ると痩せにくい、
という結果を信じして、
油断しないように日々運動してます。
なお、コロナによる自粛。。。

次回はまたバイオ・医療です。
複数がん検査についてです。
またまた苦しいですが、
何とか学習していきたいと思います。


今回から、Twitterでフォローさせて
もらっている方のブログのリンクを、
勝手に張っていこうと思います!

みなさん、素晴らしいブログを
運営されているので、
ぜひ一緒にご覧くださいませ。

初回はちゃーこさん(@cha_cocco_m



今回もご覧いただき
ありがとうございました!

これまでの記事をご覧になっていない方は、
ぜひそちらもご覧ください。

1回目:序章+①DeepLearnig(AI)


2回目:②データセンター再投資
(Intel入ってない!)


3回目:③Vritual Reality(仮想世界)
ゲームが主役*AR/VRが跳ねる



4回目:④Digital Wallets(デジタル通貨)
4.6兆ドル!?



5回目:⑤ビットコイン1,000万円へ!?

 

6回目:⑥ビットコインが5,500万円へ!?



7回目:⑦2台に1台は電気自動車(EV)の時代!



8回目:⑧オートメーションってなんかかっこいい



9回目:⑨自動運転ライドシェアwithTesla



10回目:⑩ドローーーーーーン



11回目:⑪宇宙・衛星産業
(宇宙にはロマンがある)



12回目:⑫3Dプリンティング
(年率60%の爆発的な市場成長)

 

おまけA:学習した単語

今回の記事を書くにあたり、
私が知らなかったり、
意味が怪しいなと思って、
調べてメモした単語を載せておきます。

<今回自分が学習した単語>

genomic:ゲノム、遺伝子
driving force:原動力
variant:変異種
cost-parity:損益分岐点
biology:生物学
high-resolution:高解像度
optics:光学
consensus:一致、コンセンサス
consensus sequence:コンセンサス配列
blend into:溶け込む、混ぜ合わせる
reshuffling:入れ替え、改造
structual variants:構造多型
converge with:向かう、近づく、合流する
catalyzed:触媒作用
synthesis:合成、統合
nanopore:ナノポア
galvanize:刺激する
amplification:増幅
methylation:メチル化
molecules:分子
pediatric:小児科の
intensive care:集中治療
reimbursement:診療報酬
genetic variants:遺伝的変異
phenotype:表現型
amenable to:適している
optical:光学
genetic in origin:遺伝的原因
diagnostic odyssey:診断をつけるための終わりのない旅
hereditary disease:遺伝病
neurological:神経学的
ambiguous:あいまいな
clinical presentation:臨床所見
inflection point:変曲点
liquid biopsy:リキッドバイオプシー、液体検査
oncology:腫瘍学


私はTOEIC970点ですが、
まだまだ知らない単語も多く、
Web検索で調べながら翻訳しています。

投資の用語や普段使わない単語など、
やはり生の英語に触れると、
英語力が高まると感じています。

実際この記事を書くスピードも
どんどん早くなってきていて、
英語力の向上を感じます。

英語力の向上を目指している方も、
自分の興味がある分野を翻訳し、
Twitterなどで共有するだけでも、
英語力の向上効果は高いと思うので、
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おまけB:参考にさせてもらったブログ/Youtubeなど

ARKのレポートを
Twitterで教えてくれた
パスさん(@passinvestcom)

投資情報のつぶやきや、
ブログ運営されており、
フォロー必須です!

何かのランキングで1位になった、
米国株投資家でインフルエンサーの
じょーさん(@TakayamaJoe)

Youtubeで概要を翻訳されていますので、
ぜひそちらもご覧ください。

 

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