Pan.bio
nf-coreパイプラインを基盤とするバイオインフォマティクスワークフロー自動化プラットフォーム
- bioWorkflows：検証済みのnf-coreパイプライン（Sarek変異検出、RNA-seq、scRNA-seq、アンプリコンシーケンス、メタゲノミクスなど）をコードなしで実行する自動化ワークフローエンジン。FASTQのアップロードからVCF、BAM、臨床レポートまで、バージョン管理と再現性を保証。ユーザーがNextflowワークフローをGitHubから直接インポート可能。適応型コンピューティング（アライメントや変異検出時に高CPU、軽量なタスク時には最小限のリソースを自動的に割り当て）。WGSは8〜20時間、RNA-seqは約2時間で処理。臨床ワークフローでは、2つのコールのコンセンサスに基づいたSNVの精度が94％以上、SNVの再現率は約99％、INDELの再現率は100％。 - bioNotebooks：Jupyterスタイルのインタラクティブ分析環境。Python 3.11（pandas、NumPy、Plotly、matplotlib）+ R（ggplot2）+ CLIツール（samtools、bedtools）をプリインストール。bionlカーネルベース。GEO/SRA/IPGのパブリックデータセットのアクセッション番号から直接アクセス可能。 - bioVAIC：AIベースの変異解釈・分類。ACMG/AMP、CanVIG-UK、ACGS、ClinGen、遺伝子ごとのガイドライン（BRCA1、BRCA2、TP53、ATM、APC、MMR）に準拠したスコアベースの分類。ClinVar、gnomAD、OMIM、PubMed、BayesDel、REVEL、SpliceAIから自動的に証拠を収集。VCF、HGVS、単一変異の入力をサポート。VAIC Agent（分類ガイド）+ Research Agent（文献・データベース検索）による二重のAIサポート。臨床レポートを自動生成し、最終的な分類は臨床医の判断を尊重。 - bioCohorts：過小評価された集団（MENA、東アジア）に特化したTrusted Research Environment（TRE）マーケットプレイス。ゲノミクスデータ12,400件、臨床記録8,200件、画像データ3,100件、プロテオミクスデータ1,800件を保有。WGS/WES、RNA-seq、臨床EHR、画像（CT、MRI、X線）、患者メタデータ（人口統計、縦断的追跡）をサポート。生データ転送なしで、隔離されたセキュアなワークスペース内で分析を実行。患者、年、データタイプ別のライセンス契約モデル。 - BioMind AIコパイロット：すべての製品に統合されたAIレイヤー。BioAgentsレイヤー（ドメイン専門のエージェント+共有スキル・ツールライブラリ）により、自然言語からPython/Rコードを自動生成・実行。MCP（Model Context Protocol）サーバーベースで外部ツールに接続。コホートDiscovery Agent — 自然言語クエリから構造化フィルターに変換し、透明性の高いギャップを公表。 - Bionマルチエージェントシステム：Orchestrator Agentが、Code Generator、Filesystem、Backendという3つの専門エージェントを調整。Import → Clean → Analyze → Visualize → Iterateの全プロセスをノートブック内で実行。 - データ主権アーキテクチャ：GCCリージョン（サウジアラビア・ダマンGCP）、US-East/US-West GCPにデプロイ。国境を越えたデータ転送を根本的に防止（ポリシーではなく、アーキテクチャレベルで強制）。リージョン内でのAI処理（すべてのBioMind LLM呼び出しは、リージョンごとのインフラにルーティング）。 - セキュリティ・コンプライアンス：HIPAA、GDPR、SOC 2 Type II、ISO 27001 — インフラレベルで強制。行レベルのテナント分離（クロステナントクエリはアーキテクチャ上不可能）。不変の監査ログ（AIツールの呼び出し、LLMの呼び出し、データアクセス前に記録、ISO 15189、CAP、HIPAA認証に準拠）。RBAC + 臨床書き込みタスクには人間の承認が必要。患者識別子はサーバーサイド専用（ブラウザに表示されない）、コホート演算には非識別化されたメタデータのみを使用。
💻 必要なスペック
該当なし（サーバー側の計算、GPUインフラはPan.bioが提供）
該当なし（クラウドストレージ、プランによって割り当て）
⚡ インストール
### 4-1. 簡単な始め方
```
# Web SaaS — インストール不要
# 1. https://lab.pan.bio/register でアカウントを作成（無料トライアル、クレジットカード不要）
# 2. ログイン後、bioWorkflows / bioNotebooks / bioVAIC / bioCohorts を選択
# 3. FASTQ ファイルをアップロードするか、GEO/SRA アクセッション番号でパブリックデータにアクセス
```
### 4-2. 詳細なインストール
```
# Pan.bio は完全マネージドクラウド SaaS プラットフォームです。
# ローカルインストール、Docker、pip install などは不要です。
# アクセス先：
# - プラットフォーム：https://lab.pan.bio/
# - 会員登録：https://lab.pan.bio/register
# - ログイン：https://lab.pan.bio/login
# - デモ予約：https://calendar.app.google/cGEaRG5uJ21zUWUT7
# エンタープライズ / 国内展開：
# - 別途お問い合わせください（国内専用インフラの展開）
# - GCC（サウジアラビア・ダマン）、US-East/West リージョンを選択
# - HIPAA、GDPR、SOC 2 Type 2、ISO 27001 に準拠
```🧬 バイオ活用シナリオ
WGS/WES 変異解析パイプライン
FASTQ形式の生データをbioWorkflowsのSarekパイプラインにアップロードすると、アライメント、変異検出、アノテーションまで自動的に実行される（WGSは8〜20時間、RNA-seqは約2時間）。2つの検出器によるコンセンサスに基づいたSNVの精度は≥94％、再現率は約99％。結果をbioVAICに渡して、ACMG/AMPガイドラインに基づいて変異を分類し、ClinVar、gnomAD、OMIM、PubMed、BayesDel、REVEL、SpliceAIから自動的に証拠を収集し、臨床レポートを生成する。従来、バイオインフォマティシャンとCLI環境で数日かかっていた作業を、コードなしで完了できる。
MENA・東アジア集団における精密医療研究
bioCohorts TREマーケットプレイスから、ゲノムデータ12,400件以上、臨床記録8,200件以上など、グローバルなパブリックデータベース（gnomAD、ClinVar）に不足しているアラブ・東アジア集団の参照データを取得し、bioNotebooksでBioMind AIを使用して、「このコホートのBRCA1変異頻度をgnomADと比較して」のような自然言語クエリで分析する。生データの転送なしで、隔離されたワークスペース内で分析を行うことで、データの主権を確保する。ヨーロッパ系集団に偏った参照データによる誤診（偽陽性/偽陰性）のリスクを軽減し、精密医療研究に活用する。
製薬・バイオテクノロジー企業におけるバイオマーカー探索
製薬会社がbioCohortsマーケットプレイスで、希少疾患患者コホートをDiscovery Agentの自然言語検索で発見し、集合メタデータをレビューした後、ライセンス契約により分析ワークスペースにアクセスする（従来のデータアクセス協定では数か月かかっていたが、数週間で完了）。bioNotebooksでRNA-seqの差次発現分析を実行する際に、BioMind AIが自然言語クエリで統計コードを自動的に生成するため、専門家でなくても探索的な分析が可能。データの所有権は元の提供機関に保持されるため、規制遵守に配慮した共同研究が可能。
📝 アップデートノート
まだアップデートノートはありません。
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