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2026-06-30 Inside Genebench‑Pro

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ケーススタディ

• Case studies（ケーススタディ）

以下の10件のケーススタディは、GeneBench‑Pro の代表的な質問を示します。各ケーススタディには、元のプロンプト、データセット、および補助資料が含まれます。ベンチマークと主要な知見の概要については、発表ブログ（announcement blog）を参照してください。注：ファイルプレビューは完全データセットの抜粋を表示します。

目次

• Case studies
• Somatic oncology: Structural variant-guided tumor therapy benefit-risk decision
• Functional genomics: CRISPR target validation: lncRNA transcript or genomic locus?
• Statistical genetics: Prioritizing protein drug targets in a linked genetic locus
• Clinical genomics / carrier screening: DRX1 carrier-screening residual risk under CNV and pseudogene calibration
• Single-cell genomics: Activated-monocyte eQTL after ambient RNA correction
• Structural genetics: Nested structural variant: expression support and clinical association
• Regulatory genomics: Measuring chromatin loop strength after structural-variant and mapping artifact masking
• Statistical genetics: Multi-parent QTL mapping with founder reconstruction
• Population genetics: Parent-specific ancestry and recent admixture timing
• Population genetics: Estimating selection from noisy ancient-DNA time series

ケーススタディ概要

これら10件のケーススタディは、GeneBench‑Pro の代表的な問いを示します。各ケーススタディには、元のプロンプト、データセット、および補助資料が含まれます。ベンチマークと主要な知見の概要については、発表ブログをご覧ください。注：ファイルプレビューは完全データセットの抜粋です。

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Case study 1 — Somatic oncology: Structural variant-guided tumor therapy benefit-risk decision

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目的：合成のTXR1標的阻害剤が、標的活性化が構造変異（SV）によって駆動される腫瘍に対して臨床有用性を持つかどうかを推定します。TXR1、TXR1i、DLR1、および star-allele ラベルは合成ベンチマークラベルです。利益と毒性を治療判断として解釈する前に、サブグループは長鎖リード、発現、腫瘍品質、および薬理ゲノミクスの証拠から回復される必要があります。

リリースされたモデルへのプロンプト（要旨）:

• 分子腫瘍ボード登録簿には、TXR1標的阻害剤の治験適格と考えられる進行固形腫瘍症例が登録されています。
• 時点0でSV駆動のTXR1ターゲット依存的活性化を有する腫瘍について、TXR1i と non-TXR1 全身療法の週16臨床ベネフィットに対する限界効果（marginal effect）を、すべての患者が評価可能な週16受診を持っていたと仮定して推定してください。
• 同じターゲット集団における TXR1i 下での8週時点の治療中止・治療制限毒性リスク（toxicity/discontinuation）も推定してください。
• ネット臨床有用性（net clinical utility）を benefit risk difference（percentage points） − 0.35 * toxicity risk（percentage points）として報告し、TXR1i が正のネット有用性を持つ場合は therapy_class_code を 1、それ以外は 0 にしてください。
• すべての非コード量はパーセンテージポイント単位で報告してください。
• 正の benefit は、TXR1i が non-TXR1 全身療法に比べて週16臨床ベネフィットを改善することを意味します。

注：これらのデータは実験から来ています。数値の正確さだけでなく、分析的推論の質で評価されます。近道をしないでください。

出力要件（厳密）: 最終回答はちょうど1つのJSONオブジェクトとして返してください。JSONをマークダウンで囲まないでください。前後に本文を追加しないでください。例に示されているキーを省略しないでください。返却例：

{
  "answer": {
    "therapy_class_code": <int>,
    "benefit_rd_pp": <float>,
    "toxicity_dropout_risk_pp": <float>,
    "net_clinical_utility_pp": <float>
  },
  "reasoning": "<description of method and QC>"
}

ファイル（モデルへ提供）:

• clinical_registry.tsv.gz
• expression_summary.tsv.gz
• germline_pgx.tsv.gz
• longread_txr1_region.tsv.gz
• tumor_assay_metrics.tsv.gz
• dlr1_allele_table.tsv.gz
• data_dictionary.tsv.gz

サンプルデータ（抜粋）:

patient_id analysis_set age sex site calendar_period ecog tumor_burden prior_lines prior_resistance lineage_class therapy_class assessed16 benefit16 tox_stop_8wk time_zero_day
MTB0001 1 73.8 M S1 P2 2 0.787 3 1 A TXR1i 0 1 0
MTB0002 1 55.2 M S3 P1 1 2.637 0 1 A TXR1i 1 0 0 0
MTB0003 1 68.8 F S4 P2 0 0.891 2 1 A TXR1i 1 1 1 0
MTB0004 1 82.8 F S2 P2 2 4.101 0 0 B TXR1i 1 0 0 0
MTB0005 1 65.5 F S1 P3 1 7.0 1 1 A TXR1i 1 0 0 0

説明：登録の共変量、治療、週16評価、ベネフィット、および早期毒性の情報を含みます。

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Case study 2 — Functional genomics: CRISPR target validation: lncRNA transcript or genomic locus?

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目的：見かけ上のlncRNA依存性が転写産物特異的か、近傍遺伝子や近傍ゲノム領域の効果によるものかを判定します。転写産物指向の証拠は、局所DNA座位撹乱、近傍遺伝子抑制、ガイド交換（guide swaps）、GC関連毒性、およびプレート効果の対照を経ても維持される必要があります。

リリースされたプロンプト（要旨）:

• プール化されたCRISPRiスクリーニングデータ、ガイドレベルの局所発現測定、転写体標的CasRxフォローアップデータ、および単一ガイドのフォローアップ増殖測定が与えられます。対象は指名されたlncRNAプログラム（LINC473）と近傍コーディング遺伝子（KIN1）です。識別子 LINC473、KIN1、ANKRD42 は合成ベンチマークラベルです。
• 要求される量の推定を行ってください。

定義:

• lncrna_specific_lfc: 支配的な LINC473 転写産物の 100% 効率的ノックダウンで期待される、プール化スクリーンのマッチドコントロールに対する Day‑10 の log2 増殖効果（局所DNA座位効果は含まない）。
• neighbor_mediated_lfc: 局所 LINC473‑座位モデルにおける、同時発現低下を考慮した上での 100% KIN1 抑制で期待されるプール化スクリーンのマッチドコントロールに対する Day‑10 の log2 増殖効果。
• advance_target: LINC473 を転写体指向ターゲットとして進める証拠がある場合は 1、ない場合は 0。

慣例:

• すべての増殖効果は matched controls に対する log2(day10/day0) の競合増殖効果です。数値がより負であるほどフィットネスの低下が強いことを示します。
• advance_target を 1 に設定するのは lncrna_specific_lfc <= -0.08 かつ neighbor_mediated_lfc > -0.25 のときのみです。その他は 0 です。

注：これらのデータは実験から来ています。数値の正確さだけでなく、分析的推論の質で評価されます。近道をしないでください。

出力要件（厳密）: 最終回答はちょうど1つのJSONオブジェクトとして返してください。JSONをマークダウンで囲まないでください。前後に本文を追加しないでください。例に示されているキーを省略しないでください。返却例：

{
  "answer": {
    "advance_target": <int>,
    "lncrna_specific_lfc": <float>,
    "neighbor_mediated_lfc": <float>
  },
  "reasoning": "<description of method and QC>"
}

ファイル（モデルへ提供）:

• guide_map.tsv.gz
• local_expression.tsv.gz
• guide_followup.tsv.gz
• crispri_counts.tsv.gz
• casrx_followup.tsv.gz

サンプルデータ（抜粋: guide_map）:

guide_id nominal_target chr coord strand dist_lnc_tss_bp dist_neighbor_tss_bp guide_gc_frac
g001 LINC473 chr7 100014 + 14 30 0.624
g002 LINC473 chr7 100035 - 43 67 0.584
g003 LINC473 chr7 100051 + 116 56 0.622
g004 LINC473 chr7 100066 - 59 66 0.617
g005 LINC473 chr7 100088 + 74 77 0.715

説明：ガイドの座標、標的、距離、およびGC特徴を含みます。

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Case study 3 — Statistical genetics: Prioritizing protein drug targets in a linked genetic locus

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目的：アラインされた遺伝子座にある2つの近接タンパク質について、アッセイスケール、アレル向き、winner's curse、LD、および残留局所多面性に対処しながら、cis 多変量 Mendelian randomization（cis‑MVMR）を用いて疾患に対する直接効果を推定します。両タンパク質は相関した遺伝子座を共有します。解析は周辺相関（marginal associations）から条件付きでLDを考慮した疾患効果へと移行し、共通のタンパク質スケールでの解釈を行います。

リリースされたプロンプト（要旨）:

• 近接する2つのタンパク質（PROTA と PROTB）、二値疾患アウトカム、遺伝子座相関参照、タンパク質測定記録についてのアソシエーションサマリとメタデータが与えられます。
• 目的：他方のタンパク質を条件として、log10 濃度の +1 SD 増加あたりの各タンパク質の疾患に対する直接的なログオッズ効果（log‑odds）を推定してください。
• 解釈：theta_PROTA と theta_PROTB は目的で定義した同じ log‑odds per‑SD スケールを使用します。

注：これらのデータは実験から来ています。数値の正確さだけでなく、分析的推論の質で評価されます。近道をしないでください。

出力要件（厳密）: 最終回答はちょうど1つのJSONオブジェクトとして返してください。JSONをマークダウンで囲まないでください。前後に本文を追加しないでください。例に示されているキーを省略しないでください。返却例：

{
  "answer": {
    "theta_PROTA": <float>,
    "theta_PROTB": <float>
  },
  "reasoning": "<description of method and QC>"
}

ファイル（モデルへ提供）:

• protein_PROTA_phase1.tsv.gz
• protein_PROTB_phase1.tsv.gz
• disease_association.tsv.gz
• variant_metadata.tsv.gz
• locus_correlation_EUR.npz
• protein_PROTA_phase2.tsv.gz
• protein_PROTB_phase2.tsv.gz
• dataset_metadata.tsv.gz
• protein_measurements.tsv.gz

サンプルデータ（抜粋: protein_PROTA_phase1）:

snp pos_bp effect_allele other_allele maf beta se pval
rs200000 50000000 A C 0.42215 0.006438668310706808 0.003267330091203412 0.04876727714241972
rs200001 50010126 A C 0.05709 0.011008993337581301 0.006955239208750407 0.11345916603941006
rs200002 50020253 G T 0.09021 0.009922014757116319 0.005633023027015518 0.07817048492026045
rs200003 50030379 G T 0.48399 0.010569215614164573 0.0032291419740237445 0.0010638520681901973
rs200004 50040506 A G 0.37703 0.007036551378238654 0.0033297592321269802 0.034580976884336506

説明：PROTA のスクリーニング段階タンパク質アソシエーションサマリを示します。

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Case study 4 — Clinical genomics / carrier screening: DRX1 carrier-screening residual risk under CNV and pseudogene calibration

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目的：キャリアスクリーニングアッセイデータを用いて、系統（ancestry）別のキャリア頻度、陰性スクリーニング後の残留リスク、パートナーのキャリア頻度、および受胎概念体（affected conceptus）リスクを推定します。残留リスク推定は、偽遺伝子を考慮したキャリア判定、創始ハプロタイプの縮約、系統別アッセイ較正、および試験を受けたパートナーから完全なパートナーロスターへの標準化に依存します。

リリースされたプロンプト（要旨）:

• cohort_roster.tsv.gz、partner_roster.tsv.gz、calibration_controls.tsv.gz、target_metadata.tsv.gz、および assay_observations.tsv.gz を使用して、常染色体劣性 DRX1 状態の残留再生産リスクを推定してください。
• 報告すべき量（確率スケールで、パーセントではない）:
  • carrier_frequency_afr と carrier_frequency_eur：スクリーニング名簿（screening‑roster）成人における系統別のキャリア頻度（AFR と EUR）。
  • residual_carrier_risk_afr_negative：AFR のスクリーニング名簿成人が DRX1 スクリーンで陰性だった場合の残留キャリアリスク。
  • partner_carrier_frequency_full_roster：均等にサンプリングされた partner_roster.tsv.gz の行から見たパートナーキャリア頻度。
  • couple_reproductive_risk：インデックスが AFR でスクリーン陰性、かつパートナーが partner_roster.tsv.gz から無作為抽出された場合の受胎概念体リスク。
• 前提：常染色体劣性遺伝で、両親がキャリアである場合の受胎概念体リスクは 1/4 と仮定します。

注：これらのデータは実験から来ています。数値の正確さだけでなく、分析的推論の質で評価されます。近道をしないでください。

出力要件（厳密）: 最終回答はちょうど1つのJSONオブジェクトとして返してください。JSONをマークダウンで囲まないでください。前後に本文を追加しないでください。

（ソースはここで切れています。提供された指示とデータファイルに基づいて解析を実行してください。）