食道扁平上皮癌(ESCC)の「個別化医療」実現のため、体系化されたプロトコールで治療された臨床検体と臨床情報を収集し、これらを対象に次世代シーケンサーとアレイによりオミックス(配列、コピー数、メチル化、発現)情報を抽出、統合することにより、分子マーカーを用いてESCCの悪性度や治療効果を予測するためのアルゴリズムを構築した。さらに統合データを用いて診断や治療の標的遺伝子候補の探索と同定を行い、ESCCのみならず他のがんでも、本アプローチが応用可能で有用であることを示した。