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アメリカのPrecision Medicine Initiative
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アメリカのオバマ大統領は2015年1月20日に一般教書演説を行いました。その中で、科学技術に関する施策として、個人の医療情報を活用してPrecision Medicine Initiativeを始めることを語っています。この演説により、アメリカの個別化医療の進展に、また大きな一歩が踏み出されたと評価されています。Precision Medicineとはどのような医療なのでしょうか。また日本や世界の医療の方向性にどのような影響を与えるのでしょうか。この施策とその意図や背景を検討しました。

Precision Medicineは「精密医療」と訳される場合もありますが、まだ一般に認知されたネーミングではありません。個人の遺伝子情報などを含む詳細な情報を基に「より精密な対応を行う医療」という意味と捉えると、個別化医療(予防・先制医療を含む)、あるいはゲノム医療の延長線上の概念と考えるほうがわかりやすいでしょう。
 しかし、今回よく使われているPersonalized Medicine(個別化医療)という言葉を使わずに Precision Medicineという言葉を使ったことには意図があるようです。
 Personalized Medicineは、ヒトゲノム情報などを用いて、疾患への罹患性や薬物感受性等の遺伝子多型情報を基に、個人に適した治療を提供することを目指した医療です。近年、次世代シークエンサー(Next Generation Sequencer、NGS)解析などの著しい進歩により、個人ゲノムやその他の生体分子情報が精密・迅速に分析されるようになり、疾病の原因や発症の過程が分子レベルでより詳細に理解されるようになってきました。これらのオミックスなど生体分子情報を含めた膨大なデータの解析情報研究に基づいて、患者のより精密な診断(疾患の詳細サブグループ分け)を行い、そのサブグループごとの治療や予防(先制医療)の確立を目指すという「個人の詳細な情報をもとにした医療」が考えられていて、これがPersonalized Medicineを一歩進めたPrecision Medicineであるという説明がなされています[1] [2]
 アメリカのホワイトハウスから次のようなコメントが出されています。『従来型医療(”one-size-fits-all”型医療)は“平均的な患者”のためにデザインされており、すべての患者に有効な治療とはいえなかったが、Precision Medicine Initiativeは従来型医療からの脱却を促し、医療の世界に変革をもたらします』。
 つまり、Precision Medicine Initiativeは患者により適した医療を提供するという医療現場や患者のメリットをまず考えた医療戦略です。NGSなどの解析技術の進歩により膨大なデータを入手することができる一方、現場の医師は逆に医療処置に困惑する可能性もあり、この膨大な医療情報の活用を適切に医療現場で進めるために、患者のサブグループ分類の確立とそのサブグループごとの治療や予防法の確立に焦点を置いています。
 アメリカのプライベート医療保険会社(Health Maintenance Organization、HMO)では、たとえば腎炎を6つのタイプに分類して、そのタイプ別に最もコストエフェクティブな治療法を推奨しているところがありますが、その方法に通じるものがあるように感じます。
 「Data Science」[3]を国家レベルで駆使して、医療全体を患者ごとの個別の医療関連詳細情報の分析によって最善の選択ができる体制に変えていこうというものです。
 今回のPrecision Medicine Initiativeはアメリカにおいてオバマケアにならぶ医療分野での重大施策といっていいと思います。
 オバマ大統領が教書演説で語ったこの医療施策について、アメリカのホワイトハウスの大統領Webサイトで「ファクトシート」が示されています(表1)。

mark [1]
N.Engl.J.Med. (Feb. 26.2015.) Francis S.Colins “A New Initiative on Precision Medicine”
mark [2]
N.Engl.J.Med. (June.4.2015.) J.Larry Jameson “Precision Medicine−Personalized, Problematic, and Promising”


mark [3]
ここでは、アメリカ国立衛生研究所(National Institutes of Health、NIH)のCollins長官が述べた「指数的に増大する様々な種類の生命医療関連データに対するアクセスの統合・分析を行い、新たな価値を作り出す科学」という意味で、「Data Science」を使っている。


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