製薬協について 製薬協について

Topics | トピックス

最新号目次へ 既刊号一覧2014年5月以降2014年3月以前 pdf
183号タイトル
前へ123456789101112131415次へ
トピックス画像
「製薬協メディアフォーラム」を開催
テーマは「医療健康分野におけるAI/ビッグデータの活用について」
line03 line03 line03

製薬産業における医療健康ビッグデータの活用

創薬研究から、市販後に至るまで、バリューチェーン全般にわたって、ビッグデータの活用や解析による新しい知見、発見に対しての期待があります(図1)。たとえば創薬研究では、疾患発症メカニズムの解明や創薬標的の創出、臨床開発ではリアルワールドデータ(RWD)の活用や臨床試験の効率化、市販後では薬効や安全性の確認等、幅広い活用が考えられます。さらに医薬品産業も近い将来、薬を提供していくことで医療に貢献していくだけではなく、ヘルスケアのソリューション提供へと役割を広げていくスタンスが必要であると考えています。今後、健康維持や疾患治療等にかかわるソリューションを提供するためにもビッグデータ活用は一段と広がっていくと考えています。

図1 製薬産業における医療・健康BDの活用
図1 製薬産業における医療・健康BDの活用

新しいデータサイエンス

従来型の医療情報は、検査情報やレセプト情報といった一般の診療情報であり、1つの個体の測定項目は数百個程度でしたが、新しいタイプのビッグデータは、たとえば全ゲノム分析で30億塩基対のデータを取得したり、e-モバイルで常時体内データを測定するといった、1つの個体情報そのものがすでに非常にビッグなデータとなります。この違いから、新しいタイプのビッグデータを解析していくためには、新しいデータサイエンスの研究が必要になります。

米国における医療健康ビッグデータ活用の進展と創薬への影響

米国では、2015年のオバマ大統領のPrecision Medicine Initiativeに対する声明が出る数年前より、医療でのゲノム情報の入手と、そのゲノム情報を患者のフェノタイプと絡めて臨床活用するための「医療実装研究」が進められていました。また、IBM社のワトソンに代表される人工知能の活用が進み、先端医療機関での医療のパラダイムシフトが現実化しつつあります。NIHではデータサイエンスの重要性が認識され、BD 2 K initiativeによりビッグデータから創薬標的が発見される等、創薬スタイルも大きく変化し始めています。1年目の研究会の報告書ではこのような米国の動きに対して、大きく遅れをとらないために、創薬に関連するビッグデータ活用の視点より日本の課題を5つ挙げています(図2図3)。

前へ123456789101112131415次へ
最新号目次へ 既刊号一覧2014年5月以降2014年3月以前

このページのトップへ