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個別化医療（精密医療またはシステム医療とも呼ばれる）は、人々を異なるグループに分け、予測される反応や疾患リスクに基づいて、個々の患者に合わせて医療上の決定、診療、介入、および/または製品を調整する医療モデルです。個別化医療、精密医療、層別化医療、P4医療という用語は、この概念を説明するために互換的に使用されますが、一部の著者や組織は、特定のニュアンスに基づいてこれらの表現を区別しています。P4は、 「予測的、予防的、個別化、参加型」の略です。
患者に合わせた治療は少なくともヒポクラテスの時代にまで遡るが、[ 1 ]近年、特にゲノミクスなどの疾患の分子基盤を理解するための新しい診断および情報学的アプローチの開発により、この用語の使用が増加している。これにより、関連する患者を層別化するための明確なバイオマーカーが提供される。 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]
全米工学アカデミー（NAE）が後援する「工学における14の大きな課題」の中で、個別化医療は「最適な個人の健康決定を実現する」ための重要かつ将来性のあるアプローチとして特定されており、それによって「より良い医薬品を開発する」という課題を克服できるとされています。[ 5 ] [ 6 ]
個別化医療では、患者の遺伝子やその他の分子または細胞特性に基づいて、適切かつ最適な治療法を選択するために診断検査がよく用いられます。 [ 7 ]遺伝子情報の使用は、個別化医療の特定の側面（例えば、薬理ゲノミクス）で重要な役割を果たしており、この用語は最初に遺伝学の文脈で造語されましたが、その後、プロテオミクス[ 9 ] 、画像解析、ナノ粒子ベースのセラノスティクス[ 10 ]など、あらゆる種類の個別化対策を包含するように拡大しました。[ 8 ]
精密医療は、医療の個別化を提案する医療モデルであり、すべての人に同じ薬を投与するのではなく、医療上の決定、治療、診療、または製品を患者のサブグループに合わせて調整します。[ 11 ] [ 12 ]精密医療では、患者の遺伝子内容やその他の分子または細胞分析の状況に基づいて、適切かつ最適な治療法を選択するために診断検査がよく用いられます。[ 13 ]精密医療で使用されるツールには、分子診断、画像診断、および分析が含まれます。 [ 12 ] [ 14 ]
精密医療と個別化医療（個別化医療とも呼ばれる）は類似しており、個人の遺伝子プロファイルを疾患の予防、診断、治療に関する臨床上の意思決定に活用する。[ 15 ]個別化医療はヒトゲノムプロジェクトの発見に基づいて確立されている。[ 15 ]
類似の用語である個別化医療との区別を説明するにあたり、米国大統領科学技術諮問委員会は次のように述べている。[ 16 ]
精密医療とは、各患者の個々の特性に合わせて医療処置を調整することを指します。これは、患者専用の薬剤や医療機器を文字通り作成することを意味するのではなく、特定の疾患に対する感受性、発症する可能性のある疾患の生物学的特性や予後、または特定の治療に対する反応が異なるサブグループに個人を分類する能力を意味します。予防的または治療的介入は、恩恵を受ける人に集中させ、恩恵を受けない人の費用と副作用を軽減することができます。[ 16 ]
「精密医療」という用語は、治療の選択にとどまらず、特定の個人向けに独自の医療製品を作成することにも適用される。例えば、「…患者固有の組織や臓器を用いて、異なる人々に合わせた治療を行う」などである。[ 17 ]そのため、実際には「個別化医療」と非常に多くの重複があり、後者が各個人に独自の治療を行うものと誤解されることもあるが、両者はしばしば互換的に使用される。[ 18 ]
すべての人はヒトゲノムの固有の変異を持っています。[ 19 ]個人間の変異のほとんどは健康に影響を与えませんが、個人の健康は遺伝的変異と行動および環境からの影響に由来します。[ 20 ] [ 13 ]
個別化医療の現代的な進歩は、患者の基本的な生物学的特徴、DNA、RNA、またはタンパク質を確認する技術に依存しており、それが最終的に疾患の確定につながります。たとえば、ゲノムシーケンスなどの個別化技術は、嚢胞性線維症から癌までさまざまな疾患に影響を与えるDNAの変異を明らかにすることができます。RNA -seqと呼ばれる別の方法は、特定の疾患に関与するRNA分子を示すことができます。DNAとは異なり、RNAのレベルは環境に応じて変化する可能性があります。したがって、RNAをシーケンスすると、人の健康状態についてより広範な理解が得られます。最近の研究では、個人の遺伝的差異がRNA発現[ 21 ]、翻訳[ 22 ]、およびタンパク質レベル[ 23 ]と関連付けられています。
個別化医療の概念は、医療への新しい革新的なアプローチに適用できます。個別化医療は、システム生物学のダイナミクスに基づいており、予測ツールを使用して健康リスクを評価し、患者がリスクを軽減し、病気を予防し、発症時に精密に治療できるように、個別の医療計画を設計します。個別化医療の概念は、退役軍人省がすべての退役軍人に対して個別化された積極的な患者主導のケアに取り組むなど、ますます受け入れられています。[ 24 ]場合によっては、個別化医療は、患者の遺伝子マークアップではなく、病気の原因となる因子のマークアップに合わせて調整できます。例としては、薬剤耐性菌やウイルスなどがあります。[ 25 ]
精密医療では、多くの場合、パノミクス解析とシステム生物学を応用して、個々の患者の疾患の原因を分子レベルで分析し、その患者の疾患プロセスに対処するために標的治療（場合によっては併用）を利用します。その後、患者の反応は、腫瘍量などの代替指標（5年生存率などの真の結果ではなく）を使用して、可能な限り綿密に追跡され、治療は患者の反応に合わせて微調整されます。[ 26 ] [ 27 ]がんを扱う精密医療の分野は、「精密腫瘍学」と呼ばれます。[ 28 ] [ 29 ]精神疾患とメンタルヘルスに関連する精密医療の分野は、「精密精神医学」と呼ばれます。[ 30 ] [ 31 ]
分子病理の個人差は多様であり、組織微小環境内の相互作用ネットワークを介して疾患プロセスに影響を与えるエクスポソームの個人差も同様に多様で、人によって異なる。精密医療の理論的基盤として、「固有疾患原理」[ 32 ]が、疾患の病因と病態の異質性という普遍的な現象を取り込むために登場した。固有疾患原理は、最初に腫瘍性疾患において固有腫瘍原理として記述された。[ 33 ]エクスポソームは疫学の共通概念であるため、精密医療は分子病理疫学と密接に関連しており、精密医療の潜在的なバイオマーカーを特定することができる。 [ 34 ]
医師が突然変異が特定の疾患と関連しているかどうかを知るために、研究者はしばしば「ゲノムワイド関連解析」（GWA研究）と呼ばれる研究を行います。このような研究では、1つの疾患に着目し、その特定の疾患を持つ多くの患者のゲノムをシーケンスして、ゲノム内の共通の突然変異を探します。GWA研究によって疾患と関連していると判断された突然変異は、ゲノム配列を調べて同じ突然変異を見つけることで、将来の患者のその疾患を診断するために使用できます。2005年に実施された最初のGWA研究は、加齢黄斑変性症（ARMD）の患者を対象としていました。[ 35 ]この研究では、それぞれ1つのヌクレオチドの変異（一塩基多型、またはSNPと呼ばれる）のみを含む2つの異なる突然変異がARMDと関連していることが分かりました。このようなGWA研究は、疾患に関連する一般的な遺伝子変異を特定する上で非常に成功しています。2014年初頭までに、1,300を超えるGWA研究が完了しています。[ 36 ]
複数の遺伝子が集合的に、多くの一般的で複雑な疾患の発症確率に影響を与えます。[ 20 ]個別化医療は、1つまたは複数の遺伝子に基づいて、特定の疾患に対する個人のリスクを予測するためにも使用できます。このアプローチでは、同じシーケンス技術を使用して疾患リスクの評価に焦点を当て、医師が患者に疾患が現れる前に予防的治療を開始できるようにします。たとえば、DNA変異によって2型糖尿病を発症するリスクが高まることが判明した場合、この個人は、将来2型糖尿病を発症する可能性を減らすような生活習慣の変更を開始できます。
日常的な臨床現場で患者に精密医療を提供できるかどうかは、分子プロファイリング検査、例えば個々の生殖細胞系DNAシーケンスが利用可能かどうかにかかっています。[ 37 ]精密医療は現在、主にゲノム検査（例えばOncotype DX [ 38 ] ）に基づいて治療を個別化していますが、分光法と計算能力を組み合わせた技術から、体内の薬物効果のリアルタイムイメージングまで、いくつかの有望な技術モダリティが開発されています。[ 39 ]精密医療のさまざまな側面が研究環境でテストされています（例えば、プロテオーム、マイクロバイオーム）が、日常診療では利用可能な入力がすべて使用されているわけではありません。精密医療を実践できるかどうかは、臨床医が検査結果に基づいて行動するのを支援するために利用できる知識ベースにも依存します。[ 40 ] [ 41 ] [ 42 ]診断されていない疾患を持つ個人のコホートにオミクスベースの精密医療を適用した初期の研究では、診断率は約35%で、新たに診断された人の約5人に1人が治療の変更に関する推奨事項を受けています。[ 43 ]薬理遺伝学がさらに発展し、個々の治療反応を予測できるようになるまでは、N-of-1試験が治療に反応する患者を特定する最良の方法であると示唆されている。[ 44 ] [ 45 ]
治療面では、PMは、薬局の調剤によって製造される薬剤カクテル[ 46 ]やカスタマイズされた医療機器[ 47 ]などのカスタマイズされた医療製品の使用を含むことができます。また、有害な薬物相互作用を防ぎ、投薬時の全体的な効率を高め、医療に関連するコストを削減することもできます[ 48 ] 。
公的資金によるゲノム研究から誰が利益を得るのかという問題は、重要な公衆衛生上の考慮事項であり、ゲノム医療の実施が社会的な不平等の懸念をさらに強めないように注意する必要がある。[ 49 ]
人工知能は精密医療へのパラダイムシフトをもたらしている。[ 50 ]機械学習アルゴリズムは、ゲノム配列に使用され、患者や医療機関が常に記録している膨大な量のデータから分析して推論を引き出すために使用されている。[ 51 ] AI技術は、既存の疾患の遺伝子型と表現型を理解し、患者ケアの質を向上させ、費用対効果を実現し、再入院率と死亡率を低下させるために、精密心血管医療で使用されている。[ 52 ] 2021年の論文では、機械学習が第III相臨床試験（前立腺がん治療）の結果を76%の精度で予測できたと報告されている。[ 53 ]これは、臨床試験データが精密医療のための機械学習ベースのツールの実用的な情報源となる可能性があることを示唆している。
精密医療は、微妙な形のアルゴリズムバイアスの影響を受けやすい可能性があります。たとえば、複数の観察者によって入力された値を持つ複数の入力フィールドが存在すると、データの理解と解釈の方法に歪みが生じる可能性があります。[ 54 ] 2020年の論文では、機械学習モデルを特定の集団向けにトレーニングする（つまり、黒人の癌患者向けに特別にモデルをトレーニングする）と、集団に依存しないモデルよりも大幅に優れたパフォーマンスが得られることが示されました。[ 55 ]
2015年の一般教書演説で、当時の米国大統領バラク・オバマは、米国国立衛生研究所の「精密医療イニシアチブ」に2億1500万ドル[ 56 ]の資金を提供する意向を表明した[ 57 ]。このイニシアチブの短期目標は、がんゲノム学を拡大して、より良い予防法と治療法を開発することであった[ 58 ] 。長期的には、精密医療イニシアチブは、科学者の全国ネットワークを構築し、100万人の米国人を対象とした全国コホート研究に着手することで、健康と病気に関する理解を深め、包括的な科学的知識基盤を構築することを目指していた[ 59 ] 。精密医療イニシアチブの 使命声明は、「患者、研究者、医療提供者が協力して個別化治療の開発に取り組むことを可能にする研究、技術、政策を通じて、医学の新時代を実現する」であった。[ 60 ] 2016年にこの取り組みは「All of Us」と改名され、2018年1月までに1万人が試験段階に登録した。[ 61 ]
精密医療は、医療従事者が患者の健康、疾患、または状態に影響を与える環境、生活習慣、遺伝など多くの要因をより深く理解するのに役立ちます。この情報により、どの治療法が最も効果的で安全であるかをより正確に予測したり、そもそも病気の発症を予防する方法を見つけたりすることが可能になります。さらに、以下のような利点もあります。
個別化医療の進歩により、個人とそのゲノムに特化した、より統一された治療アプローチが生まれるだろう。個別化医療は、より早期の介入によるより良い診断、より効率的な薬剤開発、より標的を絞った治療法を提供する可能性がある。[ 62 ]
患者を個別に診察できる能力があれば、より正確な診断と具体的な治療計画が可能になります。遺伝子型判定とは、生物学的アッセイを使用して個人のDNA配列を取得するプロセスです。[ 63 ]個人のDNA配列の詳細な記録があれば、そのゲノムをヒトゲノムプロジェクトなどの参照ゲノムと比較し、考えられる疾患の原因となる既存の遺伝的変異を評価することができます。23andMe 、Navigenics、Illuminaなどの多くの民間企業が、一般の人々が利用できるダイレクト・トゥ・コンシューマー・ゲノムシーケンスを作成しました。[ 19 ]個人からこの情報を入手すれば、効果的な治療に活用できます。個人の遺伝的構成は、特定の治療に対する反応にも大きく影響するため、遺伝的内容を知ることで、受ける治療の種類を変えることができます。
この側面の一つが薬理ゲノミクスであり、個人のゲノムを利用して、より情報に基づいた、個々の患者に合わせた薬剤処方を提供する。[ 64 ]多くの場合、薬剤は誰に対しても比較的同じように作用するという考えで処方されるが、薬剤の適用においては、考慮すべき多くの要因がある。個人の遺伝情報の詳細な説明は、副作用の予防、適切な投与量の確保、薬剤処方による最大限の効果の実現に役立つ。[ 19 ]例えば、ワルファリンはFDA承認の経口抗凝固薬であり、血栓のある患者に一般的に処方される。ワルファリンは薬物動態と薬力学において個人差が大きいため、副作用の発生率は一般的に処方される薬剤の中で最も高い部類に入る。[ 5 ]しかし、個々の抗凝固反応をコードする 2 つの遺伝子である CYP2C9 および VKORC1 遺伝子型の多型変異体の発見により、[ 65 ] [ 66 ]医師は患者の遺伝子プロファイルを使用して、重篤な出血などの副作用を予防し、より早くより優れた治療効果を可能にするために、ワルファリンの最適な投与量を処方することができます。[ 5 ]特定の薬剤に対する有害事象を予測する遺伝子変異体の発見のための薬理ゲノムプロセスは、毒性学と呼ばれています。[ 67 ]
個別化医療に適用されるセラノスティックプラットフォームの一側面として、診断テストを使用して治療をガイドすることが挙げられます。これらのテストには、 MRI造影剤（T1およびT2造影剤）、蛍光マーカー（有機色素および無機量子ドット）、核医学画像診断剤（PET放射性トレーサーまたはSPECT造影剤）などの医用画像診断が含まれる場合があります。[ 10 ] [ 68 ]または、 DNAシーケンス[ 70 ]を含むin vitroラボテスト[ 69 ]が含まれ、多くの場合、複数のバイオマーカーのテスト結果に重み付けを行う深層学習アルゴリズムが用いられます。[ 71 ]
個別化医療は、特定の治療に加えて、予防医療の進歩に大きく貢献することができます。例えば、乳がんや卵巣がんの家族歴があるために罹患しやすい女性は、すでにBRCA1およびBRCA2遺伝子の特定の変異について遺伝子型検査を受けています。[ 72 ]ゲノム内に存在する変異に基づいて病気の原因がさらに解明されるにつれて、個人における原因の特定が容易になります。その後、病気の発症を予防するための対策を講じることができます。ゲノム内に変異が見つかった場合でも、DNAの詳細を知ることで、特定の病気の影響を軽減したり、発症を遅らせたりすることができます。[ 62 ]個人の遺伝的内容を知ることで、病気の原因を特定し、治療したり進行を予防したりするためのより適切な意思決定が可能になります。これは、アルツハイマー病や、DNAの特定の変異と関連していると考えられているがんなどの病気にとって非常に有用です。 [ 62 ]
特定の患者グループ/サブグループに対する薬剤の有効性と安全性をテストするために現在使用されているツールは、コンパニオン診断です。この技術は、薬剤が市場に出回る中または後に開発されるアッセイであり、個人に基づいて利用可能な治療を強化するのに役立ちます。[ 73 ]これらのコンパニオン診断は、患者にとって可能な限り最適な治療決定を支援するために、薬剤に関連する薬理ゲノム情報を処方ラベルに組み込んでいます。[ 73 ]
個人のゲノム情報を持つことは、医薬品がFDAの承認を得て一般使用できるようになるまでのプロセスにおいて重要となる可能性がある。個人の遺伝子構成の詳細な記録は、臨床試験の最終段階で患者を組み入れるか除外するかを決定する上で大きな利点となる可能性がある。[ 62 ]臨床試験から最も恩恵を受ける患者を特定できることで、試験中の製品によって引き起こされる有害事象から患者の安全性が高まり、全体的なコスト削減につながる、より小規模で迅速な試験が可能になる。[ 74 ]さらに、大多数の人々には効果がないと見なされる医薬品でも、たとえ人口のごく一部にしか必要とされないものであっても、個人のゲノムを使用してその特定の医薬品や治療法の有効性と必要性を評価することで、FDAの承認を得ることができる可能性がある。[ 62 ] [ 75 ]
医師は、患者に最も効果的な治療法を見つけるまで、試行錯誤戦略を用いるのが一般的です。[ 62 ]個別化医療では、個人の体がゲノムに基づいてどのように反応するか、治療が効くかどうかを予測することで、これらの治療をより具体的に調整することができます。[ 19 ]これは、「適切な薬を適切な用量で適切な患者に投与する」と要約されています。[ 76 ]このようなアプローチは、費用対効果が高く、より正確でもあります。[ 62 ]例えば、タモキシフェンはかつてER+乳がんの女性によく処方される薬でしたが、最初に服用した女性の65%が耐性を獲得しました。デビッド・フロックハートなどの研究者による研究の後、代謝酵素をコードする遺伝子であるCYP2D6遺伝子に特定の変異を持つ女性は、タモキシフェンを効率的に分解できず、治療効果がないことが発見されました。 [ 77 ]現在、女性は最も効果的な治療法を選択するために、これらの特定の変異について遺伝子型検査を受けています。
これらの変異のスクリーニングは、ハイスループットスクリーニングまたは表現型スクリーニングによって行われます。現在、いくつかの創薬および製薬会社は、個別化医療の研究を進めるだけでなく、遺伝子研究を増幅するためにこれらの技術を利用しています。従来の「順方向」トランスフェクションライブラリースクリーニングのアプローチに代わるマルチターゲットアプローチとしては、逆方向トランスフェクションまたはケモゲノミクスが挙げられます。
調剤薬局での薬剤製造も、個別化医療の応用例の一つです。遺伝子情報を用いるとは限りませんが、投与量、成分の選択、投与経路など、様々な特性が個々の患者に合わせて選択・調整された薬剤を製造することは、個別化医療の一分野として認められています（大量生産される単回投与製剤や固定用量配合剤とは対照的です） 。薬剤相互作用を予測するための計算的・数学的手法も開発されています。例えば、表現型応答曲面は、薬剤、薬剤間の相互作用、および個人のバイオマーカーの関係をモデル化します。
研究の活発な分野の一つは、薬局での調剤によって生成された個別化薬剤を体内の疾患部位に効率的に送達することです。[ 6 ]例えば、研究者たちは、リアルタイムイメージングを使用して特定の部位を正確に標的にし、薬剤送達の薬力学を分析することで、ナノキャリアを設計しようとしています。[ 78 ]酸化鉄ナノ粒子、量子ドット、カーボンナノチューブ、金ナノ粒子、シリカナノ粒子など、いくつかの候補ナノキャリアが研究されています。 [ 10 ]表面化学の変更により、これらのナノ粒子に薬剤を搭載できるだけでなく、体の免疫反応を回避することができ、ナノ粒子ベースのセラノスティクスが可能になります。[ 6 ] [ 10 ]ナノキャリアの標的化戦略は、疾患に応じて異なります。たとえば、疾患が癌の場合、一般的なアプローチは、癌細胞の表面に発現するバイオマーカーを特定し、それに関連する標的化ベクターをナノキャリアに搭載して認識と結合を実現することです。ナノキャリアのサイズスケールも、腫瘍ターゲティングにおける強化された透過性および保持効果（EPR）を達成するために設計される。[ 10 ]病気が腎臓などの特定の臓器に局在している場合は、ナノキャリアの表面をその臓器内の受容体に結合する特定のリガンドでコーティングして、臓器ターゲティング薬物送達を実現し、非特異的な取り込みを回避することができる。[ 79 ]このナノ粒子ベースの薬物送達システムの大きな可能性にもかかわらず、この分野での大きな進歩はまだ達成されておらず、ナノキャリアは臨床基準を満たすために研究および改良され続けている。[ 10 ] [ 78 ]
セラノスティクスは、画像診断と治療の両方に類似の分子を使用する核医学の個別化アプローチです。 [ 80 ] [ 81 ] [ 82 ]この用語は「治療」と「診断」の合成語です。最も一般的な用途は、SPECTまたはPETイメージング用の分子に放射性核種（ガンマ線または陽電子放出核種）を結合すること、または放射線療法用の電子放出核種を結合することです。最も初期の例の1つは、甲状腺癌患者の治療に放射性ヨウ素を使用することです。[ 80 ]その他の例としては、リンパ腫の治療に放射性標識抗CD20抗体（例：Bexxar ） 、骨転移の治療にラジウム223、神経内分泌腫瘍の治療にルテチウム177 DOTATATE 、前立腺癌の治療にルテチウム177 PSMAなどがあります。[ 80 ]一般的に使用される試薬は、フッ素18同位体を用いたフルオロデオキシグルコースである。[ 83 ]
呼吸器疾患は世界中で人類に影響を与えており、慢性肺疾患（喘息、慢性閉塞性肺疾患、特発性肺線維症など）や肺がんは広範囲にわたる罹患率と死亡率の原因となっています。これらの疾患は非常に多様であり、早期診断が必要です。しかし、初期症状は非特異的であり、臨床診断が遅れることがよくあります。ここ数年、個別化医療は、特定の患者の医療ニーズに応じて治療を個別化することを目的とした新しい技術を使用する医療アプローチとして登場しました[ 9 ]。具体的には、単一のバイオマーカーではなく、一連のタンパク質発現を分析するためにプロテオミクスが使用されます[ 84 ]。タンパク質は、健康や病気を含む身体の生物学的活動を制御しているため、プロテオミクスは早期診断に役立ちます。呼吸器疾患の場合、プロテオミクスは、血清、血球、気管支肺胞洗浄液（BAL）、鼻洗浄液（NLF）、喀痰など、いくつかの生物学的サンプルを分析します。[ 84 ]これらの生物学的サンプルからの完全なタンパク質発現の同定と定量は、質量分析法と高度な分析技術によって行われます。[ 85 ]呼吸器プロテオミクスは、近年、医療を支援するための個別化医療の開発において大きな進歩を遂げています。たとえば、2012 年に Lazzari らが行った研究では、プロテオミクスベースのアプローチにより、個々の患者に合わせた個別化治療に使用できる肺がんの複数のバイオマーカーの同定が大幅に改善されました。[ 86 ]呼吸器疾患に対する標的療法を提供するプロテオミクスの有用性を示す研究がますます増えています。[ 84 ]
近年の癌研究は、従来の病理学的検査では同じように見える癌の種類にも、遺伝的な多様性があることを数多く明らかにしてきた。また、腫瘍の不均一性、すなわち単一の腫瘍内における遺伝的多様性についても、認識が高まっている。これらの発見は、他の多くの可能性の中でも、一般的な症例集団には効果がなかった薬剤が、特定の遺伝子プロファイルを持つ症例の一部には有効である可能性を示唆している。
個別化腫瘍ゲノミクスとは、個別化医療をがんゲノミクスに応用したものです。ハイスループットシーケンス法を用いてがんに関連する遺伝子を特徴づけ、疾患の病態をより深く理解し、薬剤開発を改善します。腫瘍ゲノミクスは、特に薬物療法への応用という点で、ゲノミクスの中でも最も有望な分野の一つです。その例としては、以下のようなものがあります。
ゲノミクス（マイクロアレイ）、プロテオミクス（組織アレイ）、イメージング（fMRI、マイクロCT ）技術を用いることで、患者に関する分子レベルの情報を容易に得ることができます。これらのいわゆる分子バイオマーカーは、がんなどの疾患の予後において強力なツールであることが証明されています。[ 91 ] [ 92 ] [ 93 ]がんの予測の主な3つの領域は、がんの再発、がんの感受性、がんの生存率です。[ 94 ]分子レベルの情報と、患者の腫瘍の種類やその他のリスク要因などのマクロレベルの臨床データを組み合わせることで、予後が大幅に改善されます。[ 94 ]その結果、分子バイオマーカー、特にゲノミクスを用いることで、がんの予後や予測が非常に効果的になり、特に大規模な集団をスクリーニングする場合に有効です。[ 95 ]基本的に、集団ゲノミクススクリーニングは、疾患のリスクのある人を特定するために使用でき、予防活動に役立ちます。[ 95 ]
遺伝子データは、ポリジェニックスコアの構築に使用できます。ポリジェニックスコアは、GWA研究で発見された個々の変異の推定効果を合計することで、疾患リスクなどの形質を推定します。これらは、癌、糖尿病、冠動脈疾患など、さまざまな疾患に使用されています。[ 96 ] [ 97 ]多くの遺伝子変異は祖先と関連しており、正確な推定値を生成し、生物学的に関連する変異を偶然関連している変異から分離することは依然として課題です。ある集団から生成された推定値は通常、他の集団にうまく適用できないため、高度な方法とより多様でグローバルなデータが必要です。[ 98 ] [ 99 ]ほとんどの研究はヨーロッパ系の祖先を持つ人々のデータを使用しており、健康格差を減らすために、より公平なゲノム研究の実践を求める声が上がっています。[ 100 ]さらに、ポリジェニックスコアにはある程度の予測精度がありますが、その解釈は個人のパーセンタイルを推定することに限られており、臨床使用にはトランスレーショナル研究が必要です。[ 101 ]
個別化医療がより広く実践されるにつれて、多くの課題が生じています。知的財産権、償還政策、患者のプライバシー、データバイアスと機密性、規制監督に対する現在のアプローチは、個別化医療が医療にもたらす変化に対応するために再定義および再構築される必要があります。[ 102 ] 例えば、英国で行われた調査では、英国の成人の63%が、医療分野でAIを利用するために個人データが使用されることに抵抗を感じているという結論が出ています。[ 103 ]さらに、取得した診断データの分析は、個別化医療とその実装における最近の課題です。[ 40 ]例えば、次世代シーケンシングから得られた遺伝子データは、分析前にコンピュータ集約型のデータ処理が必要です。 [ 104 ]将来的には、個別化医療のさらなる医療分野への導入を加速するために適切なツールが必要となり、そのためには、医学、臨床腫瘍学、生物学、人工知能 などの特定の研究分野の専門家の学際的な協力が必要となります。
米国食品医薬品局（FDA）は、個別化医療を規制政策に統合するための取り組みを開始した。2013年10月、FDAは「個別化医療への道を開く：医療製品開発の新時代におけるFDAの役割」と題する報告書を発表し、臨床使用と医薬品開発のために遺伝子情報とバイオマーカー情報を統合するために必要な手順を概説した。[ 74 ]これには、特定の規制基準、研究方法、および参照資料の開発が含まれる。[ 74 ] FDAが取り組んでいた後者のカテゴリーの一例として、さまざまなシーケンスプラットフォームの品質と信頼性を向上させることを目的とした「ゲノム参照ライブラリ」がある。[ 74 ]個別化医療を規制する者にとっての大きな課題は、現在の標準治療と比較してその有効性を証明する方法である。[ 105 ]新しい技術は、臨床的有効性と費用対効果の両方について評価される必要があり、2013年時点では規制機関には標準化された方法がなかった。[ 105 ]
医学におけるあらゆる革新と同様に、個別化医療への投資と関心は知的財産権の影響を受ける。[ 102 ]診断ツール、遺伝子、バイオマーカーの特許保護に関して多くの論争があった。[ 106 ] 2013年6月、米国最高裁判所は、自然発生的な遺伝子は特許の対象とならないが、編集または人工的に作成された「合成DNA」は特許の対象となり得るとの判決を下した。特許庁は現在、個別化医療の特許法に関連する多くの問題を検討しており、例えば、最初の診断後の「確認」二次遺伝子検査が特許法から完全に免除されるかどうかなどを検討している。特許に反対する人々は、DNA配列の特許は継続的な研究の妨げになると主張する一方、賛成派は研究免除を指摘し、特許は商業研究に必要な資金投資を誘致し保護し、提供されるサービスの開発と進歩を促進するために必要であると強調している。[ 106 ]
償還方針は、個別化医療が医療制度にもたらす変化に合わせて再定義する必要がある。考慮すべき要素には、一般集団におけるさまざまな遺伝子検査の有効性のレベル、便益に対する費用対効果、極めてまれな疾患に対する支払いシステムへの対処方法、および「共有リスク」という保険概念を再定義して「個々のリスク要因」という新しい概念の影響を取り入れる方法などがある。[ 102 ] 「乳がんにおける個別化医療の利用に対する障壁」という研究では、BRACAnalysisとOncotype DXという2つの異なる診断検査を取り上げた。これらの検査は10日以上の所要時間があり、その結果、検査が失敗し、治療が遅れる。患者はこれらの遅延に対して償還を受けられないため、検査が発注されない。最終的に、保険会社が関連するリスクを受け入れたくないため、患者は治療費を自己負担しなければならないことになる。[ 107 ]
個別化医療の商業化において最も重要な問題は、患者の保護である。最大の問題の1つは、遺伝子検査後に遺伝的素因があると判明した患者、または特定の治療に反応しないことが判明した患者の恐怖と潜在的な影響である。これには、遺伝子検査の結果による患者の心理的影響も含まれる。遺伝的素因とリスクは遺伝することを考慮すると、直接同意していない家族の権利も別の問題である。特定の民族グループへの影響や一般的な対立遺伝子の存在も考慮する必要があるだろう。[ 102 ]
さらに、発見から治療に至るまで、個別化医療のあらゆる段階でプライバシーの問題に言及することができます。主要な問題の 1 つは、主に AI アルゴリズムなどの遺伝子検査アルゴリズムで患者の情報が使用されることに対する患者の同意です。使用されるデータを提供する機関の同意も重要な懸念事項です。[ 103 ] 2008 年に、遺伝情報差別禁止法 (GINA) が可決され、患者の遺伝情報が雇用主や保険会社によって悪用されないようにすることで、遺伝子研究に参加する患者の不安を最小限に抑える努力がなされました。[ 102 ] 2015 年 2 月 19 日、FDA は「FDA がブルーム症候群の初の消費者向け遺伝子キャリア検査の販売を許可」というタイトルのプレスリリースを発表しました。[ 8 ]
データバイアスも個別化医療において重要な役割を果たします。検査対象となる遺伝子のサンプルが異なる集団から得られたものであることを確認することが重要です。これは、サンプルが意思決定において人間が用いるのと同じバイアスを示さないようにするためです。[ 108 ]
したがって、個別化医療用に設計されたアルゴリズムに偏りがある場合、特定の集団における遺伝子検査の欠如により、アルゴリズムの結果にも偏りが生じます。[ 109 ]例えば、フラミンガム心臓研究の結果は、心血管疾患のリスク予測に偏りをもたらしました。これは、サンプルが白人のみを対象に検査されたため、非白人集団に適用すると、心血管疾患のリスクを過大評価または過小評価するという偏りが生じました。[ 110 ]
個別化医療を実施する前に、いくつかの課題に対処する必要があります。ヒトゲノムの解析はごくわずかしか行われておらず、医療従事者が患者の完全な遺伝子情報にアクセスできたとしても、そのほとんどは治療に効果的に活用できません。[ 111 ]また、このような大量の遺伝子データを処理する際にも課題が生じます。100キロベースあたり1という低いエラー率であっても、ヒトゲノムの処理には約3万のエラーが発生する可能性があります。[ 112 ]特に特定のマーカーを特定しようとする場合、これほど多くのエラーがあると、発見と検証が困難になります。これを克服する方法はありますが、計算負荷が高く、費用もかかります。また、有効性の観点からも問題があります。ゲノムが処理された後、ゲノム間の変異における機能は、ゲノムワイド研究を使用して分析する必要があります。このような研究で発見されたSNPの影響は予測できますが、研究対象のゲノムのサイズのために発生する膨大な量の変異を制御するために、さらに多くの作業が必要です。[ 112 ]この分野で効果的に前進するためには、分析されるデータが良質であることを保証するための措置を講じる必要があり、表現型について複数のSNPを分析するという点ではより広い視野を持つ必要があります。個別化医療の実装における最も差し迫った問題は、遺伝子マッピングの結果を医療システムの改善に適用することです。これは、ゲノムデータの中央データベースに必要なインフラストラクチャとテクノロジーだけでなく、これらのツールにアクセスできる医師がそれらを十分に活用できない可能性が高いことにも起因します。[ 112 ]個別化医療医療システムを真に実装するためには、エンドツーエンドの変更が必要です。
コペンハーゲン未来研究所とロシュは、FutureProofing Healthcare [ 113 ]を設立し、パーソナライズドヘルスインデックスを作成し、4 つの「バイタルサイン」と呼ばれるカテゴリーにわたる 27 のパーソナライズドヘルスの指標に基づいてさまざまな国のパフォーマンスを評価しています。彼らは調査結果を検証するために多くの国で会議を開催しています。[ 114 ] [ 115 ]
システム医学は、生化学的、生理学的、環境的相互作用を統合した全体の一部として人体のシステムを考察する学際的な研究分野です。システム医学はシステム科学とシステム生物学に基づき、患者のゲノム、行動、環境を考慮して人体内の複雑な相互作用を検討します。 [ 116 ]
システム医学という用語が最初に使われたのは1992年、T. Kamadaによるシステム医学と薬理学に関する論文である。[ 117 ]
システム医学およびシステム生物医学における重要なトピックは、疾患の進行と治療介入の効果を記述する計算モデルの開発である。[ 118 ] [ 119 ]
より最近のアプローチには、症状ではなく共通のメカニズムに基づいて疾患表現型を再定義することが含まれます。これにより、ネットワーク薬理学[ 120 ]やドラッグリポジショニング[ 121 ]などの治療標的が提供されます。 2018年からは、システム医学[ 122 ]という専門の科学誌があります 。
基本的に、システム医学で扱われる問題は、分子システム医学（MSM）と個体システム医学（OSM）という2つの基本的な方法で対処できます。[ 123 ] [ 124 ]
このアプローチは、オミクス技術（ゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクス、フェノミクス、メタボロミクスなど）に依存しており、ボトムアップ戦略、すなわち分子プロセスの記述をシミュレーション、合成、統合することによって、臓器系、ひいては生物全体を説明することで、生理学的プロセスと疾患の進行を理解しようと試みる。
システム医学のこの分野は、ルートヴィヒ・フォン・ベルタランフィのシステム理論と生物サイバネティクスの伝統に遡り、大規模で複雑な処理構造（すなわち、ニューラルネットワーク、フィードバックループ、その他のモチーフ）の記述から始まり、分子レベルで対応する機能的組織化のための十分条件と必要条件を見つけようとするトップダウン戦略である。
両学派に共通する課題は、分子レベルと個体レベルの間の翻訳である。これは、例えばアフィン部分空間マッピングや感度分析によって達成できるが、認識論的ギャップの両端でいくつかの準備段階も必要となる。[ 124 ]
年）の時代に少なくとも遡ります。
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