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個別化医療は、精密医療とも呼ばれ、人々を異なるグループに分け、医療上の決定、実践、介入、および/または製品を、予測される反応または疾患リスクに基づいて個々の患者に合わせて調整する医療モデルです。[1]個別化医療、精密医療、層別医療、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、[1] [2]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。[2] P4は、「予測的、予防的、個別化、参加型」の略です。 [2]
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りますが、[3]近年では、疾患の分子基盤、特にゲノミクスの理解を可能にする新しい診断および情報科学のアプローチの発達により、この用語の使用が増加しています。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ます。 [1] [4] [5]
米国工学アカデミー（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達成」するための重要かつ有望なアプローチとして特定されており、したがって「より良い医薬品を開発する」という課題を克服するものである。[6] [7]
コンセプトの開発
個別化医療では、患者の遺伝学やその他の分子的・細胞的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しばしば用いられる。 [要出典]遺伝情報の利用は個別化医療の特定の側面（例えば、薬理ゲノム学）において重要な役割を果たしており、この用語は遺伝学の文脈で最初に造られたが、その後、プロテオミクス[9]、画像分析、ナノ粒子ベースのセラノスティクス[10]などの利用を含むあらゆる種類の個別化手段[8]を包含するように範囲が拡大されている。
精密医療と個別化医療の違い
精密医療とは、医療のカスタマイズを提案する医療モデルであり、一剤多剤併用モデルではなく、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するものである。[11] [12]精密医療では、患者の遺伝子内容やその他の分子・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る。[13]精密医療で使用されるツールには、分子診断、イメージング、分析などがある。 [12] [14]
精密医療と個別化医療（個別化医療ともいう）は類似しており、個人の遺伝子プロファイルを適用して、病気の予防、診断、治療に関する臨床的決定を導くものである。[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」との違いについて、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を施すことを意味します。文字通り患者固有の薬剤や医療機器を作成するという意味ではなく、特定の病気に対する感受性、発症する可能性のある病気の生物学的特徴や予後、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、利益を受ける人に集中することができ、利益を受けない人にかかる費用や副作用を軽減することができます。[16]
「精密医療」という用語の使用は、治療の選択を超えて、特定の個人向けの独自の医療製品の作成もカバーする場合があります。たとえば、「...患者固有の組織または臓器を使用して、さまざまな人に合わせて治療を調整します。」[17]したがって、実際にはこの用語は「パーソナライズ医療」と非常に重複しているため、後者が各個人に固有の治療を含むと誤解されることがあるにもかかわらず、これらはしばしば互換的に使用されます。[18]
背景
基礎
すべての人はヒトゲノムのユニークな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、個人の健康は行動と環境からの影響による遺伝的変異に由来します。[20] [21]
個別化医療の現代の進歩は、患者の基礎生物学、DNA、RNA、またはタンパク質を確認する技術に依存しており、最終的には病気の確認につながります。たとえば、ゲノムシークエンシングなどの個別化技術は、嚢胞性線維症から癌に至るまでの病気に影響を与える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、どのRNA分子が特定の病気に関係しているか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をシークエンシングすることで、人の健康状態をより広く理解することができます。最近の研究では、個人間の遺伝的差異がRNA発現、[22]、翻訳、[23]、およびタンパク質レベルに関連付けられています。[24]
パーソナライズ医療の概念は、医療に対する新しい革新的なアプローチに応用できます。パーソナライズ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、病気が発生した場合に正確に治療できるようにパーソナライズされた健康計画を設計します。パーソナライズ医療の概念は、退役軍人局がすべての退役軍人に対してパーソナライズされた積極的な患者主導のケアを提供することを約束したことで、ますます受け入れられています。[25]場合によっては、パーソナライズ医療は、患者の遺伝子マークアップではなく、病気の原因となる病原体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があります。[26]
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病気の原因を分子レベルで分析し、その後、標的治療（場合によっては組み合わせて）を利用して個々の患者の病気のプロセスに対処します。その後、患者の反応は可能な限り厳密に追跡され、多くの場合、腫瘍負荷などの代替指標（5年生存率などの実際の結果に対して）が使用され、治療は患者の反応に合わせて細かく調整されます。[27] [28]がんに対処する精密医療の分野は、「精密腫瘍学」と呼ばれます。[29] [30]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。[31] [32]
分子病理の個人差は多様であり、エクスポソームの個人差も同様に多様です。エクスポソームは組織微小環境内のインタラクトームを介して疾患プロセスに作用し、個人によって異なります。精密医療の理論的基礎として、「固有の疾患原理」[33]が生まれ、疾患の病因と病態の不均一性という普遍的な現象を包含しています。固有の疾患原理は、腫瘍性疾患において固有の腫瘍原理として初めて説明されました。[34]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絡み合っており、分子病理疫学は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ます。[35]
方法
医師が突然変異が特定の病気と関連しているかどうかを知るために、研究者は「ゲノムワイド関連研究」（GWAS）と呼ばれる研究を行うことが多い。GWAS研究では、1つの病気を調べ、その特定の病気を持つ多くの患者のゲノムを配列し、ゲノム内の共通の突然変異を探す。GWAS研究によって病気と関連があると判断された突然変異は、将来の患者のゲノム配列を調べて同じ突然変異を見つけることで、その病気を診断するために使用できる。2005年に実施された最初のGWASでは、加齢性黄斑変性症（ARMD）の患者を研究した。[36] 2つの異なる突然変異が見つかり、それぞれ1つのヌクレオチドのみの変異（一塩基多型、またはSNPと呼ばれる）がARMDと関連していた。このようなGWAS研究は、病気に関連する一般的な遺伝子変異を特定するのに非常に成功している。2014年初頭の時点で、1,300を超えるGWAS研究が完了している。[37]
疾病リスク評価
複数の遺伝子が集合的に、多くの一般的で複雑な病気を発症する可能性に影響を与えます。[20]個別化医療は、1つまたは複数の遺伝子に基づいて、特定の病気に対する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、同じシーケンシング技術を使用して病気のリスクの評価に焦点を当て、医師が患者に病気が現れる前に予防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、後年2型糖尿病を発症する可能性を減らすライフスタイルの変更を開始できます。[引用が必要]
練習する
日常の臨床現場で患者に精密医療を提供できるかどうかは、個々の生殖細胞系列 DNA配列決定などの分子プロファイリング検査が利用できるかどうかにかかっています。[38]精密医療は現在、主にゲノム検査（Oncotype DX [39]など）に基づいて治療を個別化していますが、分光測定法と計算能力を組み合わせた技術から体内での薬物効果のリアルタイム画像化まで、いくつかの有望な技術的モダリティが開発されています。[40]精密医療のさまざまな側面が研究の場でテストされていますが（プロテオーム、マイクロバイオームなど）、日常の診療では利用可能なすべての入力が使用され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ています。[41] [42] [43]オミックスに基づく精密医療を未診断の疾患を持つ個人のコホートに適用した初期の研究では、診断率が約35％で、新たに診断された人の約5人に1人が治療法の変更に関する推奨を受けています。[44]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。[45] [46]
治療面では、PMは薬局の調剤によって製造された薬剤カクテル[47]やカスタマイズされたデバイス[48]などのカスタマイズされた医療製品の使用を伴うことがあります。また、有害な薬物相互作用を防ぎ、薬を処方する際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。[49]
公的資金によるゲノミクスから誰が利益を得るのかという問題は、公衆衛生上の重要な考慮事項であり、ゲノム医療の実施が社会的公平性に関する懸念をさらに深めないように注意する必要がある。[50]
精密医療における人工知能
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ます。[51] 機械学習 アルゴリズムは、ゲノム配列の解析や、患者や医療機関が毎瞬記録する膨大な量のデータの分析と推論に使用されています。[52] AI技術は、精密心血管医療において、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、費用対効果を高め、再入院率と死亡率を減らすために使用されています。[53] 2021年の論文では、機械学習により、前立腺がんの治療を目的とした第III相臨床試験の結果を76%の精度で予測できたと報告されています。[54]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ます。
精密医療は微妙なアルゴリズムの偏りの影響を受けやすい可能性がある。例えば、複数の観察者によって値が入力された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る。[55] 2020年の論文では、人口固有の方法で機械学習モデルをトレーニングすると（つまり、黒人の癌患者に特化したモデルをトレーニングすると）、人口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可能性があることが示された。[56]
精密医療イニシアチブ
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、米国立衛生研究所の「精密医療イニシアチブ」に2億1500万ドル[57]の資金を提供する意向を表明した。[58]このイニシアチブの短期的な目標は、がんのゲノミクスを拡大して、より優れた予防法と治療法を開発することだった。[59]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、100万人のアメリカ人を対象とした全国コホート研究に着手して、健康と病気への理解を深めることで、包括的な科学的知識ベースを構築することを目指していた。[60]精密医療イニシアチブの ミッションステートメントには、「患者、研究者、医療提供者が協力して個別化された治療法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、医療の新時代を実現する」と書かれていた。[61] 2016年にこのイニシアチブは「All of Us」に改名され、2018年1月までに1万人がパイロットフェーズに登録した。[62]
精密医療の利点
精密医療は、環境、ライフスタイル、遺伝など、患者の健康、病気、または症状に影響を与える多くの要因を医療従事者がよりよ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、または病気の発症を最初から予防する方法をより正確に予測できます。さらに、次のような利点があります。[引用が必要]
- 医学の重点を反応から予防に移す
- 病気に対する感受性を予測する
- 病気の検出を改善する
- 病気の進行を予防する
- 疾病予防戦略をカスタマイズする
- より効果的な薬を処方する
- 予測可能な副作用のある薬の処方を避ける
- 医薬品臨床試験の時間、コスト、失敗率を削減する
- 医療費を膨らませ、患者のケアを損なう試行錯誤の非効率性を排除する
アプリケーション
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でしょう。個別化医療は、より早期の介入によるより良い診断、より効率的な医薬品開発、より標的を絞った治療法を提供する可能性があります。[63]
診断と介入
患者を個別に診察する能力があれば、より正確な診断と具体的な治療計画が可能になります。ジェノタイピングは、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。[64]個人のDNA配列の詳細な説明があれば、そのゲノムをヒトゲノムプロジェクトのような参照ゲノムと比較して、可能性のある疾患の原因となる既存の遺伝子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Direct-to-Consumerゲノムシーケンシングを開発しました。[19]個人からこの情報を入手することで、効果的な治療に応用できます。個人の遺伝子構成は、特定の治療に対する反応にも大きな役割を果たすため、遺伝子の内容を知ることで、受ける治療の種類を変えることができます。
その一側面が薬理ゲノム学であり、個人のゲノムを使ってより情報に基づいたカスタマイズされた薬の処方を提供する。[65]多くの場合、薬は誰に対しても比較的同じように作用するだろうという考えのもとに処方されるが、薬の適用においては、考慮しなければならない要素がいくつかある。個人の遺伝情報の詳細な説明は、有害事象の予防、適切な投与量を可能にし、薬の処方による最大限の効果を生み出すのに役立つ。[19]例えば、ワルファリンは血栓症の患者によく処方される、 FDA承認の経口抗凝固薬である。ワルファリンは薬物動態と薬力学において個人間で大きなばらつきがあるため、その有害事象の発生率は一般的に処方される薬の中で最も高い部類に入る。[6]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とVKORC1の遺伝子型における多型変異の発見により、[66] [67]医師は患者の遺伝子プロファイルを使用して、大出血などの副作用を防ぎ、より早くより良い治療効果を得るためにワルファリンの最適な用量を処方することができるようになりました。[6]特定の薬剤に対する有害事象を予測する遺伝子変異を発見するための薬理ゲノム学的プロセスは、トクスグノスティックスと呼ばれています。[68]
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側面として、治療を導くための診断検査の使用が挙げられます。検査には、 MRI造影剤（T1およびT2造影剤）、蛍光マーカー（有機染料および無機量子ドット）、核イメージング剤（PET放射性トレーサーまたはSPECT剤）などの医療用画像診断が含まれる場合があります。[10] [69]またはDNAシーケンシング[71]を含むin vitroラボテスト[70]があり、多くの場合、複数のバイオマーカーの検査結果を評価するディープラーニングアルゴリズムが含まれます。[72]
個別化医療は、特定の治療に加え、予防医療の進歩にも大きく貢献します。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の多くは、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判定を受けています。[73]ゲノム内に存在する変異に基づいて病気の原因が解明されるにつれ、個人における変異の特定が容易になります。そうすれば、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の詳細がわかれば、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。[63]個人の遺伝子内容がわかれば、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判断が可能になります。これは、アルツハイマー病や、DNAの特定の変異に関連していると考えられるがんなどの病気に非常に役立ちます。[63]
特定の患者グループ/サブグループに特有の薬剤の有効性と安全性を試験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、薬剤が市場に出ている間または出た後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。[74]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下すのを支援するために、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。[74]
医薬品の開発と使用
個人のゲノム情報を持つことは、FDA から一般使用の承認を待つ医薬品の開発プロセスにおいて重要な意味を持つ可能性がある。個人の遺伝子構成の詳細な説明を持つことは、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資産となり得る。[63]臨床試験から最も恩恵を受ける患者を特定できれば、試験中の製品によって引き起こされる有害な結果から患者を保護することができ、小規模で迅速な試験が可能になり、全体的なコストが削減される。[75]さらに、より大規模な集団には効果がないと見なされる医薬品は、たとえそれが人口のごく一部にしか必要とされない可能性があるとしても、個人のゲノムを使用してその特定の医薬品または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。[63] [76]
医師は、患者に最も効果的な治療法を見つけるまで、一般的に試行錯誤の戦略を採用します。[63]個別化医療では、個人の体がどのように反応するか、および治療が個人のゲノムに基づいて機能するかどうかを予測することにより、これらの治療をより具体的にカスタマイズできます。[19]これは、「適切な患者に適切な薬を適切な量で投与する治療」と要約されています。[77]このようなアプローチは、より費用対効果が高く、正確でもあります。[63]たとえば、タモキシフェンは、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% に耐性が生じました。デビッド・フロックハートなどの研究により、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、タモキシフェンが効果のない治療になることが判明しました。 [78]現在、女性はこれらの特定の変異について遺伝子型判定を受け、最も効果的な治療法を選択しています。
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がこれらの技術を利用して、個別化医療の研究を進めるだけでなく、遺伝子研究を拡大しています。従来の「フォワード」トランスフェクションライブラリ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には、リバーストランスフェクションまたはケモゲノミクスが含まれます。[引用が必要]
調剤薬局での調合も、個別化医療のもう 1 つの応用です。遺伝情報を使用する必要はありませんが、さまざまな特性 (投与量、成分の選択、投与経路など) が個々の患者に合わせて選択および作成される薬のカスタマイズ生産は、個別化医療の 1 つの分野として認められています (大量生産される単位用量または固定用量の組み合わせとは対照的です) 。薬物相互作用を予測するための計算および数学的アプローチも開発されています。たとえば、表現型応答面は、薬物、それらの相互作用、および個人のバイオマーカーの関係をモデル化します。[引用が必要]
活発に研究されている分野の 1 つは、薬局で調合された個別化医薬品を体の疾患部位に効率的に送達することです。[7]たとえば、研究者は、リアルタイムイメージングを使用し、薬物送達の薬力学を分析することで、特定の部位を正確に標的とすることができるナノキャリアを設計しようとしています。[79]鉄酸化物ナノ粒子、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]表面化学を変えることで、これらのナノ粒子に薬剤を充填できるだけでなく、体の免疫反応を回避することもできるため、ナノ粒子ベースのセラノスティクスが可能になります。[7] [10]ナノキャリアの標的戦略は、疾患によって異なります。 たとえば、疾患ががんの場合、一般的なアプローチは、がん細胞の表面に発現しているバイオマーカーを特定し、関連する標的ベクターをナノキャリアに充填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は、腫瘍標的化における透過性と保持効果（EPR）の向上にもつながるように設計される。[10]疾患が腎臓などの特定の臓器に局在している場合、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することで、臓器標的化薬物送達を実現し、非特異的な取り込みを回避することができる。[80]このナノ粒子ベースの薬物送達システムには大きな可能性があるにもかかわらず、この分野ではまだ大きな進歩が遂げられておらず、ナノキャリアは依然として臨床基準を満たすために研究および改良されている。[10] [79]
セラノスティクス
セラノスティクスは核医学における個別化アプローチであり、画像診断と治療の両方に同様の分子を使用する。 [81] [82] [83]この用語は、「治療」と「診断」を組み合わせた造語である。その最も一般的な用途は、 SPECTまたはPET画像診断用の分子に放射性核種（ガンマ線または陽電子放出体）を結合すること、または放射線治療用の電子放出体を使用することである。[要出典]最も初期の例の1つは、甲状腺がん患者の治療に放射性ヨウ素を使用することである。[81]他の例としては、リンパ腫の治療のための放射性標識抗CD20抗体（例：Bexxar）、骨転移の治療のためのラジウム223、神経内分泌腫瘍の治療のためのルテチウム177 DOTATATE 、前立腺がんの治療のためのルテチウム177 PSMAなどがある。[81]一般的に使用される試薬はフッ素18同位体を使用するフルオロデオキシグルコースである。[84]
呼吸器プロテオミクス
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呼吸器疾患は世界中の人類に影響を及ぼしており、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を引き起こしています。これらの病状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指した新しい技術[85]を使用する医療アプローチとして登場しました。具体的には、プロテオミクスは、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使用されます。[86]タンパク質は、健康や病気を含む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）、痰など、いくつかの生物学的サンプルを分析します。[86]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。[87]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らが実施した研究では、プロテオミクスに基づくアプローチにより、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特定が大幅に改善されました。[88]呼吸器疾患の標的治療を提供するためのプロテオミクスの有用性を実証する研究が増えています。[86]
がんゲノム科学
過去数十年にわたる癌研究により、従来の病理学では同じように見える癌の種類の遺伝的多様性について多くのことが発見されました。また、腫瘍の異質性、つまり単一の腫瘍内の遺伝的多様性に対する認識も高まっています。他の可能性の中でも、これらの発見により、一般的な症例に適用されて良い結果が得られなかった薬剤が、特定の遺伝子プロファイルを持つ症例の一部には効果がある可能性があることが判明する可能性が高まっています。
パーソナライズされたオンコゲノミクスは、パーソナライズされた医療をがんゲノミクスに応用したものです。がんに関連する遺伝子をハイスループットシーケンス法で特徴付け、病気の病理をより深く理解し、薬剤開発を改善します。オンコゲノミクスは、特に薬物療法への影響から、ゲノミクスの最も有望な分野の 1 つです。その例には次のものがあります。
- トラスツズマブ（商品名ハークロン、ハーセプチン）は、HER2/neu受容体を阻害するモノクローナル抗体薬です。主な用途は、特定の乳がんの治療です。この薬は、患者のがんがHER2/neu受容体の過剰発現について検査された場合にのみ使用されます。ハーセプチン治療による潜在的な利益のために患者をスクリーニングするために、2つの組織タイピング検査が使用されます。組織検査は、免疫組織化学（IHC）と蛍光in situハイブリダイゼーション（FISH）です[89] Her2+患者のみがハーセプチン療法（トラスツズマブ）で治療されます[90]
- イマチニブ（商品名グリベック）などのチロシンキナーゼ阻害剤は、BCR-ABL融合遺伝子（ 9番染色体と22番染色体の相互転座の産物）が95％以上の症例に存在し、過剰活性化したABL駆動タンパク質シグナル伝達を生成する慢性骨髄性白血病（CML）の治療薬として開発されました。これらの薬剤は、アブルソンチロシンキナーゼ（ABL）タンパク質を特異的に阻害するため、疾患病態生理学の知識に基づいた「合理的な薬物設計」の好例です。 [91]
- Foundation Medicineが作成したFoundationOne CDxレポートは、個々の患者の腫瘍生検の遺伝子を調べ、特定の薬剤を推奨するものである。
- 高い変異負荷は免疫療法に対する反応を示しており、また、特定の変異パターンは細胞毒性癌治療薬への過去の曝露と関連していることが分かっている。[92]
人口スクリーニング
ゲノミクス（マイクロアレイ）、プロテオミクス（組織アレイ）、およびイメージング（fMRI、マイクロCT ）技術の使用により、患者に関する分子レベルの情報を簡単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、がんなどの病気の予後予測に強力であることが証明されています。[93] [94] [95]がん予測の主な3つの領域は、がんの再発、がん感受性、およびがんの生存率です。[96]分子レベルの情報と、患者の腫瘍タイプ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と、予後が大幅に改善されます。[96]その結果、分子バイオマーカー、特にゲノミクスの使用により、がんの予後または予測は、特に大規模な集団をスクリーニングする場合に非常に効果的になりました。[97]基本的に、集団ゲノミクススクリーニングは、病気のリスクがある人々を特定するために使用でき、予防活動に役立ちます。[97]
遺伝子データを使用して、GWAS 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する多遺伝子スコアを構築できます。これらは、がん、糖尿病、冠動脈疾患など、さまざまな病状に使用されています。 [98] [99]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することと、生物学的に関連する変異を偶然に関連する変異から切り離すことの両方が課題となっています。 1 つの集団から生成された推定値は通常、他の集団にうまく転送されないため、洗練された方法とより多様でグローバルなデータが必要です。[100] [101]ほとんどの研究はヨーロッパ系の人々のデータを使用しており、健康格差を減らすために、より公平なゲノミクスの実践を求める声につながっています。[102]さらに、多遺伝子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推定に限定されており、臨床使用にはトランスレーショナル リサーチが必要です。[103]
課題
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る。知的財産権、償還ポリシー、患者のプライバシー、データの偏りと機密性、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され、再構築される必要がある。[104] 例えば、英国で実施された調査では、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不安を感じていると結論付けられている。[105]さらに、取得され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ある。[41]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ーを集中的に使用したデータ処理を必要とする。 [106]将来的には、個別化医療を他の医療分野に導入するための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る。
規制監督
米国食品医薬品局（ FDA ）は、個別化医療を規制政策に組み込む取り組みを開始した。2013年10月、同局は「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。[75]これらには、特定の規制基準、研究方法、参考資料の開発が含まれていた。[75]彼らが取り組んでいた後者のカテゴリの例は、「ゲノム参照ライブラリ」であり、さまざまなシーケンシングプラットフォームの品質と信頼性の向上を目指している。[75]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。[107]新しい技術は臨床的および費用対効果の両方で評価する必要があり、2013年時点では規制当局には標準化された方法がなかった。[107][update]
知的財産権
医療におけるあらゆるイノベーションと同様に、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。[104] 診断ツール、遺伝子、バイオマーカーの特許保護については多くの論争があった。[108] 2013年6月、米国最高裁判所は、自然に発生する遺伝子は特許を受けることができないが、編集または人工的に作成された「合成DNA」は依然として特許を受けることができるという判決を下した。特許庁は現在、個別化医療の特許法に関連するいくつかの問題を検討しており、たとえば、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である。特許に反対する人々は、DNA配列の特許は進行中の研究の妨げになると主張しているが、特許を支持する人々は研究免除を指摘し、商業研究と提供されるサービスの開発と進歩に必要な資金投資を誘致し保護するために特許が必要であると強調している。[108]
払い戻しポリシー
償還ポリシーは、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される必要がある。考慮すべき要素としては、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、給付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の扱い方、および「個別リスク要因」という新しい概念の影響を組み込むために「リスク共有」という保険概念を再定義する方法などがある。[104]乳がんにおける個別化医療の使用に対する障壁に関する研究では、BRACAnalysis と Oncotype DX という 2 つの異なる診断検査が採用された。これらの検査には 10 日以上のターンアラウンド タイムがあり、検査が失敗し、治療が遅れる結果となっている。患者はこれらの遅延に対して償還されず、検査が発注されない結果となっている。最終的に、保険会社は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。[109]
患者のプライバシーと機密性
おそらく、個別化医療の商業化における最も重要な問題は、患者の保護である。最大の問題の一つは、遺伝子検査後に素因がある患者や、特定の治療に反応しないことが判明した患者に対する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への心理的影響が含まれる。遺伝的素因とリスクは遺伝性であることを考えると、直接同意し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共通対立遺伝子の存在も考慮する必要がある。[104]
さらに、発見から治療まで、パーソナライズ医療のあらゆる層でプライバシーの問題が指摘できる。主な問題の 1 つは、遺伝子検査アルゴリズム、主に AI アルゴリズムで患者の情報を使用することに対する患者の同意である。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ある。[105] 2008 年には、遺伝子研究に参加する患者の不安を最小限に抑えるために、雇用主や保険会社が患者の遺伝子情報を悪用しないようにするための遺伝情報差別禁止法 (GINA) が可決された。[104] 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」と題するプレスリリースを発行した。[8]
データの偏り
データの偏りは個別化医療においても重要な役割を果たします。検査される遺伝子のサンプルが異なる集団から来てい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用いられるのと同じ人間の偏りを示さないようにするためです。[110]
その結果、パーソナライズ医療用に設計されたアルゴリズムに偏りがあれば、特定の集団における遺伝子検査が不足しているため、アルゴリズムの結果も偏ったものになる。[111]たとえば、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おいて偏った結果となった。これは、サンプルが白人のみを対象に検査され、非白人集団に適用された結果、心血管疾患のリスクが過大評価および過小評価される偏った結果となったためである。[112]
実装
個別化医療を実施する前に、いくつかの問題に対処する必要があります。ヒトゲノムの解析はほとんど行われておらず、医療提供者が患者の完全な遺伝情報にアクセスできたとしても、治療に効果的に活用できるのはごくわずかです。[113]また、このような大量の遺伝子データを処理する際には課題も生じます。エラー率が100キロベースあたり1と低い場合でも、ヒトゲノムの処理には約30,000のエラーが発生する可能性があります。[114]これほど多くのエラーは、特に特定のマーカーを特定しようとする場合、発見と検証を困難にする可能性があります。これを克服する方法はありますが、計算量が多く、費用がかかります。また、ゲノムが処理された後、ゲノム全体の研究を使用してゲノム間の変異の機能を分析する必要があるため、有効性の観点からも問題があります。これらの種類の研究で発見されたSNPの影響は予測できますが、研究対象のゲノムのサイズが原因で発生する可能性のある膨大な量の変異を制御するために、さらに作業を行う必要があります。[114]この分野で効果的に前進するためには、分析対象のデータが良好であることを保証するための措置を講じる必要があり、表現型の複数のSNPを分析する観点から、より広い視野に立つ必要があります。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、ゲノムデータの集中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ためです。[114]個別化医療の医療システムを真に実装するには、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 [115]を設立し、パーソナライズされた健康指数を作成し、「バイタルサイン」と呼ばれる4つのカテゴリーにわたる27のパーソナライズされた健康指標に対して各国のパフォーマンスを評価しています。彼らは多くの国で会議を開催し、調査結果を検証しています。[116] [117]
参照
参考文献
- ^ abc 層別化、個別化、またはP4医療：患者を医療と健康教育の中心に置くための新しい方向性（技術レポート）。医学アカデミー。2015年5月。2016年10月27日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2016年1月6日閲覧。
- ^ abc 「1つの概念に多くの名前があるのか、それとも1つの名前に多くの概念があるのか？」 PHG Foundation。2016年11月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2015年1月6日閲覧。
- ^ Egnew TR (2009年3月1日). 「苦しみ、意味、そして癒し：現代医学の課題」Annals of Family Medicine . 7 (2): 170–5. doi :10.1370/afm.943. PMC 2653974 . PMID 19273873.
- ^ 「パーソナライズ医療のケース」（PDF）。パーソナライズ医療連合。2014年。 2016年1月6日閲覧。
- ^ Smith R (2012年10月15日). 「層別化、個別化、または精密医療」. British Medical Journal . 2016年1月6日閲覧。
- ^ abc Lesko LJ (2007 年 6 月). 「パーソナライズ医療: つかみどころのない夢か、それとも差し迫った現実か?」.臨床薬理学および治療学. 81 (6): 807–16. doi :10.1038/sj.clpt.6100204. PMID 17505496. S2CID 17860973.
- ^ abc 「Grand Challenges - Engineer Better Medicines」www.engineeringchallenges.org . 2020年8月3日閲覧。
- ^ ab 「Personalized Medicine 101」。Personalized Medicine Coalition。2019年5月10日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年4月26日閲覧。
- ^ Priyadharshini VS、Teran LM (2016)。「呼吸器疾患における個別化医療」。第 5 章 - 呼吸器疾患における個別化医療: プロテオミクスの役割。タンパク質化学と構造生物学の進歩。第 102 巻。pp. 115–146。doi :10.1016 / bs.apcsb.2015.11.008。ISBN 978-0-12-804795-8. PMID 26827604。
- ^ abcdef Xie J、Lee S、Chen X（2010年8月）。 Donev R（編）。「ナノ粒子ベースのセラノスティック剤」。Advanced Drug Delivery Reviews。 Personalized Medicine。62（11）。 Academic Press：1064–79。doi：10.1016/j.addr.2010.07.009。PMC 2988080。PMID 20691229 。
- ^ 「精密医療と個別化医療の違いは何か？薬理ゲノム学はどうなのか？」MedlinePlus、国立医学図書館、米国国立衛生研究所。2022年5月17日。 2024年4月24日閲覧。
- ^ ab 「精密医療」。米国国立衛生研究所、国立ヒトゲノム研究所。2024年4月24日。 2024年4月24日閲覧。
- ^ Lu YF、Goldstein DB、 Angrist M、他 (2014 年 7 月)。「パーソナライズ医療とヒトの遺伝的多様性」。Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine (エッセイ)。4 ( 9): a008581。doi : 10.1101/cshperspect.a008581。PMC 4143101。PMID 25059740。
- ^ Jones DT、Banito A、 Grünewald TG、他 (2019年8月)。「小児固形腫瘍の分子特性と治療上の脆弱性」。Nature Reviews Cancer (Review)。19 ( 8 ) : 420–438。doi :10.1038/s41568-019-0169-x。PMID 31300807。S2CID 196350118。
- ^ ab 「パーソナライズ医療」。米国国立衛生研究所、国立ヒトゲノム研究所。2024年4月24日。 2024年4月24日閲覧。
- ^ ab 大統領科学技術諮問委員会（2008年9月）。「個別化医療の優先事項」（PDF）。ホワイトハウス。19ページ。 2016年6月10日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2024年4月24日閲覧。
- ^ Clerk J (2015年2月23日). 「3Dバイオプリンティングで医療を変える、テクノロジーで臓器を合成」ロサンゼルス・タイムズ。
- ^ National Research Council (2011)、「用語集」、精密医療に向けて：生物医学研究のための知識ネットワークの構築と新しい疾病分類法、National Academies Press (米国) 、2024年4月25日閲覧
- ^ abcd Dudley J、Karczewski K (2014)。パーソナルゲノミクスの探求。オックスフォード：オックスフォード大学出版局。
- ^ ab 「Personalized Medicine 101: The Science」。Personalized Medicine Coalition。2019年2月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年4月26日閲覧。
- ^ Lu YF、Goldstein DB、 Angrist M、他 (2014 年 7 月)。「パーソナライズ医療とヒトの遺伝的多様性」。Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine。4 ( 9): a008581。doi : 10.1101/cshperspect.a008581。PMC 4143101。PMID 25059740。
- ^ Battle A、Mostafavi S、 Zhu X 、他 (2014 年 1 月)。「922 個体の RNA シーケンシングによるトランスクリプトーム多様性の遺伝的基礎の特徴づけ」。ゲノム研究。24 (1): 14–24。doi : 10.1101/ gr.155192.113。PMC 3875855。PMID 24092820。
- ^ Cenik C, Cenik ES, Byeon GW, et al. (2015年11月). 「RNA、翻訳、タンパク質レベルの統合解析により、ヒト間で明確な調節変異が明らかになる」.ゲノム研究. 25 (11) : 1610–21. doi :10.1101/gr.193342.115. PMC 4617958. PMID 26297486.
- ^ Wu L, Candille SI, Choi Y, et al. (2013年7月). 「ヒトにおけるタンパク質存在量の変異と遺伝的制御」. Nature . 499 (7456): 79–82. Bibcode :2013Natur.499...79W. doi :10.1038/nature12223. PMC 3789121. PMID 23676674 .
- ^ Snyderman R (2012年8月). 「パーソナライズされたヘルスケア：理論から実践へ」.バイオテクノロジージャーナル. 7 (8): 973–9. doi :10.1002/biot.201100297. PMID 22180345. S2CID 31447416.
- ^ Altmann A, Beerenwinkel N, Sing T, et al. (2007). 「薬剤耐性に対する遺伝的障壁を用いた抗レトロウイルス併用療法に対する反応の予測の改善」.抗ウイルス療法. 12 (2): 169–78. doi : 10.1177/135965350701200202 . PMID 17503659. S2CID 26286925. INIST 18647009.
- ^ Blau CA、Liakopoulou E (2012年10月24日)。「患者一人一人 の癌を解明できるか?」オピニオン。Trends in Genetics。29 ( 1)。CellPress: 6–10。doi : 10.1016 / j.tig.2012.09.004。PMC 4221262。PMID 23102584。
- ^ Tavassoly I, Hu Y, Zhao S, et al. (2019年8月). 「システム治療分析により特定された肺がんに対するアロプリノールおよび併用療法に対する反応性を定義するゲノムシグネチャー」.分子腫瘍学. 13 (8): 1725–1743. doi :10.1002/1878-0261.12521. PMC 6670022. PMID 31116490 .
- ^ Garraway LA、Verweij J、Ballman KV (2013年5 月)。「精密腫瘍学: 概要」。Journal of Clinical Oncology。31 ( 15): 1803–5。doi : 10.1200 / jco.2013.49.4799。PMID 23589545。S2CID 42163820 。
- ^ Shrager J、Tenenbaum JM (2014 年 2 月)。「精密腫瘍学のための迅速な学習」。Nature Reviews。臨床腫瘍学。11 ( 2): 109–18。doi : 10.1038 /nrclinonc.2013.244。PMID 24445514。S2CID 11225698 。
- ^ Fernandes BS、Williams LM、Steiner J、他 (2017年4月)。「『精密精神医学』という新しい分野」。BMC Medicine。15 ( 1 ) : 80。doi : 10.1186 /s12916-017-0849 - x。PMC 5390384。PMID 28403846。
- ^ Fernandes BS、Berk M (2017 年6月) 。「双極性障害のステージング：精密精神医学への一歩前進」。Revista Brasileira de Psiquiatria。39 (2): 88–89。doi : 10.1590 / 1516-4446-2017-3902。PMC 7111440。PMID 28591270。
- ^ Ogino S, Lochhead P, Chan AT, et al. (2013年4月). 「エピジェネティクスの分子病理疫学：環境、宿主、疾患を分析する新たな統合科学」. Modern Pathology . 26 (4): 465–84. doi :10.1038/modpathol.2012.214. PMC 3637979. PMID 23307060 .
- ^ Ogino S、Fuchs CS、Giovannucci E（2012年7月）。「分子サブタイプの数は？個別化医療における独自の腫瘍原理の意味」分子診断の専門家レビュー。12 （ 6）：621–628。doi ： 10.1586 /erm.12.46。PMC 3492839。PMID 22845482。
- ^ Ogino S, Lochhead P, Giovannucci E, et al. (2014年6月). 「大腸がんのPIK3CA変異の発見は潜在的な予測バイオマーカーとなる: 分子病理疫学の力と将来性」。Oncogene . 33 ( 23): 2949–55. doi :10.1038/onc.2013.244. PMC 3818472. PMID 23792451 .
- ^ Haines JL、 Hauser MA、Schmidt S、他 (2005 年 4 月)。「補体因子 H 変異体は加齢黄斑変性のリスクを増大させる」。Science。308 ( 5720 ) : 419–21。Bibcode : 2005Sci ...308..419H。doi : 10.1126/science.11 10359。PMID 15761120。S2CID 32716116 。
- ^ 「公開されたゲノムワイド関連研究のカタログ」 。 2015年6月28日閲覧。
- ^ Ashley EA、Butte AJ、Wheeler MT、他 (2010年5月)。「個人ゲノムを取り入れた臨床評価」。Lancet . 375 ( 9725): 1525–35. doi :10.1016/s0140-6736(10)60452-7. PMC 2937184 . PMID 20435227.
- ^ 「Oncotype DX: 乳がん治療に役立つゲノム検査」2019年6月13日。
- ^ 精密医療：医療データの驚異的な増加をパーソナライズされた診断と治療に活かす http://claudiacopeland.com/uploads/3/6/1/4/3614974/hjno_novdec_2016_precision_medicine.pdf 2022-11-13 にWayback Machineでアーカイブ
- ^ ab Huser V、Sincan M、Cimino JJ (2014)。「臨床管理をサポートするゲノム知識ベースとデータベースの開発：現在の展望」。薬理ゲノム 学とパーソナライズ医療。7 ：275–83。doi ：10.2147 / PGPM.S49904。PMC 4175027。PMID 25276091。
- ^ Ashley EA (2015年6月). 「精密医療イニシアチブ：新たな国家的取り組み」. JAMA . 313 (21): 2119–20. doi :10.1001/jama.2015.3595. PMID 25928209.
- ^ Ashley EA (2016年8月). 「精密医療に向けて」. Nature Reviews. 遺伝学. 17 (9): 507–22. doi :10.1038/nrg.2016.86. PMID 27528417. S2CID 2609065.
- ^ Splinter K、Adams DR、Bacino CA、他 (2018年11月29日)。「遺伝子診断がこれまで診断されなかった疾患の患者に与える影響」。New England Journal of Medicine。379 ( 22): 2131–2139。doi : 10.1056 / NEJMoa1714458。PMC 6481166。PMID 30304647。
- ^ Serpico D、Maziarz M (2023 年12月14日)。「平均化対個別化：個々の治療反応を調査する方法としての実用的なN-of-1デザイン」。ヨーロッパ科学哲学ジャーナル。13 (4): 59。doi ：10.1007 / s13194-023-00559-0。ISSN 1879-4920 。
- ^ Nikles, J., & Mitchell, G. (2015). Nikles J, Mitchell G (eds.). 「健康におけるN-of-1試験の必須ガイド」(PDF) . SpringerLink . doi :10.1007/978-94-017-7200-6. ISBN 978-94-017-7199-3. S2CID 33597874。
{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link) - ^ 「ヘルスケアにおけるあなたの将来を占う」pmlive.com 2013年10月18日。
- ^ 「3Dプリント医療機器がFDAの評価を刺激」LiveScience.com 2013年8月30日。
- ^ 「Personalized Medicine Benefits - The Jackson Laboratory」jax.org。2015年5月10日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年9月23日閲覧。
- ^ Belcher A、Mangelsdorf M、McDonald F、他 (2019年6月)。「オーストラリアのゲノミクスへの投資は公衆衛生にとって何を意味するのか？」オーストラリア ・ニュージーランド公衆衛生ジャーナル。43 (3): 204–206。doi : 10.1111 /1753-6405.12887。PMID 30830712。
- ^ Mesko B (2017). 「精密医療と医薬品開発に関する専門家レビュー」ジャーナル 精密医療と医薬品開発に関する専門家レビュー2 ( 5): 239–241. doi : 10.1080/23808993.2017.1380516 .
- ^ Ray A (2018年5月20日). 「精密医療のための人工知能とブロックチェーン」 Inner Light Publishers . 2018年5月21日閲覧。
- ^ Krittanawong C、Zhang H、Wang Z 、他 (2017 年 5 月)。「精密心血管医療における人工知能」。米国心臓病学会誌。69 (21): 2657–2664。doi : 10.1016 / j.jacc.2017.03.571。PMID 28545640 。
- ^ Beacher FD、Mujica-Parodi LR、Gupta S、et al. (2021年5月5日)。「機械学習が前立腺がんの第3相臨床試験の結果を予測する」。アルゴリズム。14 ( 5 ): 147。doi : 10.3390/a14050147。
- ^ Ferryman K、Pitcan M（2018年2月26日）。「精密医療における公平性」。データ＆ソサエティ。2021年10月27日閲覧。
- ^ Bhargava HK、Leo P、Elliott R、他 (2020年4月15日)。「計算により得られた間質形態の画像シグネチャは、アフリカ系アメリカ人患者の前立腺切除後の前立腺がん再発の予後因子である」。 臨床がん研究。26 (8): 1915–1923。doi : 10.1158 / 1078-0432.CCR -19-2659。ISSN 1557-3265。PMC 7165025。PMID 32139401。
- ^ 「精密医療のがんへの影響」weillcornell.org。
- ^ 「オバマ大統領、画一的な医療に終止符を打つ『精密医療』を提案」AP通信2015年1月30日2024年4月20日閲覧。
- ^ 「短期目標」nih.gov。
- ^ 「長期目標」nih.gov。
- ^ 「ホワイトハウスの精密医療イニシアチブ」whitehouse.gov –国立公文書館経由。
- ^ Cunningham PW (2018年1月16日). 「The Health 202: NIH wants 1 million Americans to contribute to new pool of gene data」ワシントンポスト. ISSN 0190-8286 . 2018年1月20日閲覧。
- ^ abcdefg 「パーソナライズ医療101：約束」。パーソナライズ医療連合。2017年12月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年4月26日閲覧。
- ^ 「研究ポートフォリオオンライン報告ツール：ヒトゲノムプロジェクト」国立衛生研究所（NIH）。2019年9月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2014年4月28日閲覧。
- ^ 「遺伝学ホームリファレンス：薬理ゲノム学とは何か？」国立衛生研究所（NIH） 。 2014年4月28日閲覧。
- ^ Breckenridge A, Orme M, Wesseling H, et al. (1974年4月). 「ワルファリンのエナンチオマーのヒトにおける薬物動態と薬力学」.臨床薬理学と治療. 15 (4): 424–30. doi :10.1002/cpt1974154424. PMID 4821443. S2CID 11777099.
- ^ Rieder MJ、Reiner AP、 Gage BF 、他 (2005 年 6 月)。「VKORC1 ハプロタイプの転写調節とワルファリン投与量への影響」。The New England Journal of Medicine。352 ( 22 ): 2285–93。doi : 10.1056/NEJMoa044503。PMID 15930419 。
- ^ チャーチ D、カー R、ドミンゴ E、他。 （2014年6月）。 」「 『トクスノスティクス』：がん治療における満たさ れていないニーズ」。ネイチャーレビュー。がん。14 （ 6）：440–5。doi ： 10.1038 / nrc3729。PMID 24827503。S2CID 21601547。
- ^ Kelkar SS、Reineke TM (2011年10 月)。 「 Theranostics: 画像診断と治療の融合」。バイオコンジュゲート化学。22 (10): 1879–903。doi :10.1021/bc200151q。PMID 21830812。
- ^ Perkovic MN、Erjavec GN、 Strac DS 、他 (2017 年 3 月)。「統合失調症のセラノスティックバイオマーカー」。International Journal of Molecular Sciences。18 (4): 733。doi : 10.3390/ ijms18040733。PMC 5412319。PMID 28358316 。
- ^ Kamps R, Brandão RD, Bosch BJ, et al. (2017年1月). 「腫瘍学における次世代シーケンシング：遺伝子診断、リスク予測、癌分類」. International Journal of Molecular Sciences . 18 (2): 308. doi : 10.3390/ijms18020308 . PMC 5343844. PMID 28146134.
- ^ Yahata N, Kasai K, Kawato M (2017年4月). 「精神障害のバイオマーカーと治療法への計算神経科学アプローチ」.精神医学と臨床神経科学. 71 (4): 215–237. doi : 10.1111/pcn.12502 . PMID 28032396.
- ^ 「ファクトシート：BRCA1とBRCA2：がんと遺伝子検査」国立がん研究所（NCI） 。 2014年4月28日閲覧。
- ^ ab 「バイオマーカーツールキット：コンパニオン診断」（PDF） 。アムジェン。 2014年8月1日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。2014年5月2日閲覧。
- ^ abcd 「個別化医療への道を切り開く：医療製品開発の新時代における FDA の役割」（PDF） 。米国食品医薬品局（FDA）。2013 年 10 月。2014 年 1 月 23 日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。2014年4 月 28 日閲覧。
- ^ Hamburg MA、Collins FS （2010年7月）。「パーソナライズ医療への道」。ニューイングランド医学ジャーナル。363 （4） ： 301–4。doi ：10.1056 /nejmp1006304。PMID 20551152。S2CID 205106671 。
- ^ Mancinelli L, Cronin M, Sadée W (2000). 「薬理ゲノム 学：個別化医療の可能性」AAPS PharmSci . 2 (1): 29–41. doi :10.1208/ps020104. PMC 2750999. PMID 11741220.
- ^ Ellsworth RE, Decewicz DJ, Shriver CD, et al. (2010年5月). 「パーソナルゲノミクス時代の乳がん」Current Genomics . 11 (3): 146–61. doi :10.2174/138920210791110951. PMC 2878980. PMID 21037853 .
- ^ ab Soni A、Gowthamarajan K、Radhakrishnan A (2018年3月)。 「パーソナライズ医療とカスタマイズされた薬物送達システム：薬物送達と疾患管理の新しい傾向」。International Journal of Pharmaceutical Compounding。22 ( 2): 108–121。PMID 29877858。
- ^ Wang J, Poon C, Chin D, et al. (2018年10月1日). 「腎臓薬物送達のための腎臓標的マルチモーダルミセルの設計とin vivo特性評価」. Nano Research . 11 (10): 5584–5595. doi :10.1007/s12274-018-2100-2. S2CID 104241223.
- ^ abc Langbein T、Weber WA、Eiber M（2019年9月）。「セラノスティクスの未来：核医学における精密腫瘍学の展望」。核医学ジャーナル。60 （Suppl 2）：13S – 19S。doi ：10.2967 / jnumed.118.220566。PMID 31481583。S2CID 201830244 。
- ^ Herrmann K, Schwaiger M, Lewis JS, et al. (2020年3月). 「放射線療法：将来の開発に向けたロードマップ」. The Lancet. Oncology . 21 (3): e146–e156. doi :10.1016/S1470-2045(19)30821-6. PMC 7367151. PMID 32135118 .
- ^ Jadvar H, Chen X, Cai W, et al. (2018年2月). 「癌の 診断と管理における放射線療法」.放射線学. 286 (2): 388–400. doi :10.1148/radiol.2017170346. PMC 5790308. PMID 29356634.
- ^ Pandey S、Giovenzana GB、Szikra D、他。 （2021年）。 「第 11 章。陽電子放射断層撮影法 (PET) による治療法」。バイオイメージング技術における金属イオン。スプリンガー。 315–346ページ。土井：10.1515/9783110685701-017。S2CID 233659232。
- ^ Priyadharshini VS、 Teran LM (2016)。「呼吸器疾患における個別化医療：プロテオミクスの役割」。タンパク質化学と構造生物学の進歩。102 ：115–46。doi ：10.1016/bs.apcsb.2015.11.008。PMID 26827604 。
- ^ abc Priyadharshini VS、Teran LM (2020)。「精密医療における呼吸器プロテオミクスの役割」。Faintuch J、Faintuch S (編)。研究者、実践者、医療提供者のための精密医療。Academic Press。pp. 255–261。doi : 10.1016 /B978-0-12-819178-1.00024-1。ISBN 978-0-12-819178-1. S2CID 213865547。
- ^ 藤井 健、中村 秀、西村 哲也 (2017 年 4 月)。「肺がん、COPD、喘息のバイオマーカー発見のための最近の質量分析に基づくプロテオミクス」。プロテオミクスの専門家レビュー。14 ( 4 ): 373–386。doi :10.1080/14789450.2017.1304215。PMID 28271730。S2CID 3640863 。
- ^ Lazzari C, Spreafico A, Bachi A, et al. (2012年1月). 「上皮成長因子受容体チロシンキナーゼ阻害剤による非小細胞肺癌患者の治療過程における血漿質量スペクトルプロファイルの変化」Journal of Thoracic Oncology . 7 (1): 40–8. doi : 10.1097/JTO.0b013e3182307f17 . PMID 21964534. S2CID 205738875.
- ^ Carney W (2006). 「HER2/neu状態は、HER2/neu個別化治療を導く上で重要なバイオマーカーである」(PDF)。Connection。9 : 25–27。 2016年3月4日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2014年1月3日閲覧。
- ^ Telli ML、Hunt SA、 Carlson RW 、他 (2007 年 8 月)。「トラスツズマブ関連の心毒性: 可逆性の概念に疑問」。Journal of Clinical Oncology。25 ( 23): 3525–33。doi :10.1200/JCO.2007.11.0106。PMID 17687157。
- ^ Saglio G、Morotti A、Mattioli G、他 (2004 年 12 月)。「分子マーカーを標的とした治療薬の設計に対する合理的アプローチ: 慢性骨髄性白血病のケース」。Annals of the New York Academy of Sciences。1028 (1): 423–31。Bibcode :2004NYASA1028..423S。doi :10.1196/annals.1322.050。PMID 15650267。S2CID 19332062 。
- ^ Pleasance E、Titmuss E、Williamson L、et al. (2020)。「進行した患者の腫瘍の全癌解析により、治療とゲノムランドスケープの相互作用が明らかになる」。Nature Cancer。1 ( 4 ) : 452–468。doi : 10.1038/ s43018-020-0050-6。PMID 35121966。
- ^ Duffy MJ (2001年7月). 「乳がんの生化学マーカー：臨床的に有用なものはどれか？」臨床生化学. 34 (5): 347–52. doi :10.1016/S0009-9120(00)00201-0. PMID 11522269.
- ^ Piccart M, Lohrisch C, Di Leo A, et al. (2001). 「乳がんにおけるHER2の予測値」。腫瘍学。61 Suppl 2 (2): 73–82. doi :10.1159/000055405. PMID 11694791. S2CID 23123767.
- ^ Baldus SE、Engelmann K、 Hanisch FG (2004 年 1 月 1 日)。「MUC1 と MUC: がん生物学に影響を与えるヒトムチンファミリー」。臨床検査科学の批評的レビュー。41 (2 ) : 189–231。doi :10.1080/10408360490452040。PMID 15270554。S2CID 46460945 。
- ^ ab Cruz JA、Wishart DS (2007 年 2 月)。 「癌の予測と予後における機械学習の応用」。Cancer Informatics。2 : 59–77。CiteSeerX 10.1.1.795.3458。doi : 10.1177 / 117693510600200030。PMC 2675494。PMID 19458758。
- ^ ab Williams MS (2019年8月). 「ゲノム医療プログラムの実施から得られた初期の教訓」.ゲノム科学と人類遺伝学の年次レビュー. 20 (1): 389–411. doi : 10.1146/annurev-genom-083118-014924 . PMID 30811224. S2CID 73460688.
- ^ Thomas M、Sakoda LC、Hoffmeister M、et al. (2020年9月)。「大腸がんリスクにおける多遺伝子リスクスコアのゲノムワイドモデリング」。Am J Hum Genet . 107 (3): 432–444. doi :10.1016/j.ajhg.2020.07.006. PMC 7477007 . PMID 32758450。
- ^ Khera AV、Chaffin M、Aragam KG、他 (2018年9月)。「一般的な疾患のゲノムワイド多遺伝子スコアにより、単一遺伝子変異と同等のリスクを持つ個人を特定」Nat Genet . 50 (9): 1219–1224. doi :10.1038/s41588-018-0183-z. PMC 6128408 . PMID 30104762.
- ^ Marnetto D、Pärna K、Läll K、et al. (2020年4月)。「祖先デコンボリューションと部分的多遺伝子スコアは、最近混合した個人の感受性予測を改善できる」Nat Commun . 11 (1): 1628. Bibcode :2020NatCo..11.1628M. doi :10.1038/s41467-020-15464-w. PMC 7118071. PMID 32242022 .
- ^ Wang Y、Guo J、Ni G、et al. (2020年7月)。「祖先が異なる集団における多遺伝子スコアの精度の理論的および経験的定量化」。Nat Commun。11 ( 1 ): 3865。Bibcode : 2020NatCo..11.3865W。doi : 10.1038 / s41467-020-17719 -y。PMC 7395791。PMID 32737319。
- ^ Martin AR、Kanai M、Kamatani Y、et al. (2019年4月)。「現在の多遺伝子リスクスコアの臨床使用は健康格差を悪化させる可能性がある」Nat Genet . 51 (4): 584–591. doi :10.1038/s41588-019-0379-x. PMC 6563838 . PMID 30926966.
- ^ Lewis CM、Vassos E （2020年5月） 。「多遺伝子リスクスコア：研究ツールから臨床機器へ」。Genome Med。12 （ 1）：44。doi ： 10.1186 /s13073-020-00742-5。PMC 7236300。PMID 32423490。
- ^ abcde 「パーソナライズ医療101：課題」。パーソナライズ医療連合。2014年5月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年4月26日閲覧。
- ^ ab Vayena E、Blasimme A、Cohen IG（2018年11月）。「医療における機械学習：倫理的課題への取り組み」。PLOS Medicine。15 （ 11 ）： e1002689。doi ：10.1371 / journal.pmed.1002689。PMC 6219763。PMID 30399149。
- ^ シャプラノフ国会議員 (2013 年 6 月 27 日)。 「ゲノムを分析する: 動機」。ハッソ・プラトナー研究所。2014 年7 月 20 日に取得。
- ^ ab Frueh FW (2013 年 9 月). 「規制、償還、および個別化医療の導入の長い道のり - 米国の視点」. Value in Health . 16 (6 Suppl): S27-31. doi : 10.1016/j.jval.2013.06.009 . PMID 24034309.
- ^ ab 「個別化医療の将来に影響を与える知的財産問題」アメリカ知的財産法協会。2014年4月26日閲覧。[リンク切れ ]
- ^ Weldon CB、Trosman JR、 Gradishar WJ 、他 (2012 年 7 月)。「乳がんにおける個別化医療の利用に対する障壁」。Journal of Oncology Practice。8 ( 4): e24-31。doi :10.1200/ jop.2011.000448。PMC 3396824。PMID 23180995。
- ^ Char DS、Shah NH、Magnus D（2018年3月）。「医療における機械学習の実装 - 倫理的課題への取り組み」。ニュー イングランド医学ジャーナル。378 （11）：981–983。doi ：10.1056 /NEJMp1714229。PMC 5962261。PMID 29539284。
- ^ Chernew ME、Landrum MB (2018年3月)。「ターゲットを絞った補足データ収集 - 品質測定の難問への対処」。ニューイングランド医学ジャーナル。378 ( 11 ) : 979–981。doi : 10.1056 /NEJMp1713834。PMID 29539286。
- ^ Gijsberts CM、Groenewegen KA、 Hoefer IE、他 (2015 年 7 月 2 日)。「フラミンガム危険因子と頸動脈 IMT および心血管イベントとの関連性における人種/民族の違い」。PLOS ONE。10 ( 7 ): e0132321。Bibcode : 2015PLoSO..1032321G。doi : 10.1371 / journal.pone.0132321。PMC 4489855。PMID 26134404。
- ^ Yngvadottir B, Macarthur DG, Jin H, et al. (2009 ) . 「パーソナルゲノミクスの将来性と現実」.ゲノム生物学. 10 (9): 237. doi : 10.1186/gb-2009-10-9-237 . PMC 2768970. PMID 19723346.
- ^ abc Fernald GH 、 Capriotti E、Daneshjou R、他 (2011 年 7 月)。「バイオインフォマティクスがパーソナライズ医療に課す課題」。バイオ インフォマティクス。27 ( 13): 1741–8。doi :10.1093/bioinformatics/btr295。PMC 3117361。PMID 21596790。
- ^ 「パーソナライズされた正確なヘルスケアは、患者の生活の質を向上させる」。future proofing healthcare 。 2022年11月17日閲覧。
- ^ 「長期的に持続可能かつ個別化された医療システムの構築」。エコノミスト。2021年1月28日。 2022年11月17日閲覧。
- ^ 「アイルランド、個別化医療の国際指標で低評価」アイリッシュ・メディカル・タイムズ。2021年9月9日。 2022年11月17日閲覧。
外部リンク
ウィキブック内科には、精密医療に関するページがあります。
- 2023 注目リスト: 精密医療技術と課題トップ 10、カナダ医薬品庁、2024
