医薬品開発の促進に向けた
ゲノムデータ基盤の構築
2023年11月29日
日本製薬工業協会
縄野 雅夫
1

ゲノム情報で実現する医療の世界
個々のゲノム情報に基づく予防、診断、治療
QOLの向上、健康寿命の延伸

個人にあった治療の提供

患者
国民

医療者

政府
医療コストの効率化

ゲノムデータオミックスデータ

臨床情報

研究者
製薬会社

医薬品開発のスピードアップ、成功確率向上、コスト低下

2

想定されるゲノムデータ基盤の活用例
疾患理解のための基礎的研究

新しい医療・診断・技術のための応用研究

 遺伝的要因（原因遺伝子等）の探索

 創薬標的、治療法の探索

 ゲノム上の特徴と臨床症状・進行の関連付け

 バイオマーカー探索 ゲノム上の特徴別患者数の把握

 ドラッグリポジショニング 新しい遺伝子パネルの作成

個別化医療の実現

 解析手法・ソフトウェア開発

実臨床での豊富な有効性・安全性の分析

効果的、効率的な臨床開発

 標的分子の潜在的な安全性の推測

 層別化した治験実施計画立案

 ゲノム上の特徴と標準治療への反応との関連付け

 層別化した患者リクルート 疾患発症・進行予測モデルの構築（がんの進化・再発予測等）

3

医薬品開発の促進にむけて

4全ゲノム解析等実行計画：実施体制（令和5年度）

３月に準備室が設置、令和５年度から詳細な制度設計に着手

5

準備室での検討体制
2023.5.25専門委員会

製薬協 1名製薬協 ２名利活用支援チーム、ELSIチームに製薬協メンバーが参画

6

中長期スケジュール

令和７年度の実施組織設置を待たず、利活用を開始いただきたい
利活用を行うことで、改善点をみつけ、よりよい基盤に改良していく

7令和5年度の達成目標

2023.10.3専門委員会

8利活用のルール整備
利活用の開始に向けて、ルール・手順を検討し、規定類の整備に着手
本格稼働時の姿を描きつつ、まずはR5-6年度（準備室フェーズ）から整備
 データ利活用ポリシー
 利活用審査委員会設置・運用規定
 利活用に必要な書類
 利活用申請、DTA契約 など 情報セキュリティガイドライン
 データ利活用契約書
 コンソーシアム（準備室フェーズ）規約・協定書
9コンソーシアムの設置

・ 「コンソーシアム（準備室フェーズ）」の12月の発足に向けて、準備中
・ まずは、R7年度からの本格活動に向けて
10- 利活用が促進される事業内容の検討- （限定的な）実データを用いた利活用を行い、システム改善、ニーズを整理現状と今後 ①
充実した情報 時系列の臨床情報収集項目と自動収集の仕組み

 ゲノム情報

生データの利用

前回、山野先生からのプレゼン

FASTQ、あるいはFASTQに完全復元可能なBAM/CRAM オミックス情報

試料の利活用の仕組み
リコンタクトの体制

11現状と今後 ②
利便性の高い利活用の仕組み
 リモートアクセスの実現、プレリサーチ
 第三者提供で企業単独利用
 難病とがんで一元的な利活用
 国外からの利用・国際連携が可能 同意説明文書・管理: 重大インシデントが起きにくい仕組み
・ 統一テンプレート（文言変更がなるべくない）
・ 少ないバージョン変更、確実なバージョン管理

現時点で、企業が利用できる疾患・症例・データの洗い出し（契約、同意の状態の確認）実施組織（R7年度）で構築する仕組みを見据えて、早めに運用開始し、ユーザーと一緒に作り上げる体制

12補足資料

13治験の成功確率のインパクト医薬品の研究開発費は1品目平均3000億円超
治験入りから承認までの成功確率は推定12%未満

http://phrma-docs.phrma.org/sites/default/files/pdf/rd_brochure_022307.pdf

医薬品の研究開発費は、大部分が治験費用成功確率を2倍にするだけでも大きなインパクト14

ゲノム情報の利活用で治験の成功確率が向上する
開発後期では、開発初期より遺伝学的根拠のあるPJが３倍多い
中止
標的分子が遺伝学的根拠を有するPJの割合(%)

Nat Genet. 2015 Aug;47(8):856-60

成功/継続あり2021年のFDA承認品目（50品目）なし
33品目

標的分子とゲノムの関係
遺伝学的根拠のあるPJは治験第２相の成功確率が２倍（43%→73%）
Nat Rev Drug Discov. 2014 Jun;13(6):419-31.

2021年のFDA承認品目において、遺伝学的根拠のある品目は３分の２を占めるNat Rev Drug Discov. 2022

標的分子と適応症の間に遺伝学的根拠があるPJは成功確率が高く、承認される医薬品の多くは、ゲノム情報を活用したものになってきている15

ゲノム情報を活用した創薬の例(1) がんの分子標的薬(2) がん以外での治療薬の開発

ゲノム変異に起因するものが多く、がん特異的因子に対する分子標的薬がすでに多数創出

 家族性高コレステロール血症：PCSK9（例） デュシェンヌ型筋ジストロフィー：ジストロフィン

遺伝子変異
等

がん種

ALK
融合遺伝子

非小細胞
肺がん

治療薬
クリゾチニブ、セリチニブ、アレクチニブ、ブリグチニブ

EGFR
遺伝子変異

アファチニブ、エルロチニブ、ゲフィニチブ、オシメルチニブ

ROS1
融合遺伝子

エヌトレクチニブ

BCR-ABL
融合遺伝子

白血病

ダサチニブ、ニロチニブ、ボスチニブ、ポナチニブ、アシミニブ

BRAF
遺伝子変異

悪性黒色腫

ベムラフェニブ、ダブラフェニブ、
トラメチニブFGFR2融合遺伝子

胆道がん

ペミガチニブ

NTRK
融合遺伝子

固形がん

エヌトレクチニブ、ラロトレクチニブ

Overview of Targeted Therapies for Cancer から主なものを抽出

https://www.mycancergenome.org/content/page/overview-of-targeted-therapies-for-cancer/

エボロクマブ（抗体）ビルテプソ（アンチセンス核酸）
 脊髄性筋萎縮症（SMA）：SMN1
スピンラザ（アンチセンス核酸）
ゾルゲンスマ（遺伝子治療）
エブリスディ（低分子薬）
 家族性筋萎縮性側索硬化症（ALS）：SOD1
トフェルセン（アンチセンス核酸）(3)ゲノム研究による因果推論からの創薬応用
 SGLT2欠損家系で健康に大きな影響なし
SGLT2阻害薬の開発へ

16

世界のゲノムの国家プロジェクト
米国：All of US

英国：Genomics England2018~
2022：25万全ゲノム公開
100万人ボランティア

2013設立2018：10万全ゲノム解読
2019~：5年間に500万ゲノム計画

フィンランド:FinnGen

2017～2023：50万人

台湾：G2025 program
50万人計画

EU：1+million genomics
2018~2022：100万ゲノム（24か国）

タイ：Genomics Thailand
5万人計画

シンガポール：Precision Medicine Program
中国：Precision medicine ini.
2017～2020：10万ゲノム
100万人計画10万人計画

オーストラリア： Australian Genomics
2014~

海外では、アジアを含む様々な国々で国家プロジェクトとして取組みが行われている。
特に英国Genomics Englandは先行しており、民間利用の観点からも進んでいる。

17

世界のゲノム基盤との差別化ポイント
ゲノム情報だけでは創薬は進められない臨床情報、オミックス情報を組み合わせて解析することによりはじめて、標的探索や検証が可能となる① 充実した臨床情報

先行する海外ゲノム基盤との差別化に② ゲノム情報③ オミックス情報、検体の取得+利便性の高い利活用システム
18

①充実した臨床情報
1. 標準化・構造化された時系列の情報
多くの研究や多様なユーザーに長く活用されることを目指し、標準化、構造化され、かつ、治療前、治療方法、予後の時系列データも豊富に収集

2. 診断名（対象疾患以外も包括的に）、投薬情報、臨床検査値、画像データ等
ゲノム情報をご提供頂いた患者さんの背景をより詳細に調査できるよう、がん・難病以外の罹患情報や投薬情報等の多くの医療情報を収集の情報

3. HPO付与方法の統一化、均一化（Proband※以外のデータの取得）
統一化、均一化された表現型の情報

 付与するHPO情報の階層や確認するHPOの対象が疾患ごとに揃えられている
 HPO情報の有無の理由が明示されている
 遺伝性疾患ではProband以外の家族の方の情報も充実している、など

HPO（Human Phenotype Ontology term）「ヒト症状名用語体系」

患者の症状を示す世界共通のコード
【症状】
知的障害
脳室拡大発作【疾患】
もやもや病※ Proband（発端者）：遺伝性疾患の場合に、その家系で最初に遺伝性疾患として注目された患者を指す

19

②ゲノム情報
変異解析した後のVCFだけでなく、生データ（FASTQ、あるいはFASTQに完全復元可能なBAM/CRAM ）が利用できることが必須
 様々な変異のタイプを検出するには、生データ（FASTQなど）が必要
 企業としては、創薬プロジェクト開始は大きな投資であり、根拠となるデータについて、生データから様々な角度から検証したい
全ゲノムシークエンス

100-150塩基の長さのAGCTのデータの集まり= FASTQファイル

ゲノム参照配列へマッピング= BAM/CRAMファイル

ヒト標準ゲノム配列と比較して変異個所を同定= VCFファイル

xx番目：A→G
yy番目：C→T
zz番目：T→A

Genomics EnglandでもFASTQとBAMは使用可能で一般的に解析に利用

20

③オミックス情報、検体の取得と利活用• ゲノムだけでなく、トランスクリプトーム、エピゲノム、プロテオーム、メタボローム等のオミックス情報の格納 特に、がん領域においては、トランスクリプトーム、エピゲノム、リキッドバイオプシーは、ゲノムとともに当初から実施して頂きたい• 検体を取得して、利用者がオミックス情報を追加取得できる仕組みDNAゲノム
エピゲノム（DNAの修飾による遺伝子制御機構）

RNA
タンパク質

トランスクリプトーム
プロテオーム病態症状
代謝物
Rebecca Bartlett, et al. J Speech Lang Hear Res. ;55(4):1220-1231

メタボローム（糖や有機酸、アミノ酸、脂肪酸など）
21

利便性の高い仕組み
1. リモートアクセスの実現、プレリサーチ
2. 計算リソースの高い拡張性・自由度
3. 円滑な利活用体制（コンシェルジュ機能等）、一元化された窓口の構築
4. 利活用に関する迅速な手続き（審査、データ取り出しに関する基準の明示）
5. 事業実施組織との密な双方向連携（利用企業からの研究成果やニーズを連絡）
6. 国外からの利用・国際連携が可能な仕組み
22

リモートアクセスの実現
Genomics Englandで実現しているリモートアクセス

リモートアクセス

データセンター（GEL HPより引用）

解析作業風景（*個人情報は写っていません）• リモートアクセスにより企業のPCからデータ解析が可能。元データのダウンロードはできない• 興味のあるコホートの検索など、本解析計画を具体化するための事前研究が柔軟に実施可能• 本解析の実施や解析結果の入手には倫理審査（電子申請）等の手続きが必要
個人情報管理への配慮・対応を厳格にしつつ、アクセスと解析の自由度の高さを実現している

解析や閲覧等の作業用アプリが使用可能

企業のPCに表示されるGELの仮想デスクトップ（GEL HPより引用）

23ゲノム研究は大規模化し、国際的な協業が不可欠
欧州、英国、米国以外とも国際連携が可能な仕組みの構築（個情法の要求を満たす同意説明文書の整備も必要）
UKバイオバンクを英国以外の研究者が多く利用している上位5か国を記載（日本は18位）

UKバイオバンクに関連する論文の著者国の推移

米英につぎ、米中での連携が進展

複数国の著者が含まれる論文での組み合わせ

大規模データを用いたゲノム研究の国際連携
出典：医薬産業政策研究所 政策研ニュース No.68（2023年3月）

24

製薬企業では、直接個人を特定できる情報は不要（氏名・連絡先等）• 製薬企業は患者の氏名・連絡先は入手しない (＝患者さんに直接連絡することは無い）• 入手したデータを統計解析し効果や安全性を分析• 製薬企業が直接患者からデータを入手することはなく、医療機関が丁寧な文書による説明の後に同意取得
製薬企業

医療機関

対応表

Name
code
Name
code A001
HR

原データ
Name

code

山田次郎

A001

鈴木花子

A002

佐藤桜子

A003

渡辺四郎
・・・

AST
SBP
64

ALT
DBP
146

Age A001
Hight
64 Weight
146 168
64
A002
58
46 A002173
58 74.2
168 132
88A00362
19 A003
159
62
A004

51.3
132
56

A004

83 A004
152.8
56・・・

73・・・166 ・・・

48.4
122・・・
74.8
・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

78
12274・・・

・・・

LDH
62

氏名等を削除した仮名化したデータ

80
73
77・・・

25

議論用資料「難病に関するゲノム医療推進にあたっての統合研究」班会議
2021/10/22同意説明文書について

企業視点からのポイント： 本格稼働の際に留意いただきたいと思います 企業が行う研究開発への利用••



企業単独での解析（アカデミアとの共同研究のみでなく）研究だけでなく、開発等も含める

個人識別符号であるゲノムデータの利用•

ゲノムの利用に疑義が生じない表現「個人を特定できない」とした場合、ゲノムの扱いは？



現時点では特定されない将来の新たな研究での利用

同意撤回しても、既に利用されている場合はデータの廃棄ができない可能性

国内企業の海外拠点からの利用、海外企業からの利用

リコンタクト（再連絡）の可能性



知財権は、研究を実施した研究者、研究機関に帰属



機関毎に利活用範囲が異ならないよう、本事業での統一のICF•

各機関で内容が異なる場合、都度確認が必要になることが想定