創薬のひろば

2017年
秋号
Vol.7

ライフサイエンス製品ガイドブック

AI&ディープラーニングのバイオ応用
オルガノイド最前線

ヒトiPS細胞から作製した腎臓オルガノイド。
直径約5mm。糸球体、尿細管、集合管、血管を備えている。
高里実（理化学研究所）
提供

急ぐべき共創基盤の構築とICT人材の育成
NPO法人サイバー絆研究所

1940年神奈川県に生まれる。国際基督教大学、
イェー ル 大 学 、ハワイ 大 学 大 に 学 ぶ 。物 理 学 で
Ph.D.
（博士号）
。1971年から、
日立情報システム研、
東京都臨床研、国立医薬品食品衛生研究所に勤務。
パターン認識、医学人工知能、医療情報システム、生命情報工学、化学物質の安全性などの研究に従事。
1981年には理論的な薬のデザインなどをめざす産官学の研究交流組織（現在のCBI学会）を設立。その後、広島大学および東京医科歯科大学で学際領域の人材養成に当たる。2011年にNPO法人サイバー絆研究所を設立。

神沼 二眞

薬をつくることから健康ソリューション提供への道
製薬会社が単に「薬をつくる」ことから「健康ソリューションを
提供する」
ことに、
ビジネス・モデルを進化させようとすれば、当然イノベーションが必要だ。これについては、
このシリーズの第4号で、多少の仮説的な考察を試みた3)。図１と表１は、それを簡潔にまとめたものであるが、参考のためにここに再録しておく。
この表の左端には、（１）
オープンコラボレーションへの対応、
（２）

はじめに

薬の適正使用の研究、（３）
薬でない介在法の研究、（４）
生活者や患者との新しい関係の構築、（５）
パイプラインの見直しなどの項

この連載は、「 薬づくりが大きな転換期に突入している」
という認識に立って、それへの対処を考えることを基本テーマとし目がある。これらのイノベーションの意味するところについて注意を喚起しておきたい。

てきた。第３号では、「製薬企業においては、薬という『もの』を売るだけでなく、健康の『ソリューション』を提供するビジネスを模索する動きが顕著になってきた」、と述べた1)。前号では、そこに、
ネット第２革命と人工知能の新しい大波がかぶさってきている
さまざまな対処が試みられている。
状況を概説した2)。そこでは、
以下では、薬づくり全体からみた喫緊の課題として、ヘルスケアのイノベーションを担う「共創基盤（Platform）
の構築」
と、
我々が
「D2Kサイエンティスト」と呼んでいる「ICTの専門家の育成」の重要性について述べる。

薬をつくりMRの力で医師、医療機関に販売する
R&Dではアカデミアなどと協力

健康ソリューションを提供

イノベーション

現在のヘルスケア

R&Dではより幅広い関係者と協力する
プラットフォーム的
仕組みをつくる

次世代のヘルスケア

図1
大手の製薬企業は、薬づくりから健康ソリューションの提供へとビジネス・モデ
ルを進化させようとしている。そこで必要になるのはイノベーションへの挑戦である。ただし、ここでいう「ヘルスケア」
は英語の“Healthcare”を意味し、英語のWellnessに限定さない。当然、国民健康保健による医療サービスも含まれる。

表１ 製薬企業が健康ソリューション企業に進化するためのイノベーション課題3)。
EpG:Epigenetics, GxE:GenomeとEnvironmentとの相互作用,GOP/N: Genome-Omics-Pathway/Network, PHR: Personal Health Record,
EMR: Electronic Medical Record. PGx: Pharmacogenomics, TGx:Toxicogenomics, NGx: Nutrigenomics.

イノベーションの課題

6

個別課題

生物医学的な課題

情報計算技法オープンイノベーションへの対応

新発見、新技術への迅速な対応のためのプラットフォーム構築

新発見、新技術の吸収と活用
Genome から EpG, G x E 研究へ
限りなくヒトに近いモデル系の開発

共創の基盤づくり
情報と知識の共有
人材育成への協力

薬の適正使用の研究

個人に適した薬の選択
薬の最適使用時期と量の研究

PGx, TGx 研究バイオマーカー探索
適切な多剤併用研究
時間生物学研究
N of 1 研究、Point of Care の普及

GOP/N アプローチ
PHRとEMRの統合
データ解析・パターン認識
知識処理・認知計算技法
自然言語処理、制御理論

薬でない介在法の研究

食事、運動、睡眠、身心制御、その他の生活様式の効果と危険性に関する分子的基礎の研究

PGx, TGx, NGx 研究バイオマーカー探索
ヘルスマーカー探索
時間生物学研究
N of 1 研究、Point of Care の普及

GOP/N アプローチ
PHRとEMRの統合
データ解析・パターン認識
知識処理・認知計算技法
自然言語処理、制御理論

生活者や患者との新しい関係の構築

薬の研究開発への患者参加の促進
参加型ヘルスケアの支援

参加障壁の低減
倫理法律社会的課題
共創の基盤づくり
Point of Care + N of 1 研究

共創の基盤づくり
情報と知識の共有
学習機会の提供
データ解析・パターン認識

パイプラインの見直し

外部組織との協力

部分領域ごとのイノベーション

全体が ICT/IoT に対応

AI＆ディープラーニングのバイオ応用「イノベーション」という言葉は、ビジネスでもマスメディアでも、好んで使われるが、その多くは科学的な発見や進歩、新しい技術などによって新しい局面を創出する現状打破への期待を意

次世代ヘルスケアはなぜ参加型でなければならないのか？

味している。ところが、ヘルスケアに関わるイノベーションの本
質は、「サービスに違いをもたらせるか否か」にある。だから一般

これら２つの課題のうち「患者や生活者との新しい関係を構築に言われるイノベーションは、新知見や新技術に投資すれば、ヘする」
ことについては、前々号ですでに述べてあるので、ここでルスケアのサービスに違いがもたらされるという期待を表しては、まずそれを引用しておく1)。

いる。だが、それは科学・技術に後押しされた（プッシュpushされ「・・・欧米では生活者や患者を、薬づくりの関係者Stakeholder

た）イノベーションである。それに対して、
この表で取り上げていと捉える意識改革が急速に進んでいる。薬の開発では患者の声

るイノベーションの課題は、サービスの受け手の立場に立って、に耳を傾け、患者の参加を促し、患者の立場から効果や危害を「こうしたサービスが実現できないか」、という発想から提案さ評価すべきであるという声が高くなり、多くの議論がなされ、実れた行動目標だ。これを仮に「プル（pull）型のイノベーション」と験的な事業に官や民の資金が投じられるようになってきている4)。

呼ぶことにする。

この考えは、「患者の参加は、薬づくりのブロックバスターになり

プッシュ型のイノベーションへの支援は、縦割り行政や伝統的うる」という言葉に象徴されている5)。生物医学研究においてヒトな学会やアカデミアにとって取り組みやすい課題である。否、少は、大きなモルモットではなく、仲間Partnersだという考えは、すなくとも馴染みやすく発想しやすい課題だと言える。なぜなら、6)でにゲノム研究者の間では広く受け入れられている（ここの引

それは、既存の科学や技術の区分や役所の既存の所管に馴染

用文献の番号は、
この号のそれに合わせている）」。このように、

みやすいからだ。だがプル型のイノベーションには、異なる科学

患者を薬づくりのパートナーとする、という流れは欧米では、す的な知見や異なる技術を組み合わせる必要がある課題が多い。

でに定着しているようだ。

だから、とくにスタートにおいては、学会の後押しや役所の支援を取り付け難い。
したがって活動費も集めにくい。

この流れは、生物医学の進歩から考えてもごく自然である。
なぜなら、ゲノム解読と随伴するオミックスOmics（ 網羅的解薬をつくることから、健康ソリューションを提供することへとビ

析技術）の進歩が標榜するゲノム医療は、患者の層別化をめざ

ジネス・モデルを進化させようとしている製薬会社が越えるべき

す精密医療Precision Medicineや個別化医療Personalized

最初のハードルは、プッシュ型のイノベーションとプル型のそれ

Medicine、さらには特定の個人を対照にした臨床研究や治との違いを正しく認識することではないか、というのが私の仮説

験（N of 1 Study）
を研究の視野に入れている。また、膨大なである。

参加者を募ったゲノム解読とその解釈に関わる研究に参加しこの視点から浮上してくるのが、患者や生活者との新しい関た個人は、膨大なデータに埋没する存在ではあるが、個人とし係を構築することと、情報計算技法（ICT）を活用する、という２つて終生変わらぬ有用な遺伝子（生殖細胞系のDNA）に関わるの課題である。この２つの課題を明確に認識することが、薬づく

データをうることができる。だから、個別化医療は、参加型医療

りからヘルスケアのサービス提供者へと、製薬会社がビジネス・

Participatory Medicineにならざるをえないのだ。

モデルを進化させていこうとする時、出会うことになる最初の関門のように思われる。

さらに現在、先進国と言われる日米欧のヘルスケアで脅威となっているのは、高齢者の増大に伴う複合化した慢性疾患の増大である。そうした疾患では、いわゆる薬だけの対策では不十分で、薬に依らない介在法（Non PharmacologicalIntervention, NPI）
を含む統合的な対策になるし、何よりも患者がその行動や生活様式Life Styleを変える、行動変容が基礎になるが、そのためには意志力 Will Power の涵養が必要だ。
だが、医師に処方される薬と違って、薬に依らない介在法の選択
は生活者や患者個人の選択に任される。
しかし、その判断根拠になる情報知識は薄く分散している。また、それらの多くは広告媒体によって提供されている。だから賢明な判断を下すには、助
けがいる。

図2
科学技術プッシュ型イノベーションからサービス視点からのプル型イノベーショ
ンへ。左側はプッシュ要因、右側はプル要因。ここで重要なのは患者中心の思想である。計算技法Algorithmである人工知能は、上のソフトウエアの進歩に関係している。

一方で、いわゆる体に装着でき、スマートフォンなどにも接続できる、無線機能を備えた（Wearable/Wireless）
機器の急進
歩で、個人が自分の体の状態データを簡便に収集し、それらをクラウド環境で蓄積し、解析できる環境が整ってきている1)。こうした領域はDigital Healthとも呼ばれる。とくに複合化した慢

7

性疾患の場合、
このようなデータを、医療機関で収集蓄積されるデータと補完的に活用できれば、有用なことは明らかだ7)。こ共創のプラットフォームの必要性のように次世代ヘルスケアが参加型でなければならない条件は整ってきたということができる。

このことも含め、残る人的な資源の乏しさの解消について
は、ヘルスケアに関わっている国やアカデミアの研究者や実際

患者や生活者にとっての情報知識源に（臨床など）
サービスを提供する側にいる専門家たちの支援が必要である。具体的には、科学技術の成果をヘルスケアに活用するための科学や技術、および社会的な仕組みづくりのだが患者や生活者が実際に医療の重要な担い手

研究を使命とする公的研究機関やアカデミアの専門家の支援

Stakeholdersになるのは、そう簡単なことではない。意欲がが必要である。すなわち米国のNIH, FDA、NIEHS（Nationalあったとしても、患者や生活者が実際に医療の重要な担い手とInstitute of Environmental Health Sciences）、EPAのようなるための障壁は高い。それらは情報知識、人的資源、活動資金な機関と似た業務に関わっている我が国の研究機関である。例の乏しさに要約される。いずれも重要な課題であるが、
ここでも

えば
（独法）
医薬基盤・健康・栄養研究所、国立衛研、国立遺伝研、ICTの進歩がこれらの障壁を劇的に下げるように働いている。

環境研、産総研、食総研、労働安全衛生研などがそれらに当たる

まず情報知識について言えば、一般の生活者にとって食品、だろう。

健康食品、サプリメントなどの効用と危険性、薬の適正な使い

こうした国の研究機関のネットワークに、教育に関わっている方と効用と危険性、その他喫煙や運動や睡眠や瞑想（最近はアカデミアや、研究に関わっている財団法人などの研究機関とMindfulnessという）や、その他のいわゆる生活様式Life Style

企業の研究者が加われば、官学産（あるいは産学官）の研究者やの効用と危険性、環境における化学物質の安全性
（毒性）
などに

専門家たちが参加したミュニティが構築されうる。その結びつき

関する信頼できる情報と知識を入手することは、ヘルスケアにを、一般の生活者や患者やその支援団体のようなNPO/NGO

しかし、そうした「科学技術
関わる極めて重要な前提である8-11)。

からのニーズが先導すれば、プル型のイノベーションを起こせの成果を活用するための情報や知識」を生成する、いわゆるレる可能性が生まれてくる。

ギュラトリー・サイエンスRegulatory Scienceに関わる公的研

一般に産学官の研究者たちは、とかく新発見や新技術プッ

究機関の整備は、新発見、新技術の開発を追及する研究機関のシュ型の発想をしやすい。
しかも、彼らが研究費に応募しようと整備と較べると、我が国においては極めて遅れている。それゆ

すると、行政や学会など、既存の枠にどうしても囚われてしまい

え、ヘルスケアのサービスの提供者とサービスの受け手との情やすい。生活者や患者には、そうした柵（しがらみ）がない。純粋に

報と知識の非対称性も、先進国のなかで際立っているようにみ「こうあって欲しい」という願いから発想できる。だが、そうしたえる。

目標に挑むためには、専門の情報知識と技術的な能力と設備やしかも、このような情報や知識はもともと完全ではなく、科学資金とが必要になる。それらをどう組み合わせたらよいか、既存や技術の進歩によって修正されるうることが運命づけられていの組織の枠にとらわれずに議論し、実行案を討議する場が必要

ることにも注意しておきたい。
したがって継続的な研究と学習がである。それは生活者や患者が先導するコミュニティであるほう重要であるが、規制に関わっている国（行政）の担当機関の違い

が効率がよい。それが共創のプラットファームの基本的な考えによって、研究者のコミュニティ（学会など）にも見え難い垣根がである。また、そうした基盤構築は、患者や生活者が参加した「参あり、サービスの受け手の視点からは、連係がとれているとはと加型ヘルスケア」
実践の前提条件になる。

ても言い難い状況にある。

さらに言えば、このような研究者コミュニティによる実践は、いずれにしても、情報知識の非対称性を解消するには、情報「科学や技術の成果を人々の健康維持に役立てるための」研究の入手を可能にすることと、患者や生活者が実際にそれらを入あるいは実験的な試み、すなわちTranslational Researchに手できるようにする、という２つの努力が必要である。このうち他ならない。よく知られているようにNPO/NGOの泣き所は活ヘルスケアに関する情報知識の多くは、少なくとも英文でなら、動資金が乏しいことだが、この障害も、
こうしたコミュニティで対入手可能な状態になっている。これはネットの普及と、そうした

処すれば、道が開かれてくる可能性が高い。

情報をネットから入手できる環境をつくろうという米国やEUの情報公開への努力の賜物である。
したがって、（主に英語による）情報は入手可能であるが、その活用を助けてくれる人的な資源

イコールパートナーシップの重要性が乏しい状況を解消することは、まだ残された課題になっている。

こうした実験的な事業と、
これまでのヘルスケアに関わる多くの試みとの根本的な違いは、サービスの提供者と受け手とのイ
コールパートナーシップが存在するか否かにある。例えばICTに

8

AI＆ディープラーニングのバイオ応用
よって医療を革新しようという事業は、
これまでも枚挙に暇（いとま）がないほど多かった。
しかし、それらのほとんどにおいて患者や生活者は、
イコールパートナーではなかった。これは臨床にお共創のプラットフォームと迅速な学習環境づくり

ける医師のパターリズムの蔓延と軌を一にする風土である12)。
これまでの事業にみられるもうひとつの致命的な欠陥は、そそのようなプラットフォームの具体的なイメージを考えてみれぞれの事業が独立で、同じような目的の他の事業への波及効

たい。このプラットフォームは、参加型ヘルスケアの実践を支え果が乏しく、生物医学やICTの猛烈な進歩に適応できないこと

る基盤となる社会的な仕組みである。だからその存在意義は、である。そうした事業の限界の大きな原因は、サービスの受け実践に参加する立場や専門（Skill）
あるいは強みを異にする関手である患者や生活者がイコールパートナーとして参画してい係者たちが、円滑かつ効果的、効率的に協力できるような環境なかったことからくる、「想像力の不足」
である。なぜなら、彼らこを提供することにある。当然、（インター）
ネットあるいはクラウド

そ製薬会社を含むサービスの提供者が苦手とするプル型イノ（Cloud Computing環境とCrowd Fundingの双方）の活用

ベーションの牽引役に他ならないからだ。

を前提にしている。
したがってICT/IoTの専門家たちの協力が結局、プル型イノベーションには、
これまでの産学官に加えて不可欠である。

患者や生活者がリーダーシップを取っているNGOやNPOが加そのような組織がうまく機能するためには、参加者間での対わったコミュニティの存在が必要だ。製薬企業もそのようなコ話がなされること、情報が共有されること、
さらにメンバーたち

ミュニティを基盤として、患者や生活者との新しい関係を構築しが絶えず学習する習慣を身につけていくことが大前提になる。

ていくのがイノベーションを進めるための賢明なやり方ではな

そこでは事務的な文書管理だけでなく、猛烈に進歩している生

いか、というのが私の仮説的な提言である。この状況を一歩進

物医学と関連領域、およびICTに関わる知識の収集、とくに学術めようとするのが、産学官+NPO/NGOを基盤にした共創のた文献の収集、整理、利用の効率化をめざした環境づくりが不可

めのプラットフォームづくりである。

欠である。ところが、そうした支援の仕事は、日本の学術研究機
関のアキレス腱なのだ。だからここには、特別な工夫が必要である。そのひとつは、参加型ヘルスケアにおける、とくに重要な領域における迅速な学習環境を構築することである。

eHealth

そうした工夫の参考になる試みが実践されているのが、がん診療における迅速学習環境づくりRapid Learning Oncology
NGO,

ICT/IoT
BioMedPharma&Nutrition

Direct to Consumers

D2K

図3 共創のプラットフォームの概念図。多様な関係者の参加が前提になっている。

である13)。よく知られた実践事例は、CancerlinQと呼ばれる
ASCO米国臨床腫瘍学会の試みである。同じような努力は、薬に依存する治療でも、薬に依存しない介在法でも無視できない腸内細菌とその健康と疾病への関与に関する研究にも必要である。そのような工夫は、さらに知識が爆発的に増大している他の疾患領域、例えば脳と心の疾患領域についても言える。

図4
腸内細菌（ヒト共生微生物）研究の発展は爆発的である。ゆえにがん領域と並んで、迅速学習Rapid Learningの優先課題になっている。

9技術的に言えば、
これは専門家のような働きをしてくれるAIをヘルスケアに持ち込もうという試みではなく、人工知能を含む
あらゆるICTを活用して、一般の生活者や患者から臨床の専門

要な知識の入手への助言。
なお、
このプラットフォーム構築への参加を呼び掛けたい対象者の例については、図3を参照していただきたい。

家や基礎研究者を含む、参加型ヘルスケアのあらゆる関係者
Stakeholdersの迅速な学習を支援しようという試みである。そのような試みは、同じAIでも、Augmented Intelligence（機械を使って拡張されたヒトの知能）と呼ばれる研究になる。

共創のプラットフォームへの期待

現代のアスクレピウス神殿とそこで働くICTの専門家たち
次に、次世代ヘルスケアを実現するというプル型イノベーションの推進に不可欠な情報計算技法（ICT）の活用について提言したい。私のこの提言は、30数年前に遡る体験に基づいている14)。

生活者がこのコミュニティに期待することは、例えば次のような機能である。

当時、私は東京都臨床医学総合研究所の疫学と医療工学という２つの研究室を統合した計算機（情報計算技法）を活用する研究グループを、医師職の研究者の依頼で、実質的に統括していた。

（１）
ヘルスケアの基盤となる生物医学の基礎知識、わかりやす
い解説、
とくに公的な研究機関や大学などが生成管理しているパートシステム、制御理論の医学診断治療への応用の仕事をし信頼のおける情報知識への案内。

ていたが、この研究所に移ってからは、統計解析、波形解析、画（２）
健康に関わる研究に生活者が参加する場合の、情報やデー

像解析、化学物質の毒性予測、分子グラフィィクス、線虫の（フェタの収集と管理の課題、
とくに安全性（Privacy/Security）
をノタイプ）
スクリーニングや胚発生追尾装置（4-D画像解析）
な担保する技術、および倫理的、法律的、社会的な課題(Ethical,

どの応用を、臨床医でもある研究者からの依頼研究や、自主的Social and Legal Issues, ELSI)に関わる情報知識への案内。

なシステム開発や基礎生物学の実験として、取り組んでいた。

（３）
我が国でも急速に広まってきた生活者に直接宣伝されていこのように仕事の幅が広がったのは、必ずしも自らの意志でる（Direct to Consumers, DTC）
遺伝子やゲノム検査の有効はなかったこともあって、自分たちのグループの目標が混沌と性と危険性についての知識の入手。また、DTCサービスを活用してきたように思えた。その時浮かんだのが、「自分たちは、医して個人でも実施できる生理学的な計測（検査）や化学的な検学や医療で出会うあらゆるデータを計算機で扱える環境を構築

査Chemical Lab Testsの精度（信頼性）と危害性に関わる情報する」という目標だった。それからは、
自分たちの活動を「現代の知識の案内。

アスクレピウス神殿」をめざすという意味で、
アスクレピウス・プ（４）
ヘルスケアを指向した スマートフォンやタブレットPCのアプ

ロジェクトと呼んでいた。それは、「古代ギリシャの人々は、病がリ（Mobile Health Apps）のアルゴリズムの透明性と信頼性、治ると、自分の病状を記してこれをアスクレピウス神殿に奉納し

とくに対処
（介在）
法などを選択するための意志決定をうながすた。それを集めて分析したのが、医学の祖と言われるヒポクラテ

助言の信頼性と有効性、およびそうした機器を医療用に認定すスだ」、という話を読んだことがあったからだ。この話の真偽のほる基準などに関わる情報知識への案内。

どは今もって検証していない。だが計算機の医療への導入のめ（５）
普通の食物や健康食品やサプリメントなどの効果と危険性、ざすところは、「病気の記録をすべて計算機に入れて、診断と治効果判定などに関する研究の信頼性に関わる情報知識への案

療に関する正しい、できれば最適な意志決定ができる知識を生

内。食品
（成分）
の健康への効能Health Claimに関わる科学的成する」
ことに尽きるという考えは、今も変わっていない。

妥当性と問題点、とくに機能性表示食品制度の科学的評価に関だが、当時は、医学や医療で出会うあらゆるデータを計算機

わる情報知識への案内。低炭水化物食、高脂肪食、カロリー制の入れるのは容易なことではなかった。皮肉なことに、入力が最限食など、特定の食事に関する個人の立場からの研究の妥当性も簡単だったのは、
データ量としてはもっとも多い画像（撮像）
記（有用性と危険性、信頼性）に関わる情報知識への案内。その他録だった。もっとも手間取ったのは、カルテの記述情報だった。

より一般的にG（ゲノム）xE（食事を含む環境）=T（健康、疾病状だが、ディジタル医学は最早現実になった。けれども、それらの態）の考えに沿った様々な環境因子の寄与に関する研究の信頼データを計算機で扱える専門家集団は、我が国では、まだ十分性に関わる情報知識への案内。

育っていないようにみえる。ここで重要なのは、
これまでの医療（６）
専門家の協力をえながらも、ヘルスケアに関わる生活者がの枠の中にビッグデータであれ、機械学習であれ、AIであれ、情先導する、参加型ヘルスケアに関わる研究（Citizen Science）

報計算の技法を持ち込むことを、目的とはしないことだ。本当のの質を担保するための研究計画の事前検討への助言、および研目的は、医療あるいはヘルスケアの仕組み自体をネットやIoT、究成果を例えば米国FDAのClinicalTraials.govに登録するたクラウドなどICTによって再構築することである。

めの規約（Review of Protocol Submission）などの検討に必10

私はその研究所に移る1976年頃までに、
パターン認識、エキス

この 違 い は 、軍 隊を考 えて 見 れば 明らかだろう。ヘ ル ス

AI＆ディープラーニングのバイオ応用
ケアとは、つまるところ疾病との戦いである。現代の軍隊は報計算の多様な技法が含まれている。未来の病院では、そのよ

Command & Controlという全体的な指揮命令系統によってうな（データサイエンスの）専門家を正規の職員として多数雇う

動かされる。威力のある兵器は重要だが、それらをどのような局

か、そうした専門家集団と契約して、継続的、安定的に協力して面で、どのように使うか、あるいは使うように人や資材を適切にもらう体制をつくる必要があるだろう。

手配する仕組みをつくるかが、それ以上に重要なのだ。もちろ

彼らは、医療関係者、とりわけ医師と協力して、その意志決定

ん軍隊は上からの命令で動くことが強制されている組織だが、の基礎になる、いわゆるEvidence-Based Medicine（EBM）
や

ヘルスケアの組織は、それほど単純ではない。そこでの意思決

Evidence-Based Supplement（EBS）に関わる、計測からデー定の多くは全体ではなく、個々の局面における組織の責任者にタの解析や実験の評価技法に関する専門家である。言うまでもよって下されることが多い。この点でゲリラ戦に似ている。だかないがEBMやEBSは、臨床医学、医薬品開発、予防医学や健康ら上の比喩はいささか乱暴だが、頭の体操にはなるだろう。

食品やサプリメント研究の聖杯Holy Grail的な課題である。だから彼らには、臨床医や基礎研究者と深い対話ができるだけの生物医学の知識と対話の能力が要求される。数学の中でもアー

どのような専門職が必要なのか

ベルやガロアのような若い天才が現れる数論などと違って、統計学には天才がでないと言われる。それだけ経験が必要だといヘルスケアのイノベーションを、現在および未来のICTを活用う意味だ。同じように、上でいうデータサイエンスの専門家の育するという視点から考えた時、その担い手となるICTの専門家を成も、即席は効かない。臨床家と同じように経験を積む必要があ

どう育てるか、あるいは確保するかが、大きな課題になる。彼ら

る、だから時間が掛かるのだ。

は、診療の質をあげるために、医師やその他のスタッフ（コメディ

このような専門家は、臨床の場だけでなく、ヘルスケアに関わカル）の意思決定や行動への助言をする仕事に関わる。その職るあらゆる領域で求められるようになるであろう。彼らは生物医能の中核になるのは、（診療に関わる）
データから知識を抽出して学・薬学・栄養学BioMedPharma&Nutritionの D2K サイエン

（from data to knowledge; D2K）
、それをサービスに還元

ティストと呼んでもよいかもしれない。先に述べたヘルスケアにする仕事である。これは、Translational Data Scienceと呼んおけるプル型のイノベーションのためには、こうした専門家をででもよい、高度な判断を伴う経験に裏打ちされた仕事Artsだろ

きるだけ迅速に養成し、同時に彼らのためによい職を用意するう。そこには、データの扱いや、データ解析、モデリングなど、情必要がある。

CT

1981~19851981

l l l l l

図5
ICTを基盤とした現代のアスクレピウスの神殿の最初のイメージ。筆者らのチームが東京都臨床医学総合研究所開発していた「医学のための明日の計算センター（1985年頃）」。

11橋頭堡となる領域
現在のヘルスケアを次世代ヘルスケアに本格的に移行させるためには、多数のD2Kサイエンティストを迅速に育成しなけれ

経経路網）研究である。この領域で工学者側の意欲を受け止めるような出会いの機会をつくることが課題であろう。

おわりに：ファーマ危機は研究者の危機ばならないのは、明白である。だが、意図的な努力をしない限り、そのような動きは顕著にはならないだろう。それを加速するひと

我が国の産業界や科学技術の予算づくりには、眼に見えないつのやり方は、Translational Researchがもっとも渇望されて固い構造がみられる。
しかし、少なくとも競争原理の働く産業界いる領域に努力を集中し、成果をあげることだ。そのための軍事

では、これまでの構造が崩れ始めている。我が国の産業界は、
ラ

用語でいう
「橋頭堡
（きょうとうほ）を築く」
ための疾患領域としてイバルであり、助け合う仲間であるという関係を保ってきた。イは、以下のような分野が候補として挙げられる。

ンターネットが民間に開放された1994年以後に誕生し、急成長してきたICT産業では、
こうした構造が弱いようであるが、それ

がん：最初に挙げられるのはがんの診療Oncologyである。実が強固だった多くの産業界では、
今、「産業構造の液状化」と呼べ

際、よく知られているPrecision Medicineの最初の目標はるような変化が、急速に進行しているようだ。自動車や家電産業

Oncologyである。この数年、NGSによるがん組織を用いた体は、その典型だろう。

細胞変異の検出技術の進歩や、抗体医薬や免疫チェックポイン

資金と経営能力以外は、外部に出そうとしている大手製薬会

ト阻害剤などの開発で、適切な薬（あるいは治療法）
を適切な患

社の動きは、
これまでの製薬産業構造を激変させているように者に実施する環境の整備が焦眉の急というべき課題になってい見える。そうした状況は、合併や買収や外注化や自社株買いなる 。

しかし、そうした変
ど、経営者の腕のみせどころかもしれない21)。

腸内細菌：もうひとつの領域は、腸内細菌を含むヒトの共生微ことが難しい状況を生み出している。ひと頃言われた製薬業界

生物の検出と、その健康と疾病との関わりに関する研究分野の危機Pharma Crisisは、実は経営者にとっての危機ではなく、である。ここでも培養に代わる配列解読技術の急進歩で、ある研究者にとっての危機になっているのだ。そうした危機にどう対環境に存在する微生物の全部Microbiota、あるいはそこに処したらよいかが、働いている個人にとっての新しい課題として含まれる遺伝的素材の全体Microbiomeをしらべる技術が急浮上している。

15)

化は、多くの従業員とくに研究職の人たちにとっては、適応する速に進歩している。さらに、それらの微生物が産生する代謝物

この小論では、イノベーションをテーマにした。イノベーショ

Metabolitesや、それらが血流に乗って遠隔の器官や組織に運ン、つまりInnovation革新を提唱したのは、オーストリアの経済

ばれることで影響を受ける臓器間の相互作用を研究する流れが学者シュンペーター（J. A. Schumpeter）
である。資本主義に急拡大している。そうした研究の出発点としては、腸を基盤としは、絶えざる革新が必要であり、その担い手は大企業ではなく、た肥満、2型糖尿病など、免疫や炎症とも関わる代謝性疾患の研ベンチャー企業Start Up Companyであると説いたのは、小室究であるが、その研究の枠は肝臓、腎臓、心血管系、皮膚、脳神直樹（例えば、彼の本、資本主義のための革新、日経BP、2000

経系などの疾患に急拡大している。ここでも基礎研究の成果を、年）である。シュンペーターは、オーストリア政府の高官だったド臨床での実践に迅速に移転する必要性が認識されているが、ラッカーP. Druckerの父親と親しかったから、ドラッカーは子供

D2Kサイエンスの専門家の不足が強く指摘されている16-17)。

時代に、家に来たシュンペーターとよく会っていたそうである。
ドラッカーの経営の本には、医療や病院がよく引き合いにださ

脳と心：もうひとつの領域は、うつ病や認知症など脳と心が関れる。医療機関のマネジメント（サービス）の原点は、「患者はど与した健康と疾患に関わる領域である。とくに難攻不落の感のう思うか」だというような話がよく紹介されている。彼はまた、あるアルツハイマー疾患は、その象徴的な課題領域である。こIBM（International Business Machine）
の創業者
（初代）
ワト

の領域は、がんと並んで、医薬品開発としても最も野心的な領ソンが、「器械を売るのではなく、何か『情報処理』に関わる事業域であるが、それだけでなく、パターン認識や人工知能など認をするのだ」と、早くから言っていたと回顧している。
ドラッカー

知科学Cognitive Scienceあるいは認知計算技法Cognitive

はまた知識社会Knowledge Societyの到来を早くから予言しComputingの研究者たちにとっても最も魅力的な領域になっていた。東京都の医学研究所にいた30代の私が、「医学研究機

。この分野における生物医学の研究者と工学者との関の役割は、医療サービスへの違いをもたらすことだ」
、
と認識

ている

18-20)

蜜月が最初に生まれたのは第二次大戦の直後のことであった。

できたのは、彼の著作をよく読んでいたお陰だ（彼の著作のエッそのような関係と関心が再現されたのは1980年代である。現

センスは、P. F. Drucker, The Essential Drucker, Harper,

在の蜜月は、３度目となるが、この融合領域に関心をもっている

2001.）。

情報計算技法の専門家は多い。その象徴はConnectome（神12

研究者を取り巻く環境は、
ますます変化が激しく、適応が難し

AI＆ディープラーニングのバイオ応用
くなっているが、その底にある流れをつかめば、起きている現実としての未来を多少とも認識できるのではないか。この小論がそうした頭の体操のヒントになったら幸いである。
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Discovery: who decides which diseases to treat? Elsevier/Academic Press:
Amsterdam.

人を結び、知をつないで、学びと仕事の機会を創出して
超高齢化社会に挑戦する、サイバー絆研究所の３つの活動

ヘルスケアと薬づくりの新しい潮流を探る「次世代ヘルスケアと薬づくり」
をテーマとした研究講演会を開催

生活者が先導するヘルスケアのイノベーション

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D2Kサイエンスの人材育成の勉強会の開催

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