創薬のひろば

ライフサイエンス製品ガイドブック
連載記事「創薬」

薬づくりの パイプライン は見直されうるか?

特集記事／ゲノム編集

ゲノム編集技術の基本原理と医学分野での可能性〜疾患モデルの作成や治療でのゲノム編集の利用〜

CRISPR/Cas9によるゲノム編集動物の超簡単作製法

2016年
秋号
Vol.4

NPO法人サイバー絆研究所

薬づくりの“パイプライン”は見直されうるか?
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 二眞の数は伸び悩み、規制はより厳しくなり、開発期間も長くなり、開発費用も大きくなった。さらに2011年頃には、
ブロックバスターと呼ばれる売り上げの大きな商品が相次いで特許切れとなることもわかっていた。そこで経営者たちは、冒険的な新薬開発からの撤退、合併、買収、研究組織のスリム化、余裕資金による自社し株買いなどの経営術を駆使して、会社の利益を守ろうとした1。
かしそれでは企業が存続できても、国民が必要とする薬が開発できない怖れがある。

はじめに民と官のこうした危機感が、EUと欧州の製薬会社によるIMI（the Innovative Medicine Initiative）の（2008年の）
設立2、米国のNIHのNCATS (the National Center for Advancing

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Translational Sciences) の（2011年の）設立を促した3。日

認識から出発している。そこから次なる時代を予見しようという本でもAMED（日本医療研究開発機構）
が（組織としては2014のが主題である。薬は製薬企業でつくられる。そのR&Dのモデ

年に）設立された。現在のオープンコラボレーションやトランス

ルは、自社完結型から前競争的な領域で外部との協力を重視す

レーショナルリサーチの大合唱は、そうした危機意識の現われる、
オープンコラボレーション（Open Collaboration）
を合言葉

でありIMI、NIH/NCATS, AMEDは、危機に立ち向かう救世主とするモデルへと進化している。有力な製薬産業がある欧米との象徴のような存在になっている。

日本では、国が生物医学の基礎研究の成果を病気の解明や薬づくりに反映させるトランスレーショナルリサーチ（Translational
Research（以下ではTRと略す））を重視するようになった。それらの動きに呼応して大学などのアカデミアでも、より積極的な製薬企業との連係やオープンコラボレーションやTR的な研究に取り組むようになった。
一方で製薬企業の中では、「 薬という『もの』を売るだけでな

社会の変化:
ディジタル化と健康長寿研究の大波
現在開発が始まった薬が世に出るのは、今から10年ないし15年先であろう。ちなみに現在がん治療で注目されている(抗く、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PD-1抗体など)免疫チェックポイント阻害剤の研究が始められきも顕著になってきた。
しかし、そのために具体的にどのようなたのは20年以上前である。ゆえに現在研究開発されている薬課題に取り組むべきかについては、
まだあまり明確にされていが使われる社会は、いまから15年あるいは20年先ということにないようだ。以下では、連載の最後としてこうした動きを考察しなる。それはどんな時代なのだろうか。

てみたい。

ヒントになるのは、20年前から現在までの社会の変化である。現在はネット社会と言われるが、それは20数年前の1993/4

製薬企業の置かれた環境の変化:
ファーマ危機の構造

4

年頃に、インターネットが一般に開放unleashedされたことによって始まった 4 。これが1960年代末に構築され始めたイン
ターネットの第1の革命であり、現在広がっているスマートフォ
ンやタブレットPC、クラウドなどの新しいネット環境の出現は、製薬企業の環境は、今世紀に入って激変した。2001年にヒトネット第2革命ということになる。過去20年間に生まれた膨大なゲノム解読計画がほぼ完了した頃から、その成果を病気の解明

数の新しいサービスを考えると、これから10年ないし20年の間や画期的な薬づくりに活用できるという夢が大いに語られた。

に出現する新サービスは、想像を絶するほど革新的になるだろ

薬づくりもゲノム、
オミックス、分子的な信号回路網（Pathway/う。

Network）
が、薬の標的探索の基盤技法となり、低分子だけで一方で、先進国も中国などでも高齢世代の増加が深刻な問なく抗体医薬も注目されるようになった。だが、上市される新薬

題になり、平均寿命ではなく、健康寿命を延ばすことが大きな課

創薬
題になってきている。そこでゲノム解読の成果活用の先端を走

査は、専ら医療機関で行われてきた。ところがそのような検査るリーダーたちは、医療全体のディジタル化（Digital Health）の一部は、DTC（Direct to Consumers）と呼ばれる消費者にやモバイル化（mHealth）の先にある健康長寿をめざした大規

直接宣伝するサービスや、自分で使う携帯型の簡便な計測装置

模な集団を対象にした研究を開始した 。米国シアトルのシス（Wearable/Wireless Sensors）
による対応でかなり代替で

テム生物学研究所を主宰するフッド（L. Hood）
らのHundred

きる可能性が高くなってきた10。後者はPoint of Procedure /Person Wellness Project（HPWP）、
ヒトゲノム解読計画でもPoint of Careと呼ばれる技術である。

5知られるベンター（G. Venter）
が設立したHuman Longevity,
Inc. (HLI)の健康長寿研究計画、Google（Alphabet）の複数の大学と組んだ健常人の集団のデータを継続的に収集することで賢く行動力のある生活者

検査値の基準値をみつける研究（Baseline Study）などは、そう
このような潮流は、消費者のヘルスケア（健康医療）に対するした事例である。
そのような研究は、希少疾患やがんについて（数万人規模

認識を大きく変える力になっている。消費者は、医師の処方を必の患者を対象にした）10万ゲノムの解読をめざした英国の要としない「薬にあらざる介在法」
である食事、サプリメント、運Genomic Englandの事業や、100万人の対象者を目標にした動、睡眠、呼吸、瞑想あるいは内観法（Mindfulness）、その他の

NIHのゲノム解読を踏まえたコホート研究、15万人を越える登生活様式の工夫などの有用性を、医療機関に依存せずに確認す

録者を擁する日本の東北メディカル・メガバンク計画など、国がることが可能になってきたことに気がついてきた。なかでも腸内支援した研究とよい対照をなしている。

細菌叢の検出とその役割解析の急激な進歩は、食事の効果の判定に新しい次元を開いた。また携帯型の簡便なセンサーや撮

薬づくりの関係者としての生活者や患者の役割

像機器や微小血液検査サービスの普及は、医療機関における離散的な計測を凌駕する個人の健康データの連続的な収集が可能ではないかという期待を高めている。

未 来 の 薬 づくりを 考 えるとき 、重 要 な の は 患 者 へ の 対こうした流れに随伴するさらに根源的な変化は、専門的な生処 で あ る 。欧 米 で は 、生 活 者 や 患 者 を 薬 づくりの 関 係 者

物医学情報知識のネットへの公開である。それを後押ししてい（Stakeholder）と捉える意識改革が急速に進んでいる。薬のるのが米国や英国における公的研究費が投じられた研究の成開発では患者の声に耳を傾け、患者の参加を促し、患者の立場

果を公開する政策である。これにより英語であれば、生物医学

から効果や危害を評価すべきであるという声が高くなり、多くの最新の研究成果を一般の生活者が容易に入手することが可の議論がなされ、実験的な事業に官や民の資金が投じられるよ能になった。かくして賢くなった生活者（Wise/Empowered「患者の参加は、薬づくりのブうになってきている 。この考えは、Consumers）
が急激に増えるようになってきた11。

6

ロックバスターになる」という言葉に象徴されている 。
7

いまや欧米の大手製薬企業は、そうした生活者や患者を薬づ

生物医学研究においてヒトは、大きなモルモットではなく、仲くりのよりよいパートナーとするための活動に積極的に取り組

間（Partners）
だという考えは、すでにゲノム研究者の間では広みだしている。そうした実践活動の一つの例が、長期にわたる患く受け入れられている 。ゲノム配列は、比較例が多いほど信頼者教育プログラムである12。

8性の高い解釈が可能になる。一方で、検査の集団が大きくなっても参加した個人にもご利益がありうる。このことが従来の集団検査と集団を対象としたゲノム解読検査との大きな違いであ新しい発見や新技術のパイプラインへの影響る。患者数が少ない希少疾患では、患者支援団体（Advocacy
Organization）
が研究者や医療サービス提供者との仲介役をこれまで述べきたことを要約すれば、オープンコラボレーショ果たす例が多い 。そうした研究のためのバイオバンクの構築にンとトランスレーショナルリサーチ（TR）への高い関心が薬づくも患者支援団体の協力が必要になる。

りの現在とすれば、製薬企業が
「薬という
『もの』
を売るだけでな9

これまでの医学研究では、患者と健常者とを単純に2分類しく、健康の『ソリューション』を提供する」
ビジネスを本格的に展てきた。
しかし、個別化医療やプレシジョン医療（Personalized/

開する環境が、ヘルスケアの様相が改まった次の世代である。

Precision Medicine）をめざした研究では、患者も健常者も、そうした次世代ヘルスケアにおいてはディジタル化が進み、簡より層別化（Stratification）
されようとしている。そのために遺便な計測機器やDTCサービスを活用して自らの健康状態を連伝子やゲノムの検査から、血液のような生化学的な検査や腸内続的に記録する生活者や患者が増大しているだろう。それはお細菌を含む共生微生物や感染微生物の検査、力学的あるいは

そらく今から7年から14年後の2023年から2030年頃だと予

電気生理学的な検査、その他、疑われる疾患を特定するための想される。そうした次世代のヘルスケアでは、予防や予兆的な対検査（バイオマーカー）など、多様な検査が行われる。そうした検策がより重要になり、慢性疾患の悪化への対処が薬にあらざる5

介在によってなされる割合が高くなる。さらに、現在よりも個々

子あるいは細胞イメージング、脳撮像技術Brain Scanなど枚の生活者や患者の特性を考慮した治療が施されるようになる

挙にいとまがない。また、そうしたウェットな技術は、スーパー。

コンピュータ、
ビッグデータ、人工知能（とくに深層学習Deep

13

ではそれまでの間に製薬企業のR&Dの環境は、どのように変化していくのだろうか。最初に考えるべきは生物医学分野の新Learningや自然言語処理NLP）などのICTと組み合わせられることが多くなるだろう。

発見やその基盤となる分析や計測の新技術、それら全部に影響だが、こうした新発見や新技術は、画期的ではあっても薬づくするICT/IoTなどの技術のインパクトである。ヒトゲノム解読後りの既存のパイプラインの枠の中のいくつかの部分に分散してにおける、画期的な新薬開発への期待はまだ満たされていると吸収されていくだろう。例えば、iPS細胞やゲノム編集の活用と言い難い。だが薬づくりの基盤になるような新しい発見や技術いう視点からは、患者から採取した細胞を基にした特定の疾患は、凄まじい勢いで増えている。

、iPSのヒト細胞モデルを作成して薬物の標的探索を行うとか14（

現在 、T R の 視 点からとくに話 題になっている例だけでも細胞から）肝臓や心臓を構成するそれに分化させた細胞を使っ超高速塩基配列解析（NGS）、先端的なオミックス、exRNAて薬候補化合物の安全性を評価する15というように、既存のパ（Extracellular RNA Communication）、単一細胞計測、ゲ

イプラインの標的探索や前臨床という枠に区分されうる。同じこノム編集、胚性幹細胞（ESC）/間葉系幹細胞（MSC）/iPS細胞、とは、スーパーコンピュータ、人工知能あるいは深層学習Deep

組織あるいは臓器代替チップ（Body/Human on a chip）、分

Learningの活用についても言える。それらは、例えば標的タン

イノベーションの課題

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 新発見、新技術への迅速な対応の 新発見、新技術の吸収と活用
共創の基盤づくりへの対応ためのプラットフォーム構築
Genome から EpG, G x E 研究へ 情報と知識の共有
限りなくヒトに近いモデル系の開発 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・パターン認識薬でない介在法の研究 食事、運動、睡眠、身心制御、その他 PGx, TGx, NGx 研究の生活様式の効果と危険性に関す バイオマーカー探索
る分子的基礎の研究
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

生活者や患者との新しい関係構築薬の研究開発への患者参加の促進 参加障壁の低減
参加型ヘルスケアの支援
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

全体が ICT/IoT に対応

部分領域ごとのイノベーション

知識処理・認知計算技法
自然言語処理、制御理論

知識処理・認知計算技法
自然言語処理、制御理論

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。
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.

図1.現在の一方向へ流れるパイプラインの模式図

6

創薬
パク質と薬の候補化合物との結合予測の膨大な組み合わせをが用意されたりしなければならない。実際、欧米のTR的なオー

効果的にしらべる仕事や、薬の候補化合物の薬らしさの評価やプンな研究事業には患者の参加を重要視する姿勢が見られる。

、臨床試験の成否の推定 などに応用する研究がなされてい

例えばNIH/NCATSはPCOR（Patient-Centered Outcomesる。こうした課題は難しいかもしれないが、既存のパイプライン

Research）という研究支援の枠を設けている。患者参加の重の枠組みで対処できる。もちろん、そうした発見や新技術を組み要性は薬づくりにおいても広く認識されている。EUではビッグ

合わせれば、
パイプラインをより効率化し、成功確率を高めるよ

ファーマが、そうした横断的な取り組みを模索している20。がんうに工夫することもできるであろうし、実際にそうした提案もなに関する患者が参加する重要性も議論されている21。例えば抗1617されている18。

がん剤を患者がどのように受け入れるのか、その感覚が重要だと指摘されている。実際、日本でも抗がん剤の副作用は自宅で

次世代への薬づくりのイノベーション
ただし、
このような新発見や新技術に対応する努力が、そのま経験されるとも報告されている22。

薬の適正使用の研究と薬でない介在法の研究

ま製薬企業を健康ソリューション企業へと進化させることにつながるわけではない。一般に我が国の企業が、科学や技術の新

次に薬の適正使用の研究と薬でない介在法の研究をまとめしい成果を吸収して自己のものとし、革新的な製品を市場に出て考えてみよう。薬にあらざる介在法の主力は食であるが、それすことに優れていることは、よく知られている。だが製薬企業がを含め、薬にあらざる介在法の研究の究極の目標は、それらの健康ソリューション企業へと進化するために求められているの介在法の分子的な基礎を明らかにすることである。
したがっては、新しい仕組みをつくることや新しいサービスを生みだすこと

薬の適正使用の研究と薬でない介在法、とくに食の研究とは、である。そのためには価値観の転換が必要になる。

分子レベルの研究としては重なりが大きい 23。いずれも生体がもちろん、必要なイノベーションが企業ごとに異なるのはビジ

外から取り込んだ化合物にどのように応答するかの研究が基本ネスにおける差別化と競争の原理からして当然であろう。
しかし

になる。
したがって基盤となる応答回路も重なるところが大であ

共通の課題もある。以下にそれらのイノベーション課題を簡単る24。また、食事も薬も腸内細菌の影響を受ける。だからこうしたに列挙してみる。

細菌検査の精度が上がるほど、個人差も顕著になる。さらにヒト
も腸内細菌も体内時計（Circadian Rhythm）
をもっている25。

（1）
オープンコラボレーションへの対応

薬の最適な使い方Personalized Medicineや個人に適した食（2）
薬の適正使用の研究

事Personalized Nutritionを考えるには、
こうした条件を考慮（3）
薬でない介在法の研究する必要がある。研究においては、そうした違いを反映させた被（4）
生活者や患者との新しい関係の構築

験者の層別化が必要になる。そのような研究を広く展開するた（5）
パイプラインの見直し

めには、医薬品や食品の特定の企業が患者や消費者を囲い込むのではなく、立場を異にする関係者がオープンに参加できるプ

表1はその概略の説明である。紙数の関係で詳しい説明は省略

ラットフォームを構築しておくのが賢明であろう。さらにこうしたするが、注意すべきは、
これらの課題が独立ではなく互いに深く流れが行き着くところは、個人個人の健康状態を最良に維持す

絡み合っていることである。また、その結び目にあるのが、ヘルるためのPersonalized MedicineやPersonalized Nutrition

スケアにおける患者中心の思想である。

の研究である。そうした究極の研究が、N-of-1研究である26。
それは現在の治験や臨床試験をより洗練した技法ということ

オープンコラボレーションができる。一方で、食のように薬にあらざる介在法の中でも一番身近な介在法に関して、個人に適した食事の助言をしようとすると、やはりN-of-1研究に行き着く。他の介在法についても同様

まず、
オープンコラボレーションについて言えば、現在の我がである。そのような研究を医師やコメディカルを含むヘルスケ

国のオープンコラボレーションへの取り組みでもっとも欠けてアのプロバイダー（サービス提供者）任せにすることはできない

いるのは、薬づくりの関係者としての主体性をもった生活者やだろう。
したがって生活者や患者自身の参加がN-of-1研究の前患者の参加である。サービスの受け手である患者が対等なパー提になる。食と薬の相互作用を考えれば、同じことは薬を適切にトナーとして研究開発に参加することには障壁がある。それを使うことについても言える。結局、食と薬と毒の研究は、三位一低くする基盤的な仕組み（Platform）
がまず構築されなければ体の健康科学として考えなければならないことになる。

ならない。そこでは例えば、個人の健康記録の管理に関わる約束事が定められたり19、生活者や患者のための学習プログラム

7

パイプラインの見直し

妥当だとは言えなくなるだろう。そうした改革には、国や競合他
社やアカデミアを横断した組織が必要かもしれない。

薬の開発には巨額の投資と長期にわたる開発年月と、厳しさを以上の変革を要約すれば、新しい発見や技術は、パイプライ増す規制をクリアする努力が求められる。パイプラインは、そう

ンのいろいろな順路の中の、絡み合った工程に吸収される。そしたリスクを低減するために製薬産業が年月を掛けて積み上げ

れぞれの工程は、自社で閉じていないで外部に依頼したり、外てきた、研究開発管理の知恵である。そのパイプラインの見直部と協力したりして進められることが多くなる。特許の視点からしについても、患者や生活者の参加が非常に重要な要素になる

は、化合物の構造デザイン以外の部分は、外との協力で進めら。とくに入り口である標的探索は、問題とする疾患の患者をれる。さらに多くの工程には研究的な要素が含まれうるから、多多く集められるほど、探索の精度が上がってくる。臨床試験につくの作業が直線的ではなく、ループが幾重にも絡み合った循環

いても同様であり、さらに上市後の臨床で実際に使われた記録的な作業の流れになる。そのことがもっともわかりやすいのは、も、患者や生活者の協力がえられれば、対象者を増やすことがで出発点となる標的の探索と、実際に薬が使われる環境における

27,28

き、
また、記録も医療施設内でない状況でのデータだけでなく、患者の選別化や選択や量的な加減や投与のタイミングを決め

患者が努力して集めた自己のデータを活用することができる。

ることである。

つまり薬が実際に使われている状況でのデータ（Real World

今世紀に入ってからの医療においては、
個別化Individualized

Data）
を集めることができる。こうしたパイプラインの後の段（Personalized）
あるいは精密化Precisionが聖杯Holy Grail

階のデータや、パイプラインを出た後の薬のライフサイクルにのような「聖なる目標」とされるようになってきた。そのためにヒ沿ったデータを、次の薬づくりに生かす努力も今よりなされるよトへの影響の詳細な分析が最重要課題になっている。いまや、うになるだろう。

市場に出す前にヒトへの作用をどれだけ解明できるか、市場にこのことは、あるR&D部門の仕事を、「入ってきた候補化合物
をどれだけの割合で次ぎの部門に渡すかの割合で評価する」、と出した後にどれだけの情報を集めて最初の仮説を検証していく
かが、大きな課題になっている。

いうような管理が非合理になってくることを示唆している。現在

ここにおいて、承認をめざしている段階での研究と上市したのようなパイプラインのある段階での“Go”
あるいは“No Go”

後の研究との連係は、より強化されるべきであろうし、臨床医をの判断は、経営的にはやむをえないかもしれないが、科学的には始めとする医療サービスの提供者との連係がもっと円滑に進め

図2.並列やループが含まれるパイプライン。
社内で閉じていないで、外部との協力する部分が多く含まれている。

図3.薬のライフサイクル。
現在の研究費は上市までに偏りすぎている?

8

創薬られるべきだろう。さらに、我が国の場合は、薬の規制に関わっ

参考文献ている薬剤師を管轄している行政部門と医師に影響力をもつ行

1)

政部門の連係が円滑である必要がある。要はすべての垣根を越えて「患者の利益に焦点を合わせた医療サービス」
を標榜する体制をつくることが目標になる。だがインターネットとその関連技術の進歩は、そのことを可能にする技術と環境をすでに整えている。だから障壁は、そこに関係する専門家の心理だけということになる。
現在、薬は各製薬企業のパイプラインから創出されてくる。もし、製薬企業が健康ソリューション企業に進化しようとするなら、現在のパイプラインのモデルを見直すことが必要ではないだろうか。だがこのことには、新しい技術への対応とは性格の違った難しさが内包されている。

おわりに最初にファーマの危機について述べたが、それは大手製薬企業の経営者にとっての危機だった。
しかし彼らは自社完結型の事
業からの脱却、冒険的な治療分野からの撤退、買収、合併、研究開発部門の閉鎖、余裕資金での自社株買いなどの経営術を駆使して、この危機に対処しようとした。国はトランスレーショナルリ
サーチとして、製薬会社が冒険したがらない難しい疾患の治療
手段の探索を後押ししている。2014年から米国下院の超党派の委員会が始めた21st Century Curesの活動は、政治家がこうした問題に対して何ができるかを実証している好例である。またNIHと傘下のNCATSの患者中心の評価の研究や、欧州の製薬企業やIMIの「賢いパートナー」としての患者の教育プログラ
ムなどは、患者を薬づくりのパートナーとする次世代に向けての
新鮮味のある実験である。
これらの例は、
次世代ヘルスケアと新しい薬づくりに政治家と生活者が果たせる重要な役割があることを示唆している。
もちろん大学などのアカデミアは、次世代ヘルスケアにおける製薬企業の薬づくりの重要なパートナーである。問題は、現在の日本の政治家と生活者は、欧米における政治家と生活者のような役割を果たしていないことだ29。それをどのように補うかである。
私は、薬づくり関わっているあるいは関心をもっている国やアカデミア、製薬企業や分析計測機器メーカー、情報系のメーカー、その他、研究や技術開発の関わっている研究者や技術者、その他の関係者たちが、この問題に関して率直な意見を交わし、相互に学習できるようなコミュニティをつくるのが解決の第1歩だと考えている。なぜなら、あまり語られていないが、ファーマの危機は任期が10年にも満たない経営者にとっての危機で

神沼二眞、多田幸雄、堀内正訳、「 薬づくりの未来~危機を打破するR&D」、
日経BP社、2014年:Bartfai T and Lees GV (2013) The Future of Drug
Discovery: who decides which diseases to treat? Elsevier/Academic Press:
Amsterdam.
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3) M. Wadman, Medicine man, 494: 24-23, 2013.
4) 神沼二眞、第三の開国―インターネットの衝撃、紀伊国屋書店、1994
5) 神 沼 二 眞、次 世 代 ヘルスケアと薬 づくり~もうひとつ のイノベーション、
PHARMA TECH JAPAN, 32(9別冊):1736-1741, 20166) M. Anderson, K. K. McCleary, From passengers to co-pilots:Patient roles
expand. Sci. Transl. Med. 7, 291fs25, 2015; M. Anderson, K. K. McCleary,On the path to a science of patient input. Sci. Transl. Med. 8, 336ps11  
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patient. HL7 Standards. (28 August 2012) http://healthstandards.com/
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8) J. Kaye et al. From patients to partners: participant-centric initiatives inbiomedical research, Nature Reviews Genetics, 13:372-376, 2012.
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27) K. Baxter et al. An End to the Myth: There Is No Drug Development
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28) A. A. Raoof and J. Aerssens, Patient-centered drug discovery as the means
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29) 丹羽幸一、IT医療革命、東洋経済新報社、2000.

ある以上に、より長い年月この分野に関わると思われる研究者
や技術の専門家にとっての危機だと考えるからだ。

9