創薬、育薬から適薬へ

適 薬
も、使い方に責任をおっているわけではない。

NPO法人サイバー絆研究所

神沼 二眞

Metabolomicsなど)である。それらに関係した、薬が使われる

一方で、適切な知識を提供する責任を負っている薬の開発やヒトの遺伝的特性やゲノムの特性をしらべる技法はファーマコ

製造者は、医療用医薬品の「添付文書」などとして必要な情報をジェノミックス（Pharmacogenomics, PGx）と呼ばれる。PGx

提出している。そうした文書を理解し必要な知識を媒介するのは適薬の中核となる研究領域である。

が薬剤師であり、それらを監督あるいは指導するのが行政である。だが、そうした知識の提供者たちも、薬が使われる状況、あるいは使われる人とその背景に関する情報や知識を十分もって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。

はじめに

創薬と育薬
医薬品の研究開発に関わっている我が国の専門家の間では、いるわけではない。新薬承認のための試験は、それが使われる
すべての集団を対象にしてはおらず、妊婦や子供や高齢者など

ヒトゲノム解 読 計 画 が 成 功 裡に終 了する見 通しがたったへの使用には注意が必要である。ある薬が使われようとした時、頃、当時GSＫ（グラクソスミスクライン）にいたローゼズ（A.

薬を使う目的以外に罹っている疾患（Comorbidity、共存症）やRoses）
らは、医薬品への応答性に関わる遺伝的な変異をSNP

1980年代から「創薬」という言葉がよく使われるようになった。

それに対処するために使っている薬、あるいは食事や生活様式（Single Nucleotide Polymorphism、一塩基多型）
によってこれは英語のDrug DiscoveryとDevelopmentに対応し、狭（Lifestyle）
や、使い手の体の属性や状態に関する情報や知識網羅的に判定するための製薬会社のコンソシアムを組織しよ

義には新薬として承認されるまでの努力に対応している。そのは、常に不十分である。例えば複合化した慢性疾患を抱えていうとした 6)。薬物応答に関わる遺伝的な変異を網羅的しらべる

後、我が国の製薬や薬学関係者の間では「育薬」という言葉も使る高齢者の場合、それぞれの疾患に対応した多くの種類の薬が(Pharmacogenomicsの)必要性は、他の研究者たちからも提われるようになった。製薬協(日本製薬工業協会)では、それを薬（互いに無関係に）処方されていることは珍しくない 。
４)

起されている。その後こうした構想は、共同研究事業に発展し、が市場に出された後で行われる追跡調査研究や、既存薬の改

これまで製薬会社は医師を最重要顧客としてMR（ Medical

さらにそれらの成果を広く活用できるようなデータベースや知良、それらにヒントをえた新しい薬の開発などに関わる取り組み

Representative、英語ではSales Representative、すなわち識ベースの整備に発展した7)。その後、そうしたデータや知識を

最近、製薬業界に関係した3件の買収報道が注目された。武だとしている1)。またその例としては、舌の内側に入れて使うニトSR）と呼ばれる販売部隊Sales Forceの活用を重要視してきた。

臨床で実際に生かす努力が医薬品を開発している先進国に広田薬品のシャイヤー
（Shire、
バイオ医薬）の買収、
メルクのファン

ログリセリンを、皮膚のパッチタイプにして深夜や早朝に起きる

しかし適薬の難しさは薬自体よりは、薬の作用機序を分子レベ

がった8),9)。その先端的な事例としては、米国のメイヨクリニック

デーションメディシン（Foundation Medicine）
の
（追加）
買収、

狭心症に対応できるようにするとか、100年以上にわたって常にルから理解するための基盤知識をあらかじめ用意しておくこと

からの報告が参考になる2), 10)。

アマゾンのピルパック（PillPack, 処方箋薬のネット販売会社）の新しい適応が発見されながら使われているアスピリンなどをあと、薬が使われるヒトの体の状態を知ることと、それらを組み合適薬の基礎は、薬の使用の適切さをどう捉えるかにある。そ買収である。武田薬品の動きは、規模は大きいが欧米のビッグげている。この定義にしたがうなら、最初の目的
（適応）
からする

わせて活用できる臨床の仕組みづくりにある。費用も問題であの尺度は２つある。安全性（危険性、危害があるか否か）と効果ファーマによくみられる戦略的な買収である。
メルクの動きはがと副作用のように思われる効果を、新しい適応（使用目的）とする。例えば、ある薬を使えるか否かを判断するバイオマーカーと

（効き目）
である
（以下の議論では、品質や「医療用麻薬の乱用

んの精密診療Precision Oncologyへの路線強化である。だかるような研究開発（Drug Repositioning）
も育薬と言えよう。そ呼ばれるような生体指標があれば、薬の使用はより適切になる防止」のような社会的な問題は含めない）。
したがって問題は、使ら製薬産業関係者にとってそれほど意外感はなかったのではなの目覚しい成功例はバイアグラだろう。いずれにしても、我が国が、そのための手間や経費も発生する。これはファーマコエコノ

い手にとってもっとも安全性と効果が高い治療を、できるだけ低いか。だがアマゾンの買収は、医薬品業界に本格的に参入する

でいう育薬はDrug Developmentに含まれているように思わ

ミックス（Pharmacoeconomics）の問題である。

い経費で提供することである。治療法として薬が使われる場合、予兆として関係者に衝撃を与えたようだ。

れる。

いまやビッグファーマは、ある特 定 の 薬 の 販 売を促 進する”
One size fits all”
戦略を改め、健康ソリューションを提供する“Beyond the Pills”
ビジネスへと視野を拡大している。だがつまるところ適薬は、そうした臨床における、あるいは個人における複雑な「意思決定（Decision）
を適切に行うことを意味し

適薬の概念

その市場ではグーグルやアップルなどグローバル化している強この問題を考える基礎になるのが、ADME
（アドメ）
という研究
領域である。

ている。この問題に対処するための数理的な技法が制御理論

薬は、体内に吸収され、移動し、肝臓の（薬物代謝）
酵素などでであることは、1970年代から指摘されていた 。その基本理念

化学的な変化を受け、やがて体から排泄される。その全体は吸5)は今でも変わっていない。だが薬への応答に関係している生収Absorption, 輸送Distribution, 代謝Metabolism、排泄力なICT企業の参入が予測されている。その中でも強大な小売

我々が提唱する「適薬」
は、ずばり「薬を適切に使うための多体の属性と状態を計測する技法は飛躍的に進歩した。そうした

Excretionの頭文字をとったADMEと呼ばれる。一般にADME業者であるアマゾンの参入は、医薬品産業構造を大きく変化さ様な努力」を意味する。簡単に言えば、すでに承認されている

進歩を先導、牽引しているのがゲノム解析Genomicsとそれにに関わる機序と薬の「標的（Target）
あるいは受容体Receptor」

せる可能性を秘めていると警戒されている。その主戦場（市場）

薬を適切に、
しかも可能なら最適に使う仕組みをつくる努力を随伴する各種のオミックス(Transcriptomics, Proteomics,と呼ばれる生体分子との相互作用とは、別に扱われる。前者はは、創薬（Drug Discovery）
ではなく、薬を適切に使う適薬にな意味する。それは「適切な薬を、適切な量、適切な時間」に使う、

Pharmacokinetics（薬物動態学）、
後者はPharmacodynamics

る可能性がある。

“right drug, right dose, (at the right time) to the right（薬力学）と呼ばれる研 究 領 域である。前 者に関わっている

今日、公に流れているのはおそらく氷山の一角のような、大patient”と表現される努力のことである2),3)。そのような処方をのが主に薬物代謝酵素と呼ばれる分子群であり、その代表が変化の表面的な動きに過ぎないだろう。これまでの製薬産業界「どう計画designし、どのように実施implementするか」が目

Cytochrome P450でありCYPと総称される。薬物代謝酵素の構造は明らかに融解し始め、昨日のライバルは今日のパート標になる。

は肝臓にあって、生体内に入ってきた薬物を代謝する（変化させナーとなり、今日のパートナーが明日のライバルになるような時

一般に、薬をつくる人と薬を使う人とは異なる。また薬の定義

る）。一方、その薬が効果をあげられる否かは、標的と目される生代に突入したように思われる。そうした新しい時代精神を反映しにもよるが「つくると使う」との間には「薬を処方する」
、
すなわち

体内の部位
（分子）
にうまく作用（結合）
できるか否かに掛かってた動きの一部は、「適薬」という言葉で表現できるのではないか

使い方を指示する人が介在する。最初の薬をつくる過程にもさいる。薬分子は治療の目的とは異なる部位（分子）と結合するこいうのが、この小論の主題である。

まざまな専門家が関与するが、薬を届け、それを使う過程にも、とがあるが、
それは標的外off targetと呼ばれる。

またさまざまな専門家が関与する。一般に薬を使う責任をおっているのは、医師か生活者
（患者）
である。
したがって他の専門家や関係者は、助言すなわち知識や意見を提供することはあって

4

ファーマコジェノミックス

後者の現象は副作用と関係する可能性がある。その例として
図1 適薬の概念を示す図。適薬の研究は、薬の研究開発と薬の使用にまたがっている。GLP: Good Laboratory Practice, GMP-Good Manufacturing
Practice, PGx: Pharmacogenimics.

よく知られているのはHLA(human leukocyte antigen、
ヒト
白血球抗原)タンパク質である。それは予測のつき難い副作用と5適 薬
して知られている、皮膚や眼に重い後遺症をもたらす、スティー
ヴンス・ジョンソン症候群（Stevens-Johnson syndrome：SJS）

抗癌剤の適切な使い方

病の治療17)などである。こうした動きは、いずれもこれまでの遺配列解析でドライバー変異の意味をできるだけしらべる
変異の意味を可能ならプロテオミックスなどで解析と関係していると考えられている。
薬の副作用の問題は、環境汚染物質のような化学物質の適薬への取り組みがもっとも活発に展開されているのはがん

安全性の問題とも共通している。一般に化学物質の安全性の領域である。抗がん剤は、手術と放射線治療に続く治療法とに関わる遺伝的素因をしらべる技法はトキシコジェノミックス

して昔から知られていたが、現在この分野がとくに注目されて（Toxicogenomics、TGx）と呼ばれる。薬の使用にはある程度きたのは、免疫チェックポイント阻害剤（Immune Checkpointの危害（副作用、Adverse effect）
が予測されるから、科学的なBlockade）と呼ばれるCTLA-4やPD-1に対する抗体医薬

視点ではPGxとTGxとの間に方法論的な違いはないとも考えらが登場してからである。そのひとつが抗PD-1抗体オプジーボれる。実際、薬になるか毒になるかは、用量（使われる量）に依存（Nivolumab）
である。いまやよく知られるようになってきたがすることも多い。そこでADMEの問題は毒性Toxicityと一緒にんに対するこれらの新しい概念の免疫系の制御薬は、高額な上ADME-Toxの問題と呼ばれることも多い。

に、一部の患者には劇的な効果を示すものの効果がなかったり、

ついでに言えば、食物の生体応答に関わる遺伝的な特性を副作用がひどかったりという事例も多い。まさに適切な患者のしらべる研究領域は、ニュートリゲノミクス、Nutrigenomics

選択と適切な（場合によっては複数の）薬物の選択と使い方の研（NGx、
日本語では、栄養ゲノム学など）と呼ばれる。

究が必要なことが認識されるようになってきた領域である11)。

伝子に違い（多型、Polymorphism）
があれば、薬の体内への取接宣伝されている（いわゆるDirect To Consumers, DTC）
遺

り込みも、代謝もその効果も異なってくる。
したがって薬ごとに伝子検査などの対象になる生殖系列（germline）
細胞の遺伝子

関係した遺伝子を確かめておく必要がある。これが「薬物と遺伝検査や、より精密な個人の全ゲノム配列データ解析で見つかる子の対“Drug-Gene Pairs”」と呼ばれる知識であり、多型が問変異との関係は、
まだ十分解明されていない。そしてこのことは、

Ambry Genetics

患者や一般の生活者には、
わかりやすくは説明されていない。

ACT Genomics

欠損、mismatch-repair deficiency）などがみつかった場合にPairsは、米国のFDAのサイトで閲覧することができる（参考文

は、抗PD-1抗体薬の投与を推奨するというような見解を公表す

献10のTable1と2参照）。
したがってゲノム解析技法の進歩をるようになった 。そうした遺伝子検査には、例えば100前後の駆使したバイオマーカーの探索は、
ファーマコジェノミックスの

既知の遺伝子を載せたパネル検査が使われる。かくして一方で重要課題になっている。

は、新しいがん免疫抗体薬の開発が行われ、他方では、がんの進競争が始まっている13)。
PD-1の基礎研究とその抗体医薬の開発で先行しながらそれを使う臨床体制づくりでは遅れていたわが国も、昨年より
「が

DTC市場

親企業･提携23andMe
日本企業（6社？）

Watson Genomics
from Quest Core

Genomic Medicine

事業内容

Grail
ソフトバンクFoundationOne,
TMB Tumor Mutation
Burden, Checkmate227,
cfDNA , LC-SCRUM-J

表2 がん診療のための臨床（がん）
データ基盤システム、
データベースや解析環境の例。
企業･団体名親･支援団体、連携企業

事業内容、関連団体

Roche （$1.9B）

いている。かくしてがん診療に関しては、基礎研究、
トランスレー430 Employees,
260 Clinics, 1.5 M
patients

Precision Health AI

Roche

ショナル研究、さらに臨床の実践体制においても文字通り日進

TempusRoche

その他の疾患への波及
がん診療の現状はゲノム解読技術を基盤とした医療の精密化Precision Medicineへの最先端の動きである2)。そしてこの動きは、他のさまざまな疾患領域に波及している。それらは例え

腸内細菌は食事として摂取されたものから各種の代謝物

から肝臓、腎臓、血管、心臓、脳などに到達する。血流以外に、
例えば神経系もそれらの臓器間を結んでいる。それらによって、これらの臓器は互いに影響し合うことが明らかにされつつある。薬の代謝や作用も当然その影響を受けると考えられている。そこでPharmacologyとＭicrobiomicsを合わせた
Pharmacomicrobiomicsという言葉も使われだした19),20)。
もちろんヒトの共生細菌は腸内だけでなく皮膚その他の部位

Flatiron

月歩のペースで、適薬に向けた環境づくりが進められている。

大、深化しているこの領域の研究は、医学研究にも医療の実践などの単鎖脂肪酸である。そうした代謝物は、血流に乗って腸米国臨床腫瘍学会
IDN（Integrated
Delivery Networks）

指定、ゲノムを基礎にしたがん診療情報の「（国立がん研究セン

健康と病気への関わりが明らかにされてきた。現在、猛烈に拡を新たに生成する。その代表例は、酢酸、酪酸、プロピオン酸

ASCO
AstraZeneca

ター内の）がん情報管理センター」
への登録の義務化などに動歩によって、腸内細菌に代表されるヒトに共生する微生物群のNGSによる50の遺伝子
変異、SNPs, ID, CNV,
・
・
・

cfDNA

Guardant Health

今世紀に入ってからのゲノム解読技術（メタゲノム解析）の進にも大きなインパクトを与えている18)。

コニカミノルタ

Roche/中外製薬?

腸内細菌と適薬：Pharmacomicrobiomics～ １万円以下の簡易検査CancerLinQ

んゲノム医療中核拠点病院」
や「がんゲノム医療連携病院」の

6

市場

12)

行状態を反映する体細胞の遺伝子変異を検査する技法の開発

図 2 ファー マコジェノミックス の 基 本 に な る 、生 体 内 の 細 胞 の 異 物 へ の（Xenobioticな）対処メカニズム。外来因子が入ってくると、センサー役の分子がそれをキャッチしてDNAに結合し、遺伝子発現を促し、そこで生成された薬物代謝酵素（タンパク質）が、進入物の処理に動く。この図は代表的なセンサー役の核内受容体を例としている。他にはAhR, Nrf2などが知られている。

ような心理的な指標の探索へと広がっている。

表1 ゲノム検査・診断: DTCからがんゲノム医療中核拠点病院における検査ツー
ルまで
（予測）
。

somatic mutations）
が見つかる。こうした変異と、消費者に直なバイオマーカーと呼ばれる。バイオマーカーやDrug-Gene

子やタンパク質など、分子レベルの指標から痛みや気分障害の図3 がんの精密な診療の流れ図。M. Doherty et al., Precision medicine andoncology, Ann Oncol. 27(8):1644 -1646, 2016、
Fig. 2 を参考に作成。

は対応する遺伝子が発現する（読まれる）
ことで生成される。遺だが昨年の5月頃から米国のFDAやNIHは、患者の腫瘍組

い解析に進んでいる。それとともにバイオマーカー探索も遺伝

ゲノムデータ、病歴、措置、結果を広域のデータベースへ

がんは主に遺伝子の変異に起因する疾患である。がん化した

織からの細胞のDNAに、ある種の変異（例えばミスマッチ修復

いる。つまりPGxは、一般論から疾患領域ごとの各論における深転移についての再度生検や体液生検を実施し、腫瘍の進行のモニタリングを継続細胞を含む腫瘍組織をしらべると変異（いわゆる体細胞変異、伝子をしらべておく」
ことが推奨される。この場合のZは、遺伝的れを汲むものである。
決め手となる指標、すなわちバイオマーカー探索が進められて既存のゲノム変異を考慮した治療法を探索

いずれにしても薬であれ、栄養成分であれ、毒であれ、外来のXを治療する目的で薬Ｙを使いたい場合、その患者のＺという遺伝子多型Polymorphismやファーマコジェノミックス研究の流
かくして、それぞれの疾患領域ごとに診断あるいは対処法の既存のデータベースや治療方法を参照

分子が作用する生体内の分子は主にタンパク質である。それら「ある疾患
題になる代表的な遺伝子群はCYP , HLA などである。

ば循環器疾患 14)、進行した腎疾患 15)、慢性疼痛 16)、さらにはうつ診断

Cancer Outcomes
Tracking andAnalytics

SyapseSimplify patientfinancial assistanceenrollment
Novartis

BC Platforms(Finland)Microsoft AIとなり、全身性の疾患と関係している21)。これは歯磨きなどの健康効果を証明する知見だが、運動やその他の生活様式も、腸内細菌叢の構成に影響を与えることが報告されている22)。
さらに先端的ながん治療薬である免疫チェックポイント阻害

FDA, NCI,
CancerLinQ ,

COTA

VERO

に広く存在している。例えば口腔内の細菌は歯周病などの原因

Value of Evidence in
the Real-wOrld

図4 薬が作用するヒトの環境。ヒトは膨大な数の腸内細菌を含む共生細菌叢と共存している。薬への応答を分子レベルでしらべるファーマコジェノミックスは、食の作用に関わるニュートリジェノミックス、有害な毒物や環境汚染物質などの作用に関わるトキシコジェノミックス、
さらに微生物オミックスMicrobiomicsとの連携が必要である。

7

適 薬剤の効果にも、患者の腸内細菌（構成微生物の一部）が関わってに効果を発揮すると期待されている。そこで、こうした個人が収が生じてくる。このことは、製薬企業の各部門を別会社に分離すするかは、薬が使われる側のヒトの属性Phenotypeに左右さいるという報告がなされている 。このことはがんの免疫療法集したデータ（Personal Health Record, PHR）と病院や診療る経営方針の良し悪しとも関係してくるように思われる。フォー

れる。また遺伝子の発現（メッセンジャーRNA(mRNA)の）量が適切な食事や便移植との併用で効果があがるかもしれないこ

機関で蓄積されている電子化されたデータを、共に実世界デー

マ危機Pharma Crisisには、経営の危機と研究マネジメントのは同一個体でも臓器や組織で違いがある。
したがってmRNAとを示唆している。この分野は適薬研究の最先端領域の一つとタ（Real-World Data, RWD）として統合的に活用しようという危機があるように思われる。NCATSの試みは、その点に着目しをもとに生成されるタンパク質の量も当然、臓器や組織で違っ言えよう。

ディジタルメディシン（Digital Medicine）
への関心も高まってているようにも思われる。

てくる。それは薬の作用に違いをもたらす。それゆえSNPが認

23)

いる 。

められる遺伝子のヒトの体組織ごとの発現（すなわちメッセン

29)

簡便な生体計測機器のインパクト

適薬のためのバイオインフォマティクスと計算化学

パイプラインの見直し論議と適薬との関係

適薬を実現するには、薬が使われる人の属性と状態を把握す

Expression, GTEx）の整備も進められている。ブロード研究所
Broad InstituteのGTEx Portalは、その例である。
計算創薬の肝というべき課題は、薬物の標的と目される生体る必要がある。属性とは時間と共には変わらない性質である。

昨年末、Translational Research（TR）を先導するNIH傘下の適薬の研究の歴史は古い。ADME（アドメ）の用語と概念は、分子と薬物分子との結合解析Docking Studyであるが、ファー
マコジェノミックスにおけるバイオマーカーの探索や、Drug-

例えば性別や生殖系列細胞を試料としたゲノム解析のデータ研究機関NCATSの活動に関する報告が２編発表された。そヒトゲノム解読計画が始まった1990年代よりずっと以前からは、その個人に生まれながらに備わった属性と考えられる。これ

れらは、“Drug Discovery, Development and Deployment

薬学や毒性学の研究者には馴染みのある用語だった。だが、分Gene Pairsの発見には、それと同じような技法が使われているに対して体重や体温などは、状態によって変化する指標である。

Maps (4DM)”
に関するNCATSの先導理念を表現した地図（経子生物学や1980年代から始まった組み換えDNA技術（バイオ33), 34)

掌（たなごころ）コンピュータというべきスマホの普及と併走す

路網図）の試案に関するものだった。この地図はNCATSの責任テック）を駆使した薬づくりをめざした研究者たちには、やや馴ンパク質と薬物分子との3次元の結合解析Docking Studyのよるように、健康に関わる多様な状態指標を簡便に計測できる小者であるオースティン（C. P. Austin）
が、製薬企業やアカデミア、

染みのない用語であり、概念であったようだ。それらの概念や研

薬物標的としてはもっとも注目うな研究である35)。最近はさらに、型簡便無線対応可能な生体計測機器（Wearable/Wireless

学術研究NGOなどの専門家を集めて協議して作成した提言資

究手法は薬の標的になる生体分子の発見と、それにうまく結合されている膜タンパク質であるGPCRの遺伝的な多型をしらべ、SensorsあるいはWearables）
が大衆製品として市場に登場し料である（この図はＮCATSのサイトで参照可能）。

する薬物分子の発見と、その改良を基礎とする創薬の初期段階

そこからタンパク質としての構造的な多様性を演繹し、薬分子と30),31)。具体的には、代表的な薬物代謝酵素群であるCYPやHLAタてきた。これによって自分自身を計量化すること（Quantified

ここでいう4DMは、薬の研究開発と適切に使われるための取Early Stageではなく、動物を使った安全性
（前臨床）
研究やヒト

の結合性の違いをしらべるというような計算を含む研究も行わ

Self）
やDIYヘルスケア（Do It Yourself Healthcare）
への関心

り組みに対応している。これまで製薬会社ではこれらの過程をが参加した臨床研究（治験）など、規制の枠がある試験方法に関このような研究は、がんにおけるキナーゼKinaseやれている36)。

が高まった。

一方向に向いた「パイプライン」と呼ばれる流れ作業的な（矢型、係している。そうした過程に関わる研究はレギュラトリーサイエ

代謝性疾患における核内受容体Nuclear Receptorsのようなよ

その先駆者の一人であるスマール（L. Smarr）によ れば、体

英語のChevronのような）図で表現してきた。だが「そうした図ンスRegulatory Scienceと呼ばれる。この言葉も1990年ごろ

く知られた薬物標的分子の遺伝的、構造的多様性と薬物との結重、体脂肪、体温、血圧、心拍、心電図、・・・など60から70項目は、式化は新しく製薬事業に参入しようとしている関係者の認識をから意図的に使われるようになった。

合を網羅的にしらべる試みに広がるだろう。そこでは低分子化合

消費者が自分で測れるという 。それは2012年頃の話しである

誤らせている」、というのがNCATSチームの見解である。彼ら

私たちが医薬品開発や毒性（安全性）研究に、計算化学やバイ物によるタンパク質同士の相互作用の阻害の解析などの課題もが、この種の機器は今、猛烈に進歩している25) 。また、それらのは、この領域に新しく参入しようとしている関係者が、薬づくり

オインフォマティクスを応用すべきと、現在のCBI学会の前進である。ただ、そのためにはタンパク質をコードしている遺伝子多機器と連動した、あるいは独立したスマホのアプリ（Apps）
も猛の過程をより正しく認識できるような助けとなる経路網図が必ある研究会を立ち上げたのは1981年である。そこでは当然、計型とタンパク質構造の変化をしらべる必要があるが、ここではク烈に増えている。だがこれらの商品や無料ソフトは、一般の消費要性なことを痛感した。そこで彼らのチームで検討した結果を、算毒性学Computational Toxicologyの推進も目標になってライオ電子顕微鏡など新しい技術の進歩が期待される。

者には、すぐ飽きられ使われなくなってしまう傾向がある。また

より広い議論を呼ぶための叩き台とすべく試案として公開した

いた。
しかしADMEにも関わる計算毒性学への関心は我が国で肝心の血液検査は、血糖値の測定など以外は、まだ専門の業者

32)。その意図したところは、薬づくりの過程が決して一方向の流は極めて低かった。実際、1990年代の後半、化学物質の安全性に分析を依頼する必要があり、費用が掛かりすぎると言われてれ作業ではなく、多くのフォードバック回路を含む、複雑に絡みに関する国際共同研究（IPCS）の窓口事業に関わっていた私は、いる。

合った専門的な作業の組み合わせであることを認識し、それを動物試験をある程度、計算で代替しようという欧米の動きに脅

24)

そこで最近は、そうした簡便な機器を個人だけでなく製薬企

経路図で表現することだった。

威を感じた
（旧）
厚生省の担当者からの依頼で、その必要性を訴

適薬と意思決定を支援するD2Kサイエンス
繰り返しになるが、今やファーマコジェノミックスは、ゲノムデータだけでなく、随伴する他のオミックスの知識をも活用し、業や医療機関でどう活用するかに、改めて関心が集まってきて

確かに医薬品の研究開発を一方向の流れ作業的な過程とすれ（繰り返し）
計測にいる26-28)。こうしたディジタル機器は、経時的なば、例えばファーマコジェノミックスのような薬の適切な使い方に

ただ 、ヒトゲノム 解 読 計 画 の ゴ ー ル が 近くなり、経 路 網

有効性や副作用を含む薬分子と生体との相互作用に関わる分向いている。だから痛みや気分障害が続くような慢性疾患対策

関係した研究は、新薬が承認された後の使い方になるから、
上記

Pathway/Networkに関する知識ベースの重要性が認識され子レベルの知識を統合的に整理する方向に発展している。その小型簡便無線対応生体計測機器
Wearable/Wireless Sensors

Annalisa Bonfiglio, Danilo De Rossi, Wearable Monitoring System,
Springer, 2010.
● Larry Smarr, Quantifying your body: A how-to guide from a systems
biology perspective, Biotechnology, Journal, 7, 980–991, 2012.
● Eric Topol, The Creative Destruction of Medicine, Basic Books,
2012.
● Eric Topol, The Patient Will See You Now, Basic Books, 2015.
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● 基本項目：体重、体脂肪、体温、血圧、心拍、心電図、・・・ ～60項目● Nutrition: Fitbit, Calorie Counter, USDA Nutrition database ,● Exercise : Omron, Fitbit 3D accelerometer, BodyMedia● Sleep: Zeo, Lark, Fitbit, BodyMedia● Stress: Meditation Oasis Apps, StressEraser,
● ・
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●

図5 小型簡便な生体計測機器とその例。

8

ジャーRNAの）量に関するデータベース（Genotype-Tissue

える内部文書を作成したほどである。

のNCATSの地図（4DM）
では、
Drug Deploymentに含まれる。

るようになった世紀の変わり目では、一転してこの分野に大き

先には、それらのデータや情報や知識を、臨床での意思決定にだがそれでは普通のパイプラインの外側になってしまい、
PGxがな（ミレニアム）
予算が投下され、動物実験と計算機によるアプ

役立てられるような医療（サービス）の基盤環境を整備する事業

創薬と離れた研究領域だという印象を与えてしまうことになる。

ローチに関わるプロジェクト研究が盛んになった。それらの研究がある10)。そのような事業は、病院のような医療サービスの提供

これは一例であるが創薬と、適薬の基盤になるファーマコジェノ

は、薬をつくる力のある米国と欧州および日本の連携で行われ者とファーマコジェノミックスを含む基礎的な研究機関との（国ミックスとは、技法とそれが適用される対象
（データ）
に関する共

るようにもなってきている。それと共に、
ファーマコジェノミック

を越えた）共同事業に発展している。

通性が高いのだ。
したがって、
それらの関係を一方向の流れで表スと呼ばれる研究領域も、
ゲノムデータだけでなく、随伴する他

そうした知識基盤は、製薬企業における薬の開発でも重要な現してしまうと、例えば開発における薬の標的となる生体分子とのオミックスの知識をも活用し、有効性や副作用を含む、薬分子

知的資源になっている。多くの薬の開発は、効果が不十分なことの結合の機序の研究と、上市後に臨床で使われた時に観察されと生体との相互作用に関わる分子レベルの知識を統合的に整から中止される。だから開発の早い段階（治験）において、薬のた副作用の機序の解明の仕事が分離されてしまうことになる。

理する方向に進んでいる。

候補化合物によい応答性を示す被試験者（Responders）
を選

これは一例であるが、医薬品の研究開発の複雑な各過程に関

例えば、投与された薬がどの部位にどのくらい運ばれるかは別することが重要である37)。薬の開発費用は、後の段階に行くほわる専門家と彼らが駆使する技法との絡み合いを分断してしま

ADMEの問題であるが、その薬を代謝や運搬する酵素や、そど急上昇するからだ。
ここでは実際に薬が使われて起きる副作用

うと、結局は全体の生産性は悪くなるのではないかという懸念の薬の標的と想定されるタンパク質が、そこにどのくらい存在（危害）を早い段階で予防するという意義もある。

9

適 薬
適薬の本当の舞台は医療機関で行われている臨床現場である。そして「薬が適切に使われているか、あるいはいたか」の判断
は、臨床の記録をしらべることによってしか行われえない。そのにおける医師の治療行為（薬の使い方、意思決定）を最適にするための研究は、まだ人気が高くないようだ。
ここでの問題の一つは、「 適切な」とか「最適な」というようなだ。ビッグファーマでは“Beyond the Pills”
と共に、
「患者中心
“Patient centric”
が合言葉になっている。薬という「もの」を売ような調査は、臨床を場とする研究に他ならない。
しかし、そうし価値観をどのように計量化するかである。
しかも、その価値観はるのではなく、「健康へのソリューションを提供する」
ことをめざ

た研究の基盤になるデータを揃えること、あるいは入手するこ

サービスの提供者
（医師）
と受け手
（患者）
で同じにならないか

しているというのだ。だから適薬の研究は製薬会社のフロンティとは、極めて困難である。

もしれない。さらに実際的な問題は、同時に考慮すべき因子（変ア領域だということができよう。

一方、臨床における適薬のための意思決定では、使われる薬数）が沢山あることだ。例えば、ある時点で乳がんの専門医が行に関わる予め蓄積しておいた（Preemptive）
な情報知識と、患う医療行為に伴う意思決定では、同時に200ほどの因子を頭に者の薬への応答性に関わる知見の双方を基になされなければ浮かべるという（ある専門医の講演における発言）。

おわりに：参加型ヘルスケアの視点からならない。ファーマコジェノミックスは、前者の知見を用意する

以上は適薬をめざした意思決定を支援するD2Kサイエンティ

ための主要な研究事業であり、ある程度予測的に臨床で使える

ストが出会う課題の一部に過ぎない。そうした意思決定が適切

今生活者は、健康維持や疾患の対策に食事や運動、睡眠、生基盤データや判断知識を蓄積しておくことが可能である。とこになされるために必要な因子やデータを迅速に提示する仕組み

活様式の工夫など、医師の処方箋を必要としない対処法（Non-

ろが後者の知見は、実際に患者と出会ってから収集しなければを構築するには、
さらに桁違いの労力がいると思われる。

Pharmacological Interventions、
NPI）を活用することへの関心を高めている。こうした動きは、食事に関してはパーソナライ

ならない。
しかもそれは一般に、医学研究としてではなく臨床実
務でなされる必要がある。この意味で、製薬企業あるいは病院、あるいは研究機関が、あらかじめ用意できるDrug-Gene Pairs

ズド・ニュートリッション(Personalized Nutrition)とも呼ぶべき

適薬の未来「個人への適食助言」を実現するための研究につながる。そうした試みには栄養のゲノム学（Nutrigenomics, NGx）
が踏み台の知識は必要ではあるが決して十分ではない。それでもDrugGene Pairsにすでにリストされている遺伝子試験の普及を図る必要はあるだろう。

適薬という考えを概略説明してきた。ここでは、それらをまになるだろう。生活者はまた、煙草の煙を含む自分たちの近傍

とめつつ未来を考えてみたい。最初に適薬の英語訳について

環境や生活圏における環境化学物質などの影響にも関心をもっている。そこではトキシコジェノミックスが基盤になる。

薬の効果を左右する要因は、他にも沢山ある。生体内の時計機考えてみたい。適薬の目標は、“the right drug at the right

構によっても変化するし、併用されている他の薬の有無、
さらに食

dose to the right patient”という３つのR
（適切さ）
だ。すなわ

現在の我が国では薬は厚労省、食は農水省、環境化学物質

事や、生体が存在する近傍の環境Ambient Environmentによっち「薬の適切な使用の実践」
である。米国の精密医療Precisionの安全性は複数の官庁にまたがって管理されている。だからても変化する。後者については腸内細菌など共生細菌や、呼吸でMedicineの牽引役というべきNIHの責任者であるコリンズ

PharmacogenomicsとNutrigenomicsとToxicogenomics

取り込まれる空気などが含まれる（図4）。腸内細菌がそうであっ（F. S. Collins）
らは、「Precision Medicineの最初の目標は、にまたがる研究の支援には、行政の壁がある。この意味では国たように、そこにはこれまであまり関心をもたれてこなかった研究

がんの精密治療Precision Oncologyであり、それに続くのの研究機関におけるTR事業には、いつも壁がある。だが科学つ領域も残されているだろう。たしかにPGxの研究は視野を拡大しがpharmacogenomicsに基づいた“the right drug at the

まり分子の世界では、食薬毒は三位一体の関係になっている。

つつ深化しているが、適薬のために揃えるべき知識、
情報、
データ

right dose to the right patient”
を、より多くの疾患領域でだから適食、適薬、毒物への適切な対処の研究は、
本来行政の壁は量と質とにおいて拡大している。その動きは急であり、臨床に3)実現することだ」、と述べている 。その威を借りるわけではないに関係なく進めるべきである。私たちはそうした研究を、「 食薬

おける実践がその成果を取り込むことは容易ではない。

が、近未来に実現すべきこの第２の目標は、まさに適薬の概念そ

毒三位一体の健康科学」と呼んでいる。生活者がこうした研究ののものでもある。

必要性を認識し、それにいささかでも関わることが、「薬を越えそこで最近は実世界データ(Real-World Data, RWD)と呼ばれる実際の診療記録を、治験のような厳密に管理されたところでMedicineには医療という意味と薬という意味があた」
適薬の次の目標になるだろう。

データと組み合わせて、何らかの臨床的な研究に活用する試る。一般にPrecision Medicineという時は、精密医療というよみが、医薬品開発においても注目されている。また、これまでのうな意味に使われる。だが適薬は、薬の使い方をより精密にす

謝辞：この小論の原稿を読み、有益なコメントを下さった関係者

PharmacokineticsとPharmacodynmicsのモデルに、さらにることを目標とする。その意味では、“もうひとつのPrecisionに深謝する。

費用を考慮したモデル（Pharmacokinetic-pharmacodynmic-

Medicine”
だと言うこともできる。さらに言えば、この小論で紹pharmacoeconomic models, PK-PD-PE models）
づくりへ介したように、がんの精密治療は、まさに適薬研究の最先端領域

参考文献の関心も高まっている38)。ここでは、患者参加型のディジタルヘ

になっている。そこで磨かれた方法論は、他の疾患領域にも活用

1)

ルスの潜在力を活用しようとする動きもある。

されていくであろう。

2)

適薬への計算機応用の指導理念はウィナー（N. Wiener）

適薬の研究は、「 科 学 技 術 の 成 果 を 我 々 の 生 活 にどうが提唱したサイバネティクスである 。それは制御理論の源流

活 用 するかに関 する科 学と技 術 」の 例である。そ の 意 味で3)であり、線形計画法（Linear Programming, LP）、二次計画法Translational Research（TR）そのものだ。だがTRの重要性が（Quadratic Programming, QP）、動的計画法（Dynamic認識され、そのための研究組織が意図的につくられはじめたの

4)
5)

Programming, DP）などが知られている。QPは機械学習の一は、生物医学の領域においては、
ごく最近のことである。現在の種であるサポートベクターマシン（Support Vector Machine,

生物医学や医療の革新を先導しているゲノム解読技術とICTは、SVM）の基礎になっており、DPは塩基やアミノ酸などの配列比

TRを先導する基盤技術でもある。いまや、この２つの基盤技術を

較のアルゴリズムとして使われている。また痛風の治療薬の最基礎とするファーマコジェノミックスの長足の進歩が、適薬研究

適な使い方に応用されている5)。だが、最後の事例のような臨床を先導するようになっている。

39)

10

適薬の次なる目標は、焦点を生活者や患者に合わせること

6)
7)
8)
9)

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