第27回抗悪性腫瘍栗開発フォーラム：「抗がん剤開発におけるリアルワールドデータの活用」「SCRUM-Japan を活用したがん新薬開発に資するレジストリの構築」
国立がん研究センター東病院
大津 敦
2019年6月22日 がん研有明

本日の発表内容

 SCRUM-Japan現在までの成果

 SCRUM-Japan規制対応レジストリの概要と進捗

今後の方向性全国がんゲノムスクリーニングプラットフォーム（SCRUM-Japan）によるがん新薬開発・TR研究の促進□ 肺・消化器がん希少フラクションでの産学連携ゲノム新薬開発プラットフォーム（SCRUM-Japan）
症例登録数(2015/02-2019/03)

SCRUM-Japanプラットフォームを利用した企業・医師主導治験：48試験□ 臓器別umbrella type 試験：28試験□ 臓器横断的basket type試験 ：20試験

SCRUM-Japanで達成しつつあること

1. 希少フラクション治験への登録促進と薬事承認取得

2. 医師主導治験全国NWの構築
3. 臨床・ゲノムデータ産学共有による新たな創薬・臨床開発
4. Precision medicine 構築に向けた国際データ統合

5. 治験対照群規制対応レジストリの構築

医師主導治験全国ネットワークと産学での臨床ゲノムデータ共有システム構築□ 医師主導治験全国ネットワークの構築
全国9拠点合計18本の医師主導治験でSCRUM-J
プラットフォームを有効活用□ オンラインでの臨床ゲノムデータ共有：SCRUM-Japan RWD
アカデミア66施設・製薬企業17社で共有・二次利用

臨床ゲノム情報統合データベース利用状況

SCRUM-Japanプラットフォーム活用による新薬 (効能追加）と診断薬の承認□ 新薬(効能追加）薬事承認の取得
最終結果が報告された16試験中5剤(6つの適応）ですでに薬事承認取得□ 遺伝子診断キット・パネル薬事承認の取得
SCRUM-Jプラットフォームでの臨床性能試験等により遺伝子診断薬5種で承認取得、１診断薬承認申請中

ゲノム医療実装に必要な薬剤・診断薬を迅速かつ確実に(保険償還付きで）患者さんのもとへ

SCRUM-Japan DBを活用した新たな標的発見・新薬開発治験の促進：アカデミアでの事例□ 新たな治療標的の発見
新しい耐性メカニズム・治療標的の発見：RET陽性肺がん(国がん研究所）□ 新規医師主導治験の開始
スパコン感受性予測からの新規医師主導治験の開始(慶応大学）

Ikemura S, et al. Proc Natl Acad Sci U S ,2019希少フラクションでの国際的データ統合：大腸がん
HER2陽性大腸がん

MET陽性大腸がん□ 病理診断基準の国際標準統一化構築済み□ 日米での臨床ゲノムデータ統合□ 日欧米韓研究者グループとの国際データ統合に向けプロトコール作成完了

PI: Yoshino T, Fujii S, Nakamura Y, Nomura S

PI: Ebi H, Yoshino T & Rosen N (MSKCC), Corcoran R (MGH)他の国家的プロジェクトとの比較：2018・11月
NCI-MATCH（米）K-MASTER（韓）SCRUM-Japan（日）

公的資金

公的資金

企業＋公的資金

プロジェクト開始年

2015

2017

2015

遺伝子解析パネル

商用パネル（OCP）

国産パネル

商用パネル（OCP）

医師主導治験

医師主導＋企業治験

医師主導＋企業治験

Closed 型

Open platform型

Open platform型試験数

3915（増加中）48

対象疾患

すべての固形がん

すべての固形がん

肺・消化器がん6,000例

1,500例

10,000例

治験登録率15%?

3-5%（NCCEのみでは21％）

終了試験数

6試験

未10試験

薬事承認取得

未未

4剤で取得

臨床ゲノムデータ共有

無アカデミアのみ

アカデミア66施設＋企業17社

リキッドバイオプシー導入

未計画中

導入済み

規制対応レジストリ収集

未実施

未実施

収集中

資金

治験内容
スクリーニングから治験登録への形態

症例登録数(2018/11現在）

10ゲノム医療実装のためには臨床試験ベースでの評価が必要ではないか？
NCI-MATCHでの各試験結果(7/9試験で奏効率10％未満）

https://ecog-acrin.org/nci-match-eay131, https://dctd.cancer.gov/NewsEvents/aacr2019.htm を改変

ASCO-TAPURでの各試験結果(2試験とも奏効率 0%）

SCRUM-Japanでの各試験結果(6/15試験で奏効率20％未満）

本日の発表内容

 SCRUM-Japan現在までの成果

 SCRUM-Japan規制対応レジストリの概要と進捗

今後の方向性SCRUM-Japanでの治験対照群データ（規制対応レジストリ）収集：概要□ 規制対応レジストリ活用による開発治験の効率化（治験対照群の有効活用）□ SCRUM-Japan RWDと規制対応レジストリ

RWDを新薬承認審査（有効性評価）の比較対照群として用いる際の問題点
 臨床データの質保証がない
 患者背景が不均一
 治療ラインが不均一 画像評価間隔が不均一（＝ORR/PFS評価が困難）
特定の臨床経過をたどった症例に消息不明例が多いとOSを治験群と比較するのは困難
質保証された前向きでの臨床データ収集の必要性

Regulatory-grade real world evidence (RWE)をめぐる動き
FDA RWEのframework発出(2018/12)

PMDAレジストリデータ活用相談開始(2019/04)

2019/05/20 PMDA事前面談
2019/07/08 対面助言予定（SCRUM規制対応レジストリ）
https://www.fda.gov/media/120060/download

https://www.pmda.go.jp/review-services/f2f-pre/consultations/0101.html

Regulatory grade RWEデータ作成のポイント
事前の十分な解析プランとプロトコール作成
適切な症例選択
適切なリアルワールドエンドポイントの設定

データの質保証とトレーサビリティーの確保
適切な解析手法での実施

規制対応レジストリ（治験対照群）の構築：前向きレジストリの収集□ 規制対応レジストリの対象遺伝子異常と有効性評価項目□ 収集される臨床データ比較：SCRUM-J RWD と規制対応レジストリ□ 規制対応レジストリ登録状況

SCRUM-Japan 規制対応レジストリでのデータ収集・CDISC自動変換システムの構築
製薬企業側のメリット
・データレビュー時間の削減
・クエリ発行数の削減
・CDISC標準化による企業試験データとの統合に関する工数削減
実施医療機関のメリット
・EDCへのデータ入力労力の削減
・入力ミスの削減
・クエリ対応の削減
・CRC以外の作業補助者への業務移管の可能性（必要に応じ適宜）
頻度の高い収集項目の選定・テンプレート化↓
試験横断的に利用

電子カルテ
定義ファイル

電子カルテテンプレートの改修・院内展開

カルテへのデータ入力

ODM形式でのデータ出力
EDC

定義ファイルのインポート

ODM
・東病院で構築し中央病院へ導入・両病院間での共通運用開始
・企業治験への導入を図り多施設への導入促進目指す

企業のデータベースへ提供

入力テンプレート構築とCDSIC標準化への対応：SCRUM-Japan規制対応レジストリ

治験対照群同時収集による医師主導治験5試験で開始（国際共同企業治験導入も協議中）

日米での保険医療制度の違いによる効能追加承認基準でのジレンマ
基本的に臨床試験エビデンスのみで民間保険会社が判断(米国）・ヘルスケアデータの大規模収集RWDでコントロール群を創出
・FDA承認があれば（お金さえあれば）薬剤投与の自由度は高い
・膨大な無効症例と無駄なコストの発生？
効能追加ごとに薬事承認申請が必要 (日本）
・先進医療、患者申出療養制度等が十分普及していない
・薬事承認・保険償還するには一定の固いエビデンスが必要？
・膨大な希少フラクションが発生する中ですべての薬事承認申請・取得をするのは困難（条件付き承認制度でも同様？）
科学的エビデンスと医療経済を考慮して妥協点をどこに置くか？

SCRUM-Japan規制対応レジストリの強みと課題
強み
・質保証された前向きデータ収集による比較性の向上
・奏効率、PFS、TTF、DCR、OS等の比較性あるデータが収集可能
・一定のレベル以上の施設からのデータ収集
課題
・限られた症例数で統計学的な検証がどこまでできるのか？
・悉皆性がどこまで担保できるか？

・データ収集システムの継続性が保たれるか？
・参加施設側のインセンティブをどう保つか？

本日の発表内容

 SCRUM-Japan現在までの成果

 SCRUM-Japan規制対応レジストリの概要と進捗

今後の方向性遺伝子パネル承認後の研究開発体制予想図
ゲノム医療中核11 拠点＆連携156 施設

臨床アウトカム情報
ゲノムスクリー
ニング＆driver/actionab
le 遺伝子検出

前向き疾患レジストリ
データ収集

疾患レジストリ（SCRUM-Japan
規制対応registry etc）

comparable

企業・医師主導治験(regulatory-grade)

各拠点・臨床試験グループ(SCRUM-J、MASTER-KEY, etc)

適応外使用(患者申出療養：RWD)

ASCO-TAPUR like basket
type study

データ収集

ゲノム情報

薬事承認
（初回・適応拡大）

遺伝子情報 (FASTQ?)および 患者背景情報

データ提供

C-CAT

SCRUM-Japanでの臨床・ゲノムRWDと規制対応レジストリの今後の方向性
製薬企業との個別契約によるRWE
申請データおよび次の創薬への有効活用
海外アカデミア研究グループとの科学的エビデンス創出のための国際的データ統合での有効活用

海外ヘルスケアデータとの制限
データ共有・統合による新しい開発治験計画等での有効活用

SCRUM-Japan新規プロジェクトと今後のレジストリデータ収集の方向性□ リキッドバイオプシーでのスクリーニング開始：2017年12月より

登録状況：肺 357、消化器 1267 例(2019/05現在）□ SCRUM-Asiaの設立：2019年2月より台湾からの登録開始

・リキッドバイオプシーデータによる疾患レジストリの構築
・東アジア（台湾＋中国）への対象拡大
・疾患コホートの拡大（全固形がんへ）・microbiome解析データの追加Acknowledgement
All patients, investigators/collaborators in all participating institutions & 18 industries & AMED, PMDA/MHLW
・Astellas
・Astra-Zeneca
・Amgen・BMS・Boehringer-Ingelheim
・Chugai
・Daiichi-Sankyo
・Elli-Lilly・Eisai・Jansen pharma
・Kyowa-Kirin
・Merck Serono・MSD・Novartis
・Ono Pharma
・Pfizer・Taiho・Takeda

Acknowledgement
National Cancer Center Hospital East (NCCHE)• K Goto, K Yoh, H Ikeda, S Niho, Y Zenke, E Sugiyama, H Udagawa, T Miyoshi (Dpt. Thor Oncol)• T Yoshino, H Taniguchi, K Shitara, D Kotani, T Kojima, Y Kuboki, T Doi, N Fuse (Dpt GI Oncol)• S Fujii, T Kuwata, (Dpt Pathotlogy)
NCCHE Office of Translational Research• H Taniguchi, Y Nakamura, W Okamoto, K Horasawa, I Miki, A Nakayama, J Ikeda, Y Murata, Y Tagami, Y Kato, Y Shimanishi
NCC-EPOC: Genome TR• K Tsuchihara, S Matsumoto, S Mimaki, A Suzuki, H Makinoshima, K Matsushima, S Todoroki, M Kasahara, S Tada (DynacomCo. Ltd), T Sakamoto (Tottori Univ), H Esumi (Tokyo Univ. Sci.), T Kohno (NCC-RI)
National Cancer Center Tokyo:
・ T Hotta (President Emeritus), H Nakagama (president), C Morizane, G Ohno
Dept. Computational Biology and Medical Sciences, The Univ. of Tokyo• Y Suzuki, K Matsui, , T Maekawa, M Kubota, S Sugano,
Genomedia Inc.
• T Yamada, K Yamada
External Advisor.
•T Noda, H Mano, T Yamori, T Naoe