がんゲノム医療における始まりの終わりの始まり
The Beginning of the End of the Beginning in Cancer Genomic Medicine

谷嶋 成樹＊

Shigeki Tanishima「がん」は原発臓器ごとに決められた治療プロトコルに基づき診断され治療法の選択がなされてきた。ところが近年のゲノム科学の進歩により、がんの発症原因は遺伝子変異の種類にかかっており対応する分子標的薬により個別化治療を行う「がんプレシジョンメディシン（がん精密医療）」が徐々に導入され、臨床現場にてがんゲノムデータと治療経過情報の蓄積が進んでいる。がんゲノム医療は初期の立ち上がり段階を終えて、本格的な評価が始まり逐次手法が改善される第二段階に突入したと考えられる。
We had been selecting treatment of cancer from standard treatment which is based on primarysite. However, progress of genome science in recent years revealed that clinical cancer genome
sequencing decides cancer driver genotypes, so “cancer precision medicine”, which is personaltreatment based on molecular targeting drugs, is gradually prevailing.
In the clinical field, cancer genome data and knowledge of therapeutic course start to be assumed.
Cancer genomic medicine is considered to have entered the second stage after the initial start–up
stage and full–scale evaluation has begun.

になった。これは、上記の最後の項目で「克服すべき1．がんゲノミクス研究からがんゲノム医療へハードル」として示された、医師へのゲノムデータの提2013 年 世界的に著名な医学雑誌の The New England

供の手法が完成したことを意味する。本邦にて保険診療

Journal of Medicine の Editorial（編集後記）に「がんゲが開始されたことを機に、がん疾患の撲滅に向けた個別

ノミクス研究の始まりの終わりの始まり」という記事が化医療（Precision Medicine）を実現するためのハードル掲載され、そこでは当時の状況を表す次のようなことがについて述べていきたいと思う。

記されていた⑴。
(1)2．
がんゲノム医療の課題と将来像

ヒトゲノムプロジェクトの完了宣言から 10 年間経悪性腫瘍（がん）の悪性度や振る舞いは原発臓器に大過し、「がん」や遺伝性の希少疾患の大規模ゲノム
(2)
(3)

(4)
(5)

シーケンスが進められている。

きく依存している。そのため、標準治療は原発臓器ごと

これから２年以内に主要な新規遺伝子は発見されに研究開発され承認されてきた。ところが近年のゲノムつくされるだろう。

科学の進歩により、がんの発症原因は原発臓器に関わら臨床試験の現場においては、薬剤の研究開発に関ず遺伝子変異にかかっており、治療もその遺伝子変異にしてアカデミックな機関が再びその役割を拡大して対応した分子標的薬を処方すれば臓器に関わらず治療可

いく。

能なことがわかってきた。これらのがん治療の基本的な大規模なゲノムシーケンシングが臨床現場の治療特徴に関しては、MSS 技報 Vol.27 ⑵及び Vol.28 ⑶を参照

へと持ち込まれる。

されたい。今回は、実臨床に応用されたことで初めて判

ゲノムデータをいかにして迅速に医師へと提供で明した課題とそれらを克服した将来像について述べる。

きるようにするかが克服するべきハードルのひとつ
2.1

となる。
上記から６年経過し、2019 年（令和元年）には、ついに我が国でも保険診療にてがんゲノム医療の受診が可能＊関西事業部 バイオメディカルインフォマティクス開発部

がんゲノム医療の現状

現在、国内で受診可能ながんゲノム医療のワークフ
ローを図１に示す。

1

MSS 技報・Vol.30

された変異ががんの発症に関わるかどうか（Oncogenicity）

主治医を判定するための最も基本的な情報である。

化学療法

がん組織の採取

臨床検体から得られた変異は COSMIC 及び ClinVar を推奨治療

参照しても Oncogenicity が不明な場合が多い。その場合エキスパートパネル（関連分野の医師）

は、VUS（Variant of Uncertain Signiﬁcance）と呼ばれ、次世代ゲノムシーケンサ
変異キュレーション（ゲノム解析専門家）

更に詳細な知識ベースにより処理される。当社が運用す

治療経過・奏効

解析パイプライン
ソフトウェアる PleSSision 検査⑹（図２参照）の場合は、複数の研究

推奨治療
検索

機関とのライセンス契約により、変異の Oncogenicity を評価するデータベースを得て、それらを統合すること蓄積した変異情報の評価

知識ベース（遺伝子変異カタログ）

アップデート図１

で、当社独自の VUS 解消データベースを構築している。

蓄積した
治療経過の評価

知識ベース（推奨治療エビデンス）

一 般 に は、OncoKB ⑺、CIViC ⑻、Cancer Genome
Interpreter ⑼等のアカデミック向けデータベースが利用

アップデートされることが多い。

がんゲノム医療のワークフロー

2.1.2

がんゲノム医療を現場の医師に迅速に提供することがエキスパートパネルとはできるようになったのは、図１に示す「知識ベース」

エキスパートパネルは、がんゲノム医療の専門家委員

及び関連分野の医師らによる「エキスパートパネル」の会であり、臨床現場にて各症例を対象に実施される。厚機能により、診断と治療に関連する遺伝子変異を確実に生労働省の「がんゲノム医療中核拠点病院（仮称）等の抽出し、遺伝子変異に基づく推奨治療を示すプロセスを指定要件に関するサブワーキンググループ」によると、標準化できたためである。

症例の主治医、がん薬物療法、遺伝医学、病理学に関する専門知識を有する医師、分子遺伝学やがんゲノム医療に

2.1.1

がんゲノム医療には知識ベース活用が必須

関する研究者、がんゲノム研究に関するバイオインフォ

知識ベースとは、これまでの世界中のがんゲノミクス

マティクス専門家の参加が必須とされている。これらの研 究 成 果 が 集 積 さ れ た 公 共 デ ー タ ベ ー ス で あ る、

メンバーにより、検査全体の品質、検出された遺伝子変⑷⑸

COSMIC 及び ClinVar が最も著名なデータベースで異に関する Oncogenicity、推奨される治療のエビデンス

ある。COSMIC はがんの体細胞変異（がんの発症に直接レベル及び遺伝性腫瘍に関わる変異の位置づけに関して関わるドライバー変異を含む変異）、
ClinVar は遺伝性腫瘍

コンセンサスを得ることにより、検査結果及び推奨治療に関わる遺伝子変異を収録している。臨床検体から検出のレベルの標準化を実現している。
【がんｹﾞﾉﾑｴｷｽﾊﾟｰﾄﾊﾟﾈﾙ】
・Webｶﾝﾌｧﾚﾝｽで推奨治療決定
・関連分野のｴｷｽﾊﾟｰﾄにより構成

外来・採血・がん組織病理診断
FFPE・末梢血
PleSSisionﾈｯﾄﾜｰｸ
参加医師は閲覧可能

臨床経緯 ﾊﾞｰﾁｬﾙｽﾗｲﾄﾞ登録

過去症例参照ｵｰﾀﾞｰ管理 web（解析ｵｰﾀﾞｰﾄﾗｯｷﾝｸﾞ）

Case Knowledge web（変異ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ）

インターネットVPN

起動

共有フォルダ（レポート一式）

検査センター(衛生検査所)
解析レポート

解析パイプライン（自動処理）
DNA

閉鎖系
VPN網

ｷｭﾚｰｼｮﾝｼｰﾄ
ｶﾝﾌｧﾚﾝｽｼｰﾄ

社内統合DB

シーケンス
センター

Gene/Variants/Disease/Drug/Clinical Trials

変異ﾀﾞﾒｰｼﾞ予測

SNPeffdbNSFP（14種類の予測）

CNV補正Black list

OG/TSG DB
候補薬剤（3学会ｶﾞｲﾀﾞﾝｽ）【ｷｭﾚｰｼｮﾝ】
・品質、ｺﾝﾀﾐﾁｪｯｸ
・Tumor Content評価
・ﾄﾞﾗｲﾊﾞｰ変異選別【所内ｼｽﾃﾑ・所内知識ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ（ｸﾛｰｽﾞﾄﾞﾈｯﾄﾜｰｸ）】

図２

がん遺伝子検査（PleSSision 検査）システムの全体像

2

MSS 技報・Vol.30

2.1.3推奨治療

Genotype Matched Treatment として選択される。これ

がんゲノム医療により、Genotype Matched Treatment

らは純粋に医学的見地から検討されるため、治験薬や（がんゲノム検査結果に基づく推奨治療）と総合的判断

国内で入手不可能な薬剤が含まれる場合もある。これらに基づく推奨治療の２種類の推奨治療が示される。

は、将来国内向けに新薬の治験や臨床研究が開始された

Genotype Matched Treatment は、知識ベースによって場合に必要な情報となる。通常は、他癌腫で既に承認得られた推奨治療である。通常、知識ベースによって、された薬剤や、国内でエントリ可能な治験を治療手段と複数の推奨治療を含むリストが得られる（図３ａ参照）。

して選択する。これらは、エキスパートパネルのメン

エキスパートパネルによって、これらの中から最も医学バーでコンセンサスを得たのちに総合的判断に基づく的なベネフィット／リスクが大きいと考えられるものが推奨治療として主治医に提示される（図３ｂ参照）。

■検査結果プロファイル：CTNNB1 S45F; PTEN R130*; CDK4 amp; MDM2 amp; TMB high■ID
■ゲノムプロファイル■Primary Site

099005984500
CTNNB1 S45F(PLS=3); PTEN R130*(PLS=2/3); CDK4 amp(PLS=3); MDM2 amp(PLS=3); TMB high(TMB=16,PLS=3) (CTNNB1 S45F;CTNNB1 act mut;PTEN R130*;PTEN inact mut;CDK4 amp;MDM2
amp;TMB high)Kidney■同一癌腫の治療エビデンス
profile_id profile_nameevidence_type

US
Level

JP
Level

PleSSision
therapy(drug)
Siteresponse_type indication

efficacy_evidence

approval_status

In a Phase I trial, AMG 232 demonstrated acceptable safety, and resulted in stabledisease in 62.5% (10/16) of patients with TP53 wild-type, MDM2 amplified solid tumors
Advanced Solidother than liposarcoma, glioblastoma, and breast cancer, with a median duration of 3.3
Phase I
Tumor
months, and a patient with squamous cell carcinoma achieved unconfirmed partial
response per central evaluation (PMID: 31359240; NCT01723020).
In a retrospective analysis, patients with renal cell carcinoma (n=151) and a high tumor
mutational burden (TMB) (>5.9 mutations/Mb) demonstrated an improved overall
renal cell
Clinical Study survival and time to next treatment compared to those patients with a low TMB when
carcinoma
Cohorttreated with a combination of an unspecified CTLA-4 antibody and an unspecified PD-1
antibody (PMID: 30643254).

2169

MDM2 amp TP53
Actionablewild-typeC

C

Advanced
Solid
Tumor

AMG 232

29716

TMB high

Actionable

C

C

Kidneyunspecified CTLA4
predicted antibody + unspecified
sensitive
PD-1 antibody

profile_id profile_nameevidence_type

US
Level

JP
Level

PleSSision
therapy(drug)
Siteresponse_type indication

efficacy_evidence

1422

CDK4 amp

Actionable

B

C

Sarcoma

Palbociclib

sensitive

liposarcoma

In a Phase II trial, treatment with Ibrance (palbociclib) improved median progression freePhase II
survival of liposarcoma patients with CDK4 amplification (PMID: 23569315).

4008

CTNNB1 S45F

Actionable

C

C

SarcomaImatinibsensitive

desmoid tumor

In a retrospective analysis, patients with desmoid fibromatosis harboring CTNNB1 S45F
demonstrated a greater progression arrest rate at 6 months compared to CTNNB1 wild- Clinical Study type patients (85% vs 43%, p=0.05) when treated with Gleevec (imatinib) (PMID:
Cohort
26861905).

evidence_type

US
Level

JP
Level

PleSSision
therapy(drug)
Site

predicted sensitive■他癌腫の治療エビデンス
approval_status■否定的エビデンス
profile_id profile_nameresponse_type indication

28174

CDK4 amp
MDM2 amp

Actionable

D

D

NSCLC

Pembrolizumab

3638

CTNNB1 act mut Actionable

NA

NA

Liver

unspecified CTLA4
decreased
antibody + unspecified
response
PD-1 antibody

図3ａ

no benefit

efficacy_evidence

In a clinical case study, a patient with lung adenocarcinoma that harbored CDK4
lungamplification and MDM2 amplification quickly progressed after receiving Keytruda
adenocarcinom(pembrolizumab), resulted in new brain metastasis and clinical progression 1.5 monthsaafter treatment (PMID: 28351930).

hepatocellular
carcinoma

approval_status

Case
Reports/Case
SeriesIn a clinical study, treatment with immune checkpoint antibodies, including anti-PD-1,
anti-PD-L1, or anti-CTLA-4 monotherapy or combinations of anti-PD-1 with anti-CTLA-4,
anti-LAG3, or anti-KIR, was less effective in patients with Wnt pathway mutations in
Clinical Study CTNNB1 or AXIN1 compared to patients without mutations in this pathway, with 0%
Cohort(0/10) vs. 53% (9/17) achieving disease control, respectively, and shorter progressionfree survival (2.0 months vs. 7.4 months) (PMID: 30373752; NCT01775072).

がん遺伝子検査エキスパートパネルのアウトプット例（治療エビデンスリスト）■検査結果プロファイル：CTNNB1 S45F; PTEN R130*; CDK4 amp; MDM2 amp; TMB high

図３ｂ

がん遺伝子検査エキスパートパネルのアウトプット例（カンファレンスシート）

3

MSS 技報・Vol.30

2.2

がんゲノム医療の成果や林ら⑾の報告により、シーケンス成功率は 89 % 以上、⑽

2019 年 10 月 28 日版の日経バイオテク ONLINE にがんの発症に関わる遺伝子変異の検出率が 83 % 以上の水よると、がんゲノム医療の「がん遺伝子プロファイルに準を得られていることから、がんゲノム検査の精度的な基づく推奨治療（Genotype Matched Treatment）」実施

面では成立しており、大きな問題点は無いと考えられる。

⑾

率は、13 % である（図４参照）。林ら によると、国内外
2.2.2

にて実施される５つの試験において同実施率は８% ～治療に至った場合の奏効率は良好

図４に示すとおり、Genotype Matched Treatment の

16 % 程度と報告されている。
これは、エキスパートパネルの結果得られた推奨治療実施に至った症例においての奏効率は 38 % である。一般率であるアクショナブル変異検出率の 37 % ～ 86 % に比に殺細胞性の抗がん剤や免疫チェックポイント阻害薬のべると 1/3 ～ 1/4 であり、非常に低く、改善が求められる奏効率は 10 ～ 30 % といわれており、標準治療不応に部分である。次に、改善すべき課題に関して論じていく。

至った患者層の治療成績としては非常に良好と考えられる。また、病態制御率は 73 % であり、治療に至った

2.2.1

がんゲノム検査は精度的に成立している

場合は高い割合で治療のメリットを享受できることがわかっている。

当初、がんゲノム医療が開始される直前までは、がん
ゲノム医療に提示される検体（ホルマリンで固定された2.2.3

癌の手術検体や生検検体）の精度にばらつきが大きいこ

現時点でがんゲノム医療の対象となる患者層は、図５とから、がんゲノム検査そのものが精度的に成立するかどうかが、危惧されていたが、日経バイオテク ONLINE⑽に示すとおり再発後標準治療が不応になった層である。
治療結果の内訳（ベストレスポンス）

がんゲノム医療の実施例
350

TOP-GEAR
乳がんのみ24症例

PleSSision

奏効割合(PR+CR)

38%

38%

病態制御率
(CR+PR+SD)

未発表

73%

92%

300
250
200

59%

83%

59%

150
100

13%

50
0

検査受診しても治療に至る割合が低い

解析数

検出

アクショナブル

TOP-GEAR3

PleSSision

13%

Genotype Matched Treatmentの効果
標準治療不応の患者層としては良好といわれている

治療【用語説明】
CR：Complete Response、腫瘍が完全消失
PR：Partial Response、30％以上減少した状態
SD：Stable Disease 、変化しない状態
PD：Progressive Disease、20％以上増加かつ絶対値でも5mm以上増加した状態、あるいは新病変が出現

図4

出典：日経バイテクオンライン 2019年10月28日

がん遺伝子プロファイルに基づく推奨治療実施率及び薬剤の奏効率
ステージⅢ／Ⅳに相当（治験／患者申し出療法／自費）

がん遺伝子検査（保険診療）

遺伝子検査に基づく治療

最適化

最適化

【次世代のゲノム医療】

悪性度・
再発予測

不応・標準治療終了

化学療法

コンパニオン検査

再発／転移

術後化学療法

手術

術前化学療法診断・・・

緩和ケア／代替療法 遺伝子検査に基づく治療

ステージⅠ／Ⅱに相当

ドライバーが見つからない場合
治療困難なドライバー変異が見つかった場合

ゲノムスクリーニング検査
PleSSision Rapid

図5

適応症の拡大ゲノムプロファイルに基づく治療

高度検査
PleSSision Exome

分子標的薬コンビネーション
免疫療法、PARP阻害薬

次世代のがんゲノム医療に求められる検査と治療

4

MSS 技報・Vol.30

■標準治療終了後の適応では治療までの到達率が低い
１ヵ月程度

悪液質

治療開始

※；
ECOG PS(Performance Status)

個人輸入

PS※ 急速に悪化（0/1→2/3/4）

転移巣増大

倫理審査待ち

５９％の人に薬剤を推奨できている

費用の確保

自費診療 病院探し

患者さん
の変化

治験エントリ条件からの逸脱

再発後化学療法
↓
不応

１ヵ月程度

ここまで到達できるのは１３％

１ヵ月程度
がんゲノム検査

死亡を含む
治療不応状態

治療を待たずに状態が急速に悪化、治療に至らず
再発後化学療法→発症から標準治療終了まではゲノムで最適化されない

図６

がんゲノム医療実施時期に関する課題

2.2.5

図６に示すとおり、検査受診時には全身状態が良好で高コストが普及の妨げになっている

あっても、検査結果が得られて治療が始まる数か月後に

令和元年６月に保険収載されたがん遺伝子パネル検査

は、肝臓の転移巣が増大して薬物療法が不可能になっての薬価は 56 万円である。また、当社の PleSSision 検査をいる場合や、不幸にも治療に入れず死亡される場合があはじめとする自費診療で提供されるがん遺伝子パネルる。当社 PleSSision 検査の実施結果から、検査時に全身検査の価格は 50 万円以上であり、いずれも非常に高価な状態良好（ECOG PS 0 又は 1）の患者が、４～６週後の検査である。

検査結果説明時には一般的に治療可能な全身状態といわ保険診療で提供されるパネル検査の患者負担は低額でれる ECOG PS 0 ～ 2 に留まれる割合は約６割であった。

抑えられるが保険財政に与える負担は大きく、その負担

このような困難な状況下で、更に薬剤の適応外使用にを軽減するために、対象者を標準治療終了が見込まれる伴う高額な医療費の問題、治験のエントリ条件との整合患者層（１%）に限定せざるを得ないといわれている。

性 の 問 題 か ら、 前 述 の と お り Genotype Matched

また、自費診療で提供されるパネル検査については、

Treatment 実施率が 13 % 程度に留まっていると考えら

そもそも患者自身の経済的負担が大きく、条件の良い民れる。

間のがん保険加入者や富裕層等の一部の患者に対象者が限られてしまうという問題点がある。

2.2.4

治療困難な遺伝子変異
2.3

PleSSision 検査等のがんゲノム検査によって明確な

がんゲノム医療における始まりの終わりの始まり

ドライバー変異が得られた場合においても、分子標的薬

前節で述べたとおり、がんゲノム医療には問題点は多による治療を無効化する種類のドライバー変異が存在

数あるが、治療に至った場合のメリットが非常に大きいする。

ことが実証されている。

表１に示すがん遺伝子変異が検出された場合、同時にそこで、国内で毎年 100 万人発生するといわれている

検出された他の遺伝子変異にマッチする薬剤を投与して新規癌患者全員ががんゲノム医療のメリットを享受するも奏効しないとされている。これは、これらの変異は細胞ためにはどうしたらよいだろうか。

増殖シグナルパスウェイの下流に位置する因子のため、
2.3.1

分子標的薬が数多く存在する上流の遺伝子を阻害してもがんゲノムスクリーニング検査

第一に必要なことは、がんゲノム検査のコストダウン

細胞増殖が止まらないからである。

である。がんゲノム検査のコストは、試薬代が 1/3、情報
表１
遺伝子変異
KRAS G12D/V/R
BRAF D594A/H/V/G/N/F/Y

処理及びエキスパートパネルのコストが 1/3、検体の処理

治療困難な遺伝子変異の例⑿治療無効化薬剤

及び検査会社の営業コストが 1/3 といわれている。

検査での検出率

まず、ゲノム検査の対象を、早期の患者を対象とする

EGFR 阻害薬、
約 15 %HER2 阻害薬
PIK3C/ATK/mTOR
６% 以下
阻害薬 等

ことで、推奨治療より診断を主目的にすることができる
ためエキスパートパネルを省略することができる。また

5

MSS 技報・Vol.30

当社では、これまでの PleSSision 検査で蓄積されたデー程度に圧縮することが可能である。慶應義塾大学病院とタベース（約 2,000 件）を活用したドライバー変異推論

当社ではこれらの技術を集約して低コストのがんゲノムプログラムの開発に成功したことから、がん遺伝子変異

スクリーニング検査としてシステム化し、PleSSision–

解析レポートの生成を完全に自動化することが可能に

Rapid ⒀という名称で現在運用評価を実施している。

なった。これらによって、情報処理及びエキスパートパ
2.3.2

ネルに要するコストを 1/₂₀ 程度まで圧縮することが可能になる。

がんエクソーム（全遺伝子）検査

がん遺伝子パネル検査を実施しても明確なドライバー

次に、通常のがん遺伝子パネル検査では「マッチドペ

遺伝子変異が得られない場合がある。この場合高い効果

ア解析」と呼ばれる正常組織（血液）と腫瘍組織を同時にを期待できる分子標的薬の推奨は難しい。治療困難な検査に使用する方式を採用している。この方式ではがん

遺伝子変異を有する症例に対しても同様に分子標的薬の組織の体細胞変異や遺伝性腫瘍に関わる生殖細胞系列

推奨が困難なことは 2.2.4 項で述べたとおりである。

変異を正確に分類して検出できるという利点があるが、これら、治療対象として有効なドライバー変異を有さ試薬に掛かるコストが高くなるという欠点がある。そこない症例に関して、今後有望と考えらえる治療法が２種で、腫瘍組織だけを解析して、そこから検出される生殖類存在する。

細胞系列由来の変異は前述の PleSSision 蓄積データベー(1)

スにてキャンセルして体細胞変異のみを検出すること

免疫チェックポイント阻害薬

推奨するためには、がん抗原の量、免疫遺伝子、腫瘍で、使用する試薬の量を半減させることができた。また、免疫抵抗性の検出が必要

次世代シーケンサで DNA 配列を解読する場合の depth(2)と呼ばれる「読みの深さ」を 1/₂ 程度に抑えることで合わ

HRD（Homologous Recombination Deﬁciency）症例に対する PARP 阻害薬

せて 1/4 程度の試薬量にすることができる。さらに、使用推奨するためにはゲノム不安定性、HRD の検出が必要

する DNA シーケンサをより大型化することで試薬単価を 1/3 程度に圧縮することができる。これによって、試薬

これらの治療法の適応を判断するためには、がん遺伝子にかかるコストを 1/₁₂ 程度に圧縮可能となる。

パネル検査のような限定された遺伝子（160 遺伝子程度）

最後に、がん遺伝子パネル検査を病院内の実験室でではなく、ゲノムワイドに全遺伝子レベルの病的変異検実現する自家調製検査法 LDT（Laboratory Developed

出が必要となる。そこで、当社でも PleSSision Exome とTest）を導入することで、最後の 1/3 のコストを大幅にいうがん全遺伝子検査（約２万遺伝子）を開発して臨床削減することができる。これは、LDT 導入と併せて病院現場に提供している。PleSSision Exome により、KRAS

内の病理検査ワークフローをがんゲノム検査を考慮した

G12D 陽性症例等の治療困難な遺伝子変異を有する症例

ものに最適化することで、最低限の人員増で DNA シー

においても免疫チェックポイント阻害薬や PARP 阻害

ケンシングを含む検体処理フローを実現できる。

薬を的確に推奨するための解析データを得ることができ

これら３つの合わせ技によって、コストを 1/₁₆ ～ 1/₂₀

るようになった（図７参照）。

従来のがん遺伝子パネルは「マルチプレックスコンパニオン」という観点
分子標的薬
がん増殖のパスウェイ亢進

Oncogene、Fusiongene
Tumor Suppressor Gene

がん増殖の低下

一次的な縮小効果

がんエクソーム検査(PleSSision Exome)では、ゲノムの全貌を見ることで以下が見えてくる（脱コンパニオン）
PARP阻害薬、プラチナ製剤
ゲノム不安定性

DDR遺伝子の失活（BER、MMR、NER、TLS、NHEJ、HR）

がん細胞死
免疫チェックポイント阻害剤

がん免疫低下TMB（質と量）、Indel、HLA、ADCC
免疫遺伝子、腫瘍免疫抵抗性

図７

がん免疫の復活

明確なドライバー変異がない症例の治療効果が期待できる

がんエクソーム検査 PleSSision Exome のメリット

6

MSS 技報・Vol.30

2.3.3がんゲノムデータの二次利用による創薬

3．むすび

これまで述べたがんゲノムスクリーニング検査
PleSSision–Rapid による早期ゲノム診断・薬物治療の最これまで述べたようにがんゲノム医療は初歩的な段階

適化、がんエクソーム検査 PleSSision Exome による免疫を脱して、臨床現場で実用される時代になった。今後のチェックポイント阻害薬や PARP 阻害薬の治療探索を展開に関して冒頭で述べた The New England Journal of

実施しても、なお３割～４割の患者には有効な治療法をMedicine 風にまとめると「図９

推奨できずにがんゲノム医療の対象外となってしまう。

る始まりの終わりの始まり」となる。

がんゲノム医療におけ

これは、対応する治療法そのものが存在しないためと考えられ、今後は、新たなドライバー遺伝子変異の同定

がんゲノムパネルシーケンシングが臨床現場の治療へと持ち込まれ、得られたデータを適切に医師へと提供できるワークフローが完成し、がんゲノムの初期のハードルはクリアされた。

と治療法の開発対象候補となるドライバー遺伝子変異の

公的保険のサポートも開始されて、世間にがんゲノム医療が知れ渡るが、主にコストの問題から、恩恵にあずかれる患者はごく一部に限られる。特にゲノム検査のコストダウンが急務になる。

明確化が必要になる。
そのためには、全がん患者を対象とする規模でのがん

同時にがんパネルシーケンスの限界（治療に結び付くのが10~15%）が露呈し、臨床現場は全患者を救うためにエクソームシーケンス（全遺伝子）や全ゲノムシーケンスなど、さらに高度で複雑な遺伝子プロファイルを求めることになるだろう。

ゲノムデータ及び治療経過等の臨床データの蓄積が必要となる。それらは、個人情報であり、かつ、膨大なデー

治療効果の蓄積が進み、そこから次世代の分子標的薬、免疫療法、殺細胞性抗がん剤の開発が加速される。その際にリアルワールドの臨床ゲノムデータをいかに的確に創薬に結び付けるかが、長期的にがんゲノム医療を成功させるカギとなる。

タサイズのゲノムデータを含む取り扱いの難しい情報となり従来は巨大データセンターにてデータ蓄積と管理を

図９

がんゲノム医療における始まりの終わりの始まり

実施してきた。しかしながら、巨大データセンターは運用コストが膨大であり、かつ、患者のデータ二次利用

本書をまとめるにあたってご指導をいただきました、

同意内容の変更処理が非常に困難であるという致命的な慶應義塾大学病院 腫瘍センター がんゲノム医療ユニッ問題点がある。

ト 教授 西原 広史 先生、同ユニット 統括マネージャ
林 秀幸 先生、同ユニットメンバーの皆様には深く御礼

そこで、次世代のがんゲノムデータ活用研究において申し上げます。

は図８に示すような、データ蓄積を分散型とし、個人情報等二次利用に患者同意を必要とするデータについて

参考文献

は、個人クラウドを通じて患者個人に返却しつつ、二次利用業者が必要時にデータを利用できるデータシェア(1) Steensma，D. P.：The Beginning of the End of the

リングネットワークの開発が進められている。これによBeginning in Cancer Genomics，N. Engl. J. Med.，

り全患者がゲノム検査を実施してもコスト的に破綻する

368，No.22，2138 ～ 2140（2013）(2) 毛利 涼，ほか：がんゲノムデータ解析：臨床現場へことなく、長期間データを安全に保管できる環境が確立の実装，MSS 技報，27（2017）する。

https://www.mss.co.jp/technology/report/pdf/27_04.pdf(3) 谷嶋 成樹：がんクリニカルシークエンスの動向，

患者C
患者B
アプリ

アプリ

アプリ

MSS 技報，28（2018）

主治医や遺伝カウンセラhttps://www.mss.co.jp/technology/report/pdf/28_06.pdf(4) Tate，J. G.，et al.：COSMIC: The Catalogue Of

アクセス権

Somatic Mutations In Cancer，Nucleic Acids Res.，

ベンダー横断的なクラウドストレージ

患者A
アプリ

API

47，No.D1，D941 ～ D947（2019）

ユーザーデータの実体(5) Landrum，M. J.，et al.：ClinVar at five years:

アクセス権

Delivering on the promise，Hum. Mutat.，39，
No.11，

オプトイン
メッセージ
アクセス権の授受により他人のデータのアクセス許可を得る
仕組み

図８

アクセス権

1623 ～ 1630（2018）(6) Aimono，E.，et al.：“PleSSision”: A Pathologist

データ利用者（研究者・業者）

Edited Multigene Genomic Test Promotes Cancer
Precision Medicine in Japan，J. Mol. Diagn.，20，

次世代のがんゲノムデータシェアリングの仕組み

No.6，1011（2018）(7) Chakravarty，D.，et al.：OncoKB: A Precision
Oncology Knowledge Base，J. Clin. Oncol.: Precis.
Oncol.（2017）7

MSS 技報・Vol.30

703 ～ 713（2017）(8) Griffith，M.，et al.：CIViC is a community(13) 慶應義塾大学病院：臨床研究「PleSSision–Rapid」にknowledgebase for expert crowdsourcing theclinical interpretation of variants in cancer，Nat.

ついて（2019）

Genet.，49，No.2，170 ～ 174（2017）

http://www.hosp.keio.ac.jp/st/cancer/info/20180529_1.pdf(9) Tamborero，D.，et al.：Cancer Genome Interpreter

執筆者紹介

annotates the biological and clinical relevance of
谷嶋 成樹

tumor alterations，Genome Med.，10，25（2018）(10) 日経バイオテク ONLINE：開かれたがんゲノム医療

1989 年入社。関西事業部へ配属後、防衛関連システム、の扉、高まる期待の先にある乳癌診療とは？（2019）

気象レーダシステム、電力系統制御システムのソフト

https://bio.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/072300026/091700201/

ウェア開発に従事。1999 年からバイオインフォマティ(11) 林 秀幸，ほか：慶應義塾大学病院におけるがんゲノ

クス・ゲノム解析のシステム開発、アルゴリズム研究業

ム医療，第 57 回日本癌治療学会学術集会ワーク

務に転向。2014 年世界初の iPS 細胞を用いた臨床研究

ショップ（2019）「加齢黄斑変性に対する自己 iPS 細胞由来網膜色素上皮(12) Zehir，A.，et al.：Mutational landscape of metastatic

シート移植」の共同研究グループに参画し、全ゲノム

cancer revealed from prospective clinical

データ解析を実施した。関西事業部バイオメディカルイ

sequencing of 10,000 patients，Nat. Med.，23，No.6，

ンフォマティクス開発部

8部長。

MSS 技報・Vol.30