がんゲノムデータベースの紹介

Introduction of the MSS clinical cancer genomic database
谷嶋 成樹＊

Shigeki Tanishima

本邦では 2015 年からがん遺伝子検査が一般医療に供され始めることで、がんゲノム医療（「プレシジョン・メディシン」や「個別化医療」などとも言われる）が始まった。三菱スペース・ソフトウエア株式会社（MSS）でも 2016 年４月からがん遺伝子検査のデータ解析業務にてがんゲノム医療分野に参入し、さらに翌 2017 年から PleSSision 検査⑴ ⑵としてがん遺伝子パネル検査を提供してきた。
さらに、2019 年度から保険診療にてがん遺伝子検査が認可され、現在では全国のがんゲノム医療中核拠点病院等にてがんゲノム医療を受診できる体制が整えられた⑶。このようにして、本邦にてがんゲノム医療がスタートしてから５年が経過しゲノムデータを含む臨床データの蓄積が進んだ。がんゲノム
医療から蓄積された臨床データは、従来の臨床研究や治験から得られたデータベースに比べて、診療全般に関する情報が含まれており、Reverse Translational Research（＊1と呼ばれるアプローチで新たな創薬や生命保険サービスなどの研究開発が進められている⑷ ⑸。本稿では、当社のがんゲノムデータベースについて紹介する。
In Japan, ﬁve years have passed since the full‒scale start of cancer genomic medicine（alsocalled “Precision Medicine” or “Personalized Medicine”）and aggregation of clinical cancer genomic data. Compared to the databases obtained from conventional clinical research and clinical trials, the clinical cancer genomic data contains information on general medical care. And
research and development of new drug discovery and life insurance special contract service arecarried out using an approach called “Reverse Translational Research” of the cancer genomic
database. We introduce our clinical cancer genomic database.

1．がんゲノム医療早わかり
1.1

従来のがん治療は RCT による治療エビデンスで決められる

a. 標準治療

b.がんゲノム医療

年齢・性別など分布を揃えたがん患者（背景の条件は統計的に偏りが無いという前提）

発がんの原因となるドライバー遺伝子変異
は人それぞれ異なるがん治療では、製薬企業治験や医師主導治験により従実は・・・

来との優位性が統計的に証明された治療法が提供される。一般的に、治験においては dbRCT（double–blindRandomized Controlled Trial：二重盲検ランダム化比較（＊2試験）

薬Ｂ

薬Ａの結果が最高の治療エビデンスとされ、日本の○国民皆保険システムでは dbRCT で認められた治療法が背景は同じ
結果だけ違う×

統計的に治療成績が良い薬品を選ぶ

承認されることが多い。これは、年齢、性別を始めとする治療に影響を与えると考えられる背景事項に関して

図1

均質な患者二群を設定し、処方する医薬品だけを変え、がん遺伝子パネル検査
ドライバー遺伝子に応じた分子標的薬を処方

がん組織遺伝子変異に対応した医薬品を選ぶ

がんゲノム医療と従来型の標準治療はエビデンスの考え方が異なる治療成績の差を統計的に評価することで、新しい治療法標準治療として全国統一的に供されるため、国民全体レが優れていることを証明する（図１a．
）。

ベルでは確実に治療による利益がもたらされる。

この時、対照群として無治療（偽薬）や従来の医薬品が用いられる。優越性が証明されたものだけ保険診療の＊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
1MSS 技報・Vol.32

1.2

がんゲノム医療ではがんドライバー遺伝子変異に自然免疫●

分子標的薬をマッチさせる

●

●

排除
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ゲノム変異
●

2010 年以降、ゲノム DNA を低コストで読み取ること

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がん抗原性は低い“Cold Tumor”のゲノム変異解析による研究が進展した。その結果か
●

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●

ゲノム変異の分類が進み、がん化に強く関連するドライ

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こ れ は、 前 述 の dbRCT 試 験 の よ う な RCT

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図3

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けられたグループの中に、ドライバー遺伝子が異なる様々なサブグループが存在することを意味している（図●“Hot Tumor”
● ●

●

【従来型】
がん抗原の認識を高める治療（Randomized Controlled Trial）試験において二群に分獲得免疫● ●免疫により選択されたがん細胞（自己もどきで認識が弱い）

バー遺伝子変異により細分化されることが判明した。

●

がん抗原性は高い排除

●

がんの増殖

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ら、同じ臨床診断・病理組織診断においてもがん組織の

●

正常細胞

正常細胞ができる次世代シーケンサーが普及したことでがん組織

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●

T細胞

免疫応答を抑制したがん細胞（免疫が止められている）【免疫チェックポイント阻害剤】
免疫のブレーキをはずす治療

免疫チェックポイント阻害剤の考え方１b．
）。dbRCT に基づく標準治療では、集団として評価した場合は確実に治療効果が見られるものの、治療の奏対象となるがん組織の状態が図３に示すような免疫シス効率自体はそれほど高くはない（20 % ～ 30 % と言われテムに強く認識されている状態の Hot Tumor が望ましる）。一般的にがんの分子標的薬は設計されたドライいと言われている⑺。

バー遺伝子に一致しなければ奏効しないため、従来の「がん」は体細胞のゲノム変異により異常な増殖能をがん種を中心とした患者分類では薬剤とのミスマッチが獲得した異常細胞の塊である。通常、がんにはゲノム変かなりの確率で生じていると考えられる。

異が多数生じている、つまり、がん抗原性が高いことか

がんゲノム医療ではがん種に関わらず個人レベルでドら自身の免疫システムからは「異物」と認識され攻撃のライバー遺伝子変異を判定するため、症例ごとに薬剤選対象となる。しかし、体内にがん組織が形成される過程択の最適化が可能になる。そのため、これまでに比べてにおいて自身の免疫システムから逃れる仕組みが働き、奏効可能性の高い分子標的薬の処方や場合によっては他自身の免疫システムに認識されつつも攻撃を逃れているがん種で承認されている分子標的薬の適応外使用が可能

Hot Tumor と呼ばれる状態になっている場合がある。になり （図２）
、治療効果の向上が期待できる。

Hot Tumor はがん抗原性が高い、すなわち、がん化に⑹よって生じたゲノム変異数（TMB：Tumor Mutation
分子標的薬の作用する場所

がんのドライバー遺伝子変異が潜んでいる場所

増殖因子受容体増殖
シグ ナ ル（＊3Burden）
や マ イ ク ロ サ テ ラ イ ト 不 安 定 性（MSI：（＊4Microsatellite Instability）が高いという特徴があり、がんドライバーとして働いている場所に「当たれば」非常によく効く
EGFR阻害薬
HER2阻害薬
MEK阻害薬・・・
当たらなければ・・・全く効かない
副作用だけが出る

さらに、免疫システムの攻撃役である T 細胞ががん組織に深く浸潤している状態がみられる。
Hot Tumor の因子の一部である TMB や MSI はがんゲノム検査により診断可能であり、既に実用に供されて核分裂核(ゲノムDNA)がん細胞いる。しかし、TMB や MSI が低いにもかかわらず免疫正確な変異解釈と推奨薬剤がキモチェックポイント阻害剤が奏効する症例が少なからずある。これらには浸潤した T 細胞側のゲノム変異や遺伝子核に作用する「殺細胞性抗がん剤」は、DNAコピーを阻害する。よって正常細胞にも強く働くため副作用が強い発現の変化が関わっていると考えられており、現在世界中で研究が進められている。

図2

分子標的薬によるがん治療

3．
臨床がんゲノムデータベース
これまで、蓄積されてきたがんゲノムデータベース

2．免疫チェックポイント阻害剤の処方もは、主に RCT 試験の際に解析された結果を蓄積したもがんゲノム医療による最適化が望まれるのである。よって、図４a．に示すとおり、あらかじめが ん の 治 療 法 の１つである免疫療法、中でも 免 疫決められた患者二群に関するデータの蓄積であることがチェックポイント阻害剤による治療は薬物による完治を多く、一般診療の症例とは必ずしも患者背景が一致せ望めるものとして非常に期待されている治療法である。

ず、患者層別化においては部分的な効果しか得られなかった。

免疫チェックポイント阻害剤が奏効する条件は、治療

2

MSS 技報・Vol.32

て、当社のがんゲノムデータベースは次のような特徴を

a. 治験データベース備えている。
治療法A（新薬など）(1)

二群に偏りなくランダム割り付け

特定のがん種モデル化された臨床データ

診断時に確定する基本的なデータ項目として、がん種治療結果
治療法（従来薬、偽薬など）（原発巣）は治療エビデンスの検索に最適化され統制された 37 種類に分類されている。その他、ステージ、家族歴、喫煙歴、悪性腫瘍に関する既往歴が記録される。

b. 臨床がんゲノムデータベース
遺伝子変異Aによる治療

確定診断後の治療経過に関しては、治療内容を示すレ遺伝子変異Bによる治療
診療に訪れたすべてのがん種

がんゲノム検査ジメンと RECIST ガイドライン⑻に準拠した治療効果を治療結果遺伝子変異Cによる治療イベントとして記録される。また、患者の状態が変化し・・・たときに、ECOG Performance Score ⑼に準拠したスコア
図４が記録されている。

がんゲノムデータベース

図6に実際に格納されているデータ例を示した。がん
近年、がんゲノム医療が診療に取り入れられてきて

ゲ ノ ム 検 査 実 施 時 に 収 録 さ れ る 項 目 は、「Pre–おり、そこから得られるデータは多様ながん種、多様な（＊6Sequence」
として示された事項であり、検査後の治療治療経過を含むことから（図４b．
）、様々ながんゲノム（＊7
経過追跡により「Post–Sequence」と示した事項が追変異と診断・治療結果の関連性を抽出することが可能に記されていく構造である。

なってきた。
【臨床経過データモデル】• イベント• 診断（生検）• 手術• 化学療法• NAC, Adj, 1st Line, 2nd Line…
• レジメン• 治療レスポンス• RECISTガイドライン• CR 完全奏効• PR 部分奏効• SD 安定• PD 進行• Performance Status• ECOG PS• 0 日常生活支障なし• 1 歩行、軽作業可能• 2 歩行可能で身の回りはすべて可能だが、日中の50%以上はベッド• 3 限られた身の回りのことのみ• 4 全く動けない

4．当社のがんゲノムデータベース
前述のとおり、当社は 2016 年４月からがんゲノム医療
市 場 に 参 入 し、 さ ら に 2017 年 か ら が ん ゲ ノ ム 検 査
PleSSision の提供などにより臨床がんゲノムデータの蓄積に努力してきた（収録件数は 2021 年 10 月時点で約 8,000症例）。現在、当社のデータベースは、図5に示すとおり（＊5
EDC（Electric Data Capture）
システムによって研究協力病院からオンラインでデータ登録が可能な構成になっており、検体に関しては中央病理診断にて統一的な

図６【モデルデータ】
201X年4月 診断
Endometrioid, Adenocarcinoma, Grade l, stageIA
201X年6月 手術
子宮、卵巣、リンパ節郭清
201X年7月~11月 Adjuvant
PTX+CBPLA 6コース→CR
201Y年3月 再発
総腸骨リンパ節 転移あり
Pre-sequence
201Y年3月~5月 1st LINE
ADM+CDDP 2コース→PD
PETで左鎖骨上L/N Meta転移有201Y年6月 PleSSision検査受診
TMB-H, MSI-H→ICI療法推奨あり
201Y年7月~12月
Pembrolizumab 単剤 12コース→CR Post-sequence
現在無治療

当社がんゲノムデータベースの臨床データモデル

病理評価がなされたのちにがんゲノムデータと統合されて格納される。

(2)

これにより検体の組織型や腫瘍含有率などゲノム解析

ドライバー遺伝子変異のスコアリング（PleSSisionScore）

結果の解釈に必要な診断情報の精度が保証される。加えがんゲノム検査にて検出された遺伝子変異の評価スコアリングシステムを備えていることが当社のがんゲノムデータベースの最も際立った特徴の１つである。がん

統合データベースシステム
検体の流れ

ゲノム検査により、数多くのがん組織の体細胞変異が同臨床情報

データの流れ事務局

QC情報
中央病理診断

衛生検査所

衛生検査所

QC情報
病理画像

QC情報
シーケンス
データ

時に検出される。これらの変異の中でドライバー遺伝子変異として発がんに関わる強さを０～5の数値で表した治療レスポンススコアである（図7）。

臨床情報

VPN

協力病院

協力病院

臨床情報

通常、がんゲノム検査の結果からドライバー遺伝子変EDCシステム

臨床情報•••

異を抽出する作業は、がんゲノムのエキスパートの手に臨床情報管理
アクセス制限2段階認証委ねられることが多いが、PleSSision Score はがんゲノム
ゲノム変異情報

検査の解析プログラムにより自動的に付加される仕組み

協力病院になっており、属人性を排した再現性と客観性の高い評

臨床がんゲノム
統合データベース

価スコアである。これにより、多数の症例が収録された
図５

データベースからドライバー遺伝子変異の候補を簡単にオンライン化された臨床がんゲノムデータベースの構成図検索できるようになった。

3MSS 技報・Vol.32

ドライバー変異が備える特徴を点数化し個別層別化スコアとして使用する治療薬を推奨できるドライバー

ドライバーとして採用できない

他に選択肢が無い場合治療薬を推奨できるドライバー

非常に弱い
Tolerant

弱いWeak強いStrong

非常に強いVery Strong

123

≧4

腫瘍クローンのポピュレーション
評価を加点

図7

変異の機能を加点（主にデータベースを参照）

コピー数変異の効果を加点

Oncogene・増殖パスウェイの亢進・リン酸化の亢進

ドライバー因子に対応した治療エビデンスレベル

Oncogene
・増幅（治療の有効性有害事象の頻度）

Suppressor gene・タンパク質機能の喪失
・発現のロスSuppressor gene
・LOH, Bi-allelic・Homozygous Deletion

がん発症メカニズムを解明すべき領域

治療ターゲット明確③
癌腫別エビデンス
対応領域
（従来型）

①
ゲノム医療奏効域④
治療困難領域②
治療薬が待たれる領域（治験・適応拡大）

発がん・悪性化に寄与するドライバー遺伝子変異の強さ(PleSSision Score)

がんドライバー遺伝子変異の強さのスコア（PleSSision Score）

図8

患者層別化マップの考え方

表1 がんゲノム検査に基づく治療結果の例（CLHURC 検査中 161 症例の追跡可能な 28 症例）⑽5．当社のがんゲノムデータベースによる・ドライバー変異候補検出率
・変異に基づく治療推奨率（エビデンスD以上）

患者層別化の試み

91%
46%

・変異に基づく治療実施率
上記治療実施例中- 奏効率(PR/CR)- 病態制御率(SD以上)

10. Detailed information regarding post-sequencing treatment
Patient
Primary site
Targeted gene alteration
007
Esophagus
BRCA loss
010
Esophagus
PIK3R1 loss
012
BreastGermline PTEN R130*
030
BreastPIK3CA H1047R
045
Colorectal
FBXW7 R465H
048
NSCLC
EGFR E746_S752V
051
Urothelial
ERBB2 amp057Colorectal
EGFR S464L
074
BreastAKT1 E17K
081
BreastAKT1 E17K
083
Ovary
PIK3CA amp
084
BreastGermline BRCA2 D1990A
095
Colorectal
MSH6 loss, TMB-high (12.1 mut/Mb)
096
BreastERBB2 amp
098
Solid pseudopapillary neoplasm
BRCA2 P2612T
100
Stomach
BRCA1 E1754G
110
Esophagus
ERBB2 amp133
NSCLC
ERBB2 G778_P780dup
136
BreastPIK3CA amp
137
Endometrial
MTOR Q1492L
141
Head and neck
ERBB2 S310Y
142
Endometrial
PIK3CA H1047R
146
Colorectal
FBXW7 R393*
147
Pancreas
ARID1A Y462*
148
Neuroendocrine carcinomaTMB-high (120.8 mut/Mb)
149
VaginaGermline BRCA2 G3355Vfs*28
150
Esophagus
BRCA2 K2538T
157
Colorectal
BRCA2 S2670L

これまで述べたように、分子標的薬が免疫チェックポイント阻害薬を効果的に使用するためには、患者群を奏効可能性の高いグループに層別化することが望まれる。精度の高い患者層別化は、効果の薄い投薬を減ずることが可能になり、不要な副作用減や経済的負担減、さらに社会全体では医療費削減につながる大変重要な事項である。

11%
47%
76%

Treatment
5-Fluorouracil + Cisplatin
Everolimus
Everolimus
Everolimus + S-1
Propagermanium
Gefitinib
Trastuzumab
Panitumumab + Irinotecan
AKT inhibitor + Fulvestrant
AKT inhibitor
Everolimus
Carboplatin + PaclitaxelCapeOX + Bevacizumab
Trastuzumab + Carboplatin
mFOLFOX6
Capecitabine + Cisplatin + Trastuzumab
Capecitabine + Cisplatin + Trastuzumab
Trastuzumab
Everolimus + Exemestane
Everolimus + Letrozole
Trastuzumab + Docetaxel
Everolimus + Letrozole
Propagermanium
mFOLFOX6
PD-1 inhibitor
Olaparib
5-Fluorouracil + Cisplatin
mFOLFOX6

Genotype-matched
No
No
No
Yes
No
Yes
Yes
No
Yes
Yes
Yes
No
No
Yes
No
Yes
Yes
Yes
Yes
No
Yes
Yes
NoNo
Yes
Yes
Yes
Yes

Best response
SDSD
PD
PD
PD
CR
PRSDSDSD
SDPD
SDPD
SD
PR
PRPRPDPDPRSDPDPDCRSDPRPD

これまで患者層別化は、基礎研究により解明された疾患の要因と治療薬の作用機序により予測されたパラメータ（＊8（診断情報）で患者群を階層化し、治験により OS

図 11 の「①ゲノム医療奏効域」には全体の 30 % の症例やが入ることがわかった。また、表１に示す治療結果から、PFS（＊9を見ることによって、奏効可能性の高い患者層の同領域の奏効率を算出したところ 80 % となった。これ判別方法を証明するという方法がとられていた。しかしは、がんゲノム変異に基づく治療全体の奏効率（＊ 10であ

この方法では、特定のがん種に関して、かつ、患者リクる 47 % に比べ非常に高く、PleSSision Score による患者ルート条件の中での層別化は可能であるが、一般診療で層別化が可能であることを示唆している（当社調べ）。

取扱う多様な症例に対する複数がん種にまたがる層別化

免疫チェックポイント阻害剤の奏効に関する層別化は非常に困難である。

パラメータである TMB に関して、Pre–Sequence の臨床

当社のがんゲノムデータベースは、一般診療の症例経過との比較を示したものが図９である（当社調べ）。

データの蓄積を目的としているため、特定のがん種に限定されず多様なものが収録されている。また、年齢、病期

1,277600
TMB(Tumor Mutation Burden)
Nonsynonymous Mutations/Sampleを始めとする患者背景に関しても、治験によるデータベースに比べると多様性に富んでいる。
このような当社データベースの特徴を生かすためには、がん種横断的に患者の病態を表す指標が必要になる。
がんゲノム検査は、まさにそのために行う検査であり、

500
400300200

前述のドライバー遺伝子変異スコアリング PleSSision

100

Score により、分子標的薬の奏効が期待できるかどうか0を判定することができる（図８）。
一般診療向けのがんゲノム医療として実施した

CR：完全奏効 PR：部分奏効 SD：安定 PD：進行PRCR

PRSD
PD
SD
PD
PD
PD
PD
PD
PD
PD
患者治療歴における免疫チェックポイント阻害剤を含むレジメンの治療ベストレスポンス（RECISTガイドライン基準）

PDPR

出典：当社調べ

CLHURC 検 査 ⑽ の 治 療 追 跡 結 果（ 表 １） に 関 し て、

図9 がんゲノム変異負荷量（TMB）と免疫チェックポイント阻害剤奏効の関係

PleSSision Score を用いて再評価を実施したところ、4MSS 技報・Vol.32

変異が検出された遺伝子の治療エビデンスレベル

同図から、TMB 値が約 200 を境に効きやすくなっている傾向が見える。ただし、TMB が非常に低い症例でも奏効している例があり、それが TMB 検出の問題に起因しているのか、免疫チェックポイント阻害剤の奏効機序に関係しているのかに関しては現時点では分かっておらず、今後の研究の進展により解明されることが期待されている。
6．がんエクソームシーケンスによる全遺伝子変異のデータベース化

ドライバー遺伝子変異の強さ（PleSSision Score）
00.5

A121.5132642.5186313③癌腫別エビデンス対応領域
BCD

11477131514337864831823117516596532565

149

44.5546151118151②治療薬が待たれる領域（治験・適応拡大）
4382

1989181

出典：当社調べ

現在、保険診療にて供されているがんゲノム検査は、350 以下の遺伝子を対象としたものに限られている。ヒ

4①ゲノム医療奏効域④治療困難領域
E3.5

図 11

がんエクソーム変異解析結果の層別化マップ例

トゲノムには約２万の遺伝子がコードされており、その中でがんの発症に強く関連する遺伝子は 800 程度である

がんエクソームシーケンス 1,055 症例のドライバー遺⑾ことが知られている 。しかし、がんの発症機構は非常伝子変異解析結果を図８の患者層別化マップ形式にあてに複雑であり、がんゲノム研究は現在も精力的に進めらはめたものが図 11 である。マス目の中の数字は、1,055

れ、いままで知られていなかった遺伝子の変異ががんの症例のがんエクソームシーケンス結果から検出された発症に関わっていることがしばしば発見される。例えばがんの発症に関わると考えられる遺伝子変異の数であ近年、東アジア人において膵臓がんのかかりやすさに関り、検出の総延べ数が示されている（当社調べ）。

連していると考えられる遺伝子変異として rs78193826 ⑿7．
がんゲノムデータベースから画期的創薬やが新たに発見された。当該変異をコードしている GP2

新しい生命保険特約などの開発に向けて遺伝子は、これまでがん関連遺伝子としては認識されていなかった遺伝子である。このように、がんに関係するこれまで述べたように、実臨床のがんゲノムデータ全ての遺伝子変異を知るためには、全遺伝子のシーケンベースにより症例の層別化が進展し、患者への利益と医スであるがんエクソームシーケンスが望ましい。特に、療経済的な利益の両面をもたらすことが期待できる。

免疫チェックポイント阻害剤の奏効に関しては、これまさらに、がんゲノムデータベースは新薬の開発や医療で知られていなかった様々な遺伝子の関係性が解明され関連サービスの開発についても多大な貢献が期待されてつつあり⒀、それらの検出を迅速に診療に取り込むためいる。
例えば、図 11 の「②治療薬が待たれる領域」に含まれには、がんエクソームシーケンスが必須になる。
そ こ で、 当 社 で は が ん エ ク ソ ー ム シ ー ケ ン ス

る症例に関しては、既存薬剤の適応症拡大や新薬の投入

PleSSision Exome ⒁ を実用化するとともに、1,000 症例が望まれている。がんゲノムデータベースには、この領以上のがんエクソームシーケンス結果をデータベース化

域における治療ターゲット遺伝子と症例の発生密度情報して活用するプロジェクトが進行中である（図 10）。

が含まれており、薬剤上市後の潜在市場規模が一目瞭然となる。表２は、そのように出現が期待されている薬剤のリストである。
「②治療薬が待たれる領域」の階層に変異プロット（縦軸：遺伝子、横軸：症例、グラデーション：変異の影響度）

含まれる患者層は、ドライバー遺伝子変異が明確な群であるため、治療薬があれば高い奏効率が期待できる群である。この情報を用いることで、ハイリスクと言われる創薬事業にて、困っている多くの患者層に確実性の高い新薬を届けることが可能になる。
今後、がんゲノム医療は確実に進展していき、患者の層別化もより精緻なものになることが予想されている。

CNVプロット（縦軸：遺伝子、横軸：症例、グラデーション：増幅（赤色）、欠損（青色））

原理的にがん遺伝子変異は個人ごとに異なるため、究極の層別化は個人ごとに最適な医療をマッピングすること
出典：当社調べである。そこまで極端に進展するには相当時間がかかると思われるが、今後、同じがん種でも数十～数百のグ

図 10 がんエクソーム変異解析結果のプロット例（N=1,055）

5

MSS 技報・Vol.32

表2

今後治療薬の開発が望まれる
ドライバー遺伝子の阻害薬リスト

8．むすび
これまで、臨床データベースのゴールとしては、人工前臨床レベルのエビデンス出現頻度の高い上位10阻害薬（# of Pts : 1,055）

知能（AI）の応用による病気の診断精度の向上や診断自図11の「②治療薬が待たれる領域」に相当する候補治療薬剤のリストNo.
12345678910動化などが注目されてきた。もちろん AI の応用などもExperimental Drugs
CTNNB1 Inhibitor
EZH2 inhibitor
WNT Inhibitor
HDAC Inhibitor
PI3K Inhibitor (Pan)RET Inhibitor
ROS1 Inhibitor
ATR Inhibitor
CDK4/6 Inhibitor
BET Inhibitor (Pan)

重要であるが、本論においては、さらに将来患者に直接的な利益をもたらす効果として、患者層別化手法の開発を通じてあらたな治療薬開発の加速や、がんゲノムを応用した個別化医療をサポートする保険商品の開発によって治療の経済的な負担軽減が社会的なゴールとして設定できることを示した。
最後に、本論をまとめるにあたり貴重なデータ及びご出典：当社調べ

指導をいただいた、慶應義塾大学医学部 腫瘍センター
ゲノム医療ユニットの西原 広史教授、林 秀幸講師、ループに細かく分類される時代はまもなく訪れると考え

四十物 絵理子助教、中村 康平助教、今井 光穂助教及びられる。非常に困ったことに、最初に述べた dbRCT に同ユニットの皆様方に深くお礼を申し上げる。

よる治療法開発は、そのように細かく分類された患者群の取り扱いが不得手であり、これは、がんゲノム医療と＊1

日本の皆保険診療システムとの相性があまり良くないこ実臨床で得られた検体や臨床情報、ゲノム情報から基礎研究等に必要な基礎情報を得ること。とを示唆している。

＊2

そのような状況を打破する一つの方策として、損害患者だけではなく治験薬を処方する医師も、それが新薬か偽薬かを知らされていない試験方法。最も結果に保険や生命保険の特約等の形式で、薬剤の適応外使用をバイアスが加わりにくい試験手法と言われている。

サポートすることが検討されている（表３）
。保険設定

＊3

がん組織に生じたゲノム変異数の総数、または単位長において、奏効可能性の高い患者層の密度分布や、奏効当たりの数。ヒト自身の免疫系ががん細胞を識別する率などは非常に重要なパラメータとなる。従来はそのよための指標として考えられた。

うなパラメータを得ることは非常に難しかったが、がん＊4細胞増殖時に生じる DNA の変異を補正する遺伝子にゲノムデータベースによりそれらの情報が確実に入手で異常が生じた場合、ヒトゲノム上のマイクロサテライきるようになる。

ト領域（全ゲノム上に満遍なくちりばめられている）と呼ばれる DNA 繰り返し配列の長さが変異する現象。

表3

これも、免疫系の識別に関わると考えられている。

今後保険のサポートが望まれる領域
＊5

発症前

目的

主な年齢層

診 療 内容費用概算

早期発症リスクを知る

小児～中年

ゲノム検診
（遺伝性疾患の健康診断）

50万円

公的保険が ん保 険

今後保険のサポートが望まれる領域

ウェアのことを EDC（Electric Data Capture）と呼ん〇

確定診断後の一時金

中年以降

家族性腫瘍の検査

早期がんの場合

生殖細胞系列ゲノム検査

40～50万円

一部の癌腫

標準治療終了後のがんゲノム検査

中年以降

保険診療によるがんゲノム検査

数万円～17万円

〇

治療

中年以降

患者申出療養制度
受皿試験 NCCH1901

約40万円

治療

中年以降先進医療

数百万円

再発後任意のタイミングでのがんゲノム検査

中年以降自費診療によるがんゲノム検査（PleSSision検査）

60～100万円〇

再発直後のがんゲノム医療

中年以降

薬剤の適応外使用数百万円～千数百万円〇

臨床研究などにおいて診療データを取集するソフト
でいる。

〇

定額給付金

〇

＊6

がんゲノム検査を実施するまでの臨床履歴のこと。

＊7

がんゲノム検査実施後の臨床履歴。これは、がんゲノ＊8Overall Survival：全生存期間。治療開始後、生存した

ム検査結果の影響を受けていると考えられる。

発症後特約で対応期間。
＊9

出典：当社調べ

Progression Free Survival：無増悪生存期間。治療開始後、病態増悪が認められるまでの期間。

＊ 10

治 療 に よ り が ん 組 織 が 完 全 消 失（CR：CompleteResponse）、または、サイズが３割以上縮小（PR：Partial Response）した症例の分布密度。

6MSS 技報・Vol.32

Cancer Therapy Evaluation Program：Common

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執筆者紹介

tumors versus immunologically hot and cold tumors
and response to immune checkpoint inhibitors，J.

谷嶋 成樹

Immunother. Cancer，6，No.1，157（2018）1989 年入社。関西事業部へ配属後、防衛関連システム、(8) 日本臨床腫瘍研究グループ（JCOG）：固形がんの治療

気象レーダシステム、電力系統制御システムのソフト

効果判定のための新ガイドライン（RECIST ガイド

ウェア開発に従事。1999 年からバイオインフォマティクライン）－改訂版 version 1.1 －日本語訳 JCOG 版

ス・ゲノム解析のシステム開発、アルゴリズム研究業務

ver.1.0（2010）に転向。2014 年世界初の iPS 細胞を用いた臨床研究「加http://www.jcog.jp/doctor/tool/recistv11.html

齢黄斑変性に対する自己 iPS 細胞由来網膜色素上皮シー(9) 日 本 臨 床 腫 瘍 研 究 グ ル ー プ（JCOG）：ECOG のト移植」の共同研究グループに参画し、全ゲノムデータ

Performance Status（PS）の日本語訳解析を実施した。現在、関西事業部バイオメディカルイ

http://www.jcog.jp/

ンフォマティクス開発部

7部長。

MSS 技報・Vol.32