平成 15 年度成果報告書「『臨床インフォマティクス』分野の開拓に関する調査」

成果報告書

平成 16 年 3 月（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構
委託先

社団法人

バイオ産業情報化コンソーシアム

はじめに2003 年 4 月、ヒトゲノム計画に参加した米国、英国、日本、フランス、ドイ
ツ、中国の政府首脳がヒトゲノム解読終了の共同宣言を発表しました。アメリカのジェームス・ワトソンとイギリスのフランシス・クリックによる DNA の二重らせん構造の発見から約半世紀後のことです。
現在では、病気の起こる仕組みを DNA レベルで解析し新薬開発を目指すゲノ
ム創薬、生体内で実際に様々な働きを持つタンパク構造の解析や機能の解析やこれらを活用したテーラーメイド医療、臨床現場への応用について、世界中の研究機関やバイオ関連企業が激しい競争を繰り広げています。
社団法人 バイオ産業情報化コンソーシアムが対象としているこの事業領域
は、飛躍的な発展・拡大が期待された分野です。しかし、この分野は、最先端領域（研究の進展が文字どおり｢日進月歩｣）であるが故に、その多くがトライ
アルの段階にあり、実現の時期やニーズの把握など、事業性を見極めるのが難しいのも事実です。世界中の企業が熾烈な競争を展開しながら、新たなビジネ
スモデルを模索しているのが現実の姿といえましょう。
しかし、昨今のゲノム研究、プロテオーム研究の成果や、現在我々が参画している複数のプロジェクトの成果からみて、人類の夢である「テーラーメイド医療」や「ゲノム創薬」の実現はすぐ間近にあり、「食品・環境・エネルギー」
が具体的な市場となるのも遠い先ではない、と考えています。
とりわけ、「臨床インフォマティクス分野」はバイオテクノロジー戦略大綱
でも大きく取り上げられた分野であり、これまでのバイオ研究の成果を多くの国民に直接還元できる分野として、その具体化に大きな期待が寄せられています。
我々は、予防・早期診断、さらには健康管理の領域までを対象とする「臨床インフォマティクス分野」開拓の一翼を担うとともに、当分野がより大きく成長し、わが国産業の新たな中核となることを期待しています。

目次
1. 調査の目的 ....................................................................................................................... 1
2. 調査の体制 ....................................................................................................................... 2
3. 「臨床インフォマティクス」概念の明確化 ..................................................................... 5
3.1「臨床」が指し示すもの ........................................................................................ 6

3.2「インフォマティクス」が指し示すもの ............................................................... 7

3.2.1

バイオテクノロジー戦略大綱.......................................................................... 7

3.2.2

バイオテクノロジーの成果とバイオインフォマティクス............................... 83.2.3

従来の医療情報との関係............................................................................... 11

3.3

期待される臨床インフォマティクス .................................................................... 13

3.4「臨床インフォマティクス」の定義 .................................................................... 14

4. 臨床インフォマティクスへ向けた動き .......................................................................... 16
4.1

基盤となる研究 .................................................................................................... 16

4.1.1
4.2

-omeと臨床インフォマティクス ................................................................... 16

基盤となる技術 .................................................................................................... 23

4.2.1

バイオインフォマティクス ........................................................................... 23

4.2.2

医療情報........................................................................................................ 33

4.2.3

インフォメーションテクノロジー................................................................. 37

4.2.4

バイオツール................................................................................................. 39

4.3

応用分野 ............................................................................................................... 47

4.3.1

トランスレーショナルリサーチ .................................................................... 47

4.3.2

臨床への応用................................................................................................. 51

4.3.3

健康維持・管理への応用............................................................................... 57

4.4

多様な展開可能性................................................................................................. 59

4.4.1

創薬への応用................................................................................................. 59

4.4.2

健康食品への応用.......................................................................................... 61

5. 先行事例調査 ................................................................................................................. 65
5.1

ゲノムベースの事例調査 ...................................................................................... 65

5.1.1

プロジェクトの概要 ...................................................................................... 65

5.1.2

ビジネスモデル設定 ...................................................................................... 67

5.1.3

必須の基盤ツール.......................................................................................... 69

5.1.4

課題 ............................................................................................................... 71

5.1.5

ロードマップ想定.......................................................................................... 73

5.2

トランススクリプトームベースの事例調査 ......................................................... 74i5.2.1

プロジェクトの概要 ...................................................................................... 74

5.2.2

ビジネスモデル設定 ...................................................................................... 76

5.2.3

必須の基盤ツール.......................................................................................... 77

5.2.4

課題 ............................................................................................................... 78

5.2.5

ロードマップ想定.......................................................................................... 79

5.3

プロテオームベースの事例調査 ........................................................................... 80

5.3.1

プロジェクトの概要 ...................................................................................... 80

5.3.2

ビジネスモデル設定 ...................................................................................... 83

5.3.3

必須の基盤ツール.......................................................................................... 85

5.3.4

課題 ............................................................................................................... 87

5.3.5

ロードマップ想定.......................................................................................... 88

6. 臨床インフォマティクスのビジネスモデル設定............................................................ 89
6.1

ビジネスモデルの考え方 ...................................................................................... 89

6.2

研究ステージモデル ............................................................................................. 90

6.3

臨床応用ステージ................................................................................................. 91

6.3.1

科学フィルター ............................................................................................. 92

6.3.2

法的倫理的フィルター .................................................................................. 93

6.3.3

事業性フィルター.......................................................................................... 96

6.4

ビジネスステージモデル ...................................................................................... 97

6.4.1

想定される知識ベース群............................................................................... 97

6.4.2

臨床インフォマティクス分野のビジネスモデル ........................................... 99

6.4.3

健康モデル .................................................................................................. 103

7. 臨床インフォマティクス分野開拓に向けた提言.......................................................... 108
7.1

産業化と基盤の関係 ........................................................................................... 110

7.2

基盤構築の骨格と提言........................................................................................ 111

7.3

基盤構築の骨格を支える個別提言...................................................................... 112

7.3.1

個別提言１：ELSIを巡る課題 .................................................................... 113

7.3.2

個別提言２：バイオツール ......................................................................... 117

7.3.3

個別提言３：システム標準 ......................................................................... 120

7.3.4

個別提言４：臨床情報 ................................................................................ 122

7.3.5

個別提言５：規制緩和 ................................................................................ 126

7.3.6

個別提言６：標準化の推進 ......................................................................... 129

7.3.7

個別提言７：人材育成 ................................................................................ 133

7.4

総合的提言 ......................................................................................................... 135

7.4.1

総合的提言１............................................................................................... 136

7.4.2

総合的提言２............................................................................................... 139

ii

巻末資料目次
Peter J. Tonellato, Ph.Dによる報告書................................................................................. 1
Executive Summary ........................................................................................................ 3
Part I.

Overall Assessment and recommendation ....................................................... 6

Part II. Steps to Evaluate, Plan, and Implement Technologies, Information Scienceand Genetics into a Health Care System...................................................................... 22
Part III. A Proof of Concept Proposal............................................................................ 42
Supporting Material ...................................................................................................... 73
ヒアリング要旨................................................................................................................. 127
東京医科歯科大学 田中 博教授 .................................................................................... 128
山口大学医学部 佐々木 功典教授、井上 裕二教授...................................................... 132
国立がんセンター 水島 洋 室長 .................................................................................. 136
京都大学大学院 辻本 豪三教授、東レ株式会社 内海 潤氏 ......................................... 140
シンポジウム要旨 ............................................................................................................. 144
主賓者挨拶 片山専務理事 ............................................................................................. 149
主賓者挨拶 西田参事 .................................................................................................... 149
来賓挨拶 宮本課長補佐................................................................................................. 149
基調講演 五條堀教授 .................................................................................................... 150
基調講演 Peter J. Tonellato, Ph.D Chairman/CSO .................................................... 151
プレゼンテーション 佐々木教授 .................................................................................. 152
プレゼンテーション Mr. James F. Stern..................................................................... 153
プレゼンテーション 水澤教授...................................................................................... 154
プレゼンテーション 内田助教授 .................................................................................. 155
プレゼンテーション 内海担当部長............................................................................... 156
プレゼンテーション 田中教授...................................................................................... 157
パネルディスカッション............................................................................................... 158
質疑応答........................................................................................................................ 163
用語集............................................................................................................................... 165i

調査の目的と体制
1. 調査の目的
激しい国際競争の中で実施されたわが国のバイオサイエンス関連の研究開発は、現在、具体的な成果が問われている。ミレニアム予算も平成 16 年度で終了し、平成 17 年度から
は新たなスキームの下に、国民各層に具体的な成果を還元していくことが求められている。
その意味で本調査のテーマである｢臨床インフォマティクス分野の開拓｣は、・これまでの研究開発の成果を新たな産業創出に繋げる道筋を示すこと。
・産業創出の各ステージにおける課題と課題克服の方向を明らかにすること。
・これにより、平成 17 年度以降の｢臨床インフォマティクス分野｣における産業政策ターゲットを明らかにすること。
が、大きな目標となる。
本調査では、現段階での研究成果を踏まえ、これらの成果を目に見える形で国民にフィードバックする新しいビジネスモデル像を描きながら、その根幹となる産業基盤を明確にし、これにより、調査結果が今後の産業政策立案に向けた具体的な資料として活用されることを目指す。
本調査では最初に、臨床インフォマティクスの概念規定を行った上で、国内外の臨床イ
ンフォマティクス関連プロジェクトの先行事例の概要を把握、整理する。次に、臨床イン
フォマティクス分野におけるビジネスモデルのあり方を検討しながら、産業化促進に必要な基盤を明確にした上で臨床インフォマティクス分野の開拓に向けた提言を取りまとめる。
巻末には本調査の一環で行ったシンポジウムでの資料を中心に、現在取り組まれている
臨床インフォマティクス分野開拓に向けた動きに関連する資料を掲載する。

1

2. 調査の体制
本事業を進めるにあたり、「調査委員会」を設置し、本調査への指導、助言を行うものとする。また、同コンソーシアム内に調査ワーキンググループを設置し、本調査を推進するものとする。事業の一部は専門機関に外注する。管理体制と実施体制は下図の通りである。
(1) 研究体制スキーム
社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム（JBIC）
責任者：戦略企画本部担当部長

戦略企画本部

苙口

隆重「臨床ｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ分野の「臨床ｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ分野の開拓に関する調査」

開拓に関する調査」

委員会

ﾜｰｷﾝｸﾞｸﾞﾙｰﾌﾟ

(2) 法人体制スキーム
社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム

運営委員会
倫理審査委員会
総会

理事会

会長

専務理事

事務局

監事

業務推進本部
戦略企画本部
研究開発本部

ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽｾﾝﾀｰ
生物解析研究ｾﾝﾀｰ

2

調査委員会委員一覧（敬称略）
委員長

五條堀

孝

国立遺伝学研究所

生命情報・DDBJ 研究センターセンター長・教授
学識経験者委員・氏名 50 音順
委員

内田

和彦

筑波大学

委員

沖田

極

山口大学医学部委員

田中博

東京医科歯科大学

委員

委員

辻本

水島

豪三

洋

基礎医学系生化学分子腫瘍
教授・同付属病院

助教授
病院長

情報医科学センター

難治疾患研究所

生命情報学

京都大学大学院

薬学研究科

センター長

教授

ゲノム創薬科学研究分野

教授

国立がんセンター研究所

疾病ゲノムセンター

ゲノム技術・情報研究グループ室長

企業委員・氏名 50 音順
委員

内海

潤

東レ株式会社

研究・開発企画部 CR 企画室

主幹・バイオメディカル担当部長
委員

下田

正文

株式会社 DNA チップ研究所

委員

濱崎

勇二

株式会社島津製作所
専門部長

3

常務取締役

官庁大学本部

技術開発部

調査ワーキンググループ主担当者一覧（敬称略）
正文

株式会社 DNA チップ研究所

伊部辰郎

三井情報開発株式会社

苙口隆重

社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム

片桐俊幸

社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム

嘉納

時男

社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム

菊野茂

株式会社島津製作所

児玉貞夫

株式会社富士通九州ｼｽﾃﾑｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ斎藤雅光

ｱﾌﾟﾗｲﾄﾞ・ﾊﾞｲｵｼｽﾃﾑｽﾞ・ｼﾞｬﾊﾟﾝ株式会社

坂本洋一

株式会社日立製作所

笹本博幸

三井情報開発株式会社

高野洋

三井情報開発株式会社

グループリーダ 下田

常務取締役

以下氏名 50 音順

東福寺

幾夫

オリンパス株式会社

花岡

秀樹

産業技術総合研究所 生物情報解析研究センター

福間義也

日立ソフトウェアエンジニアリング株式会社

藤原昇

日立ソフトウェアエンジニアリング株式会社

古田利夫

日本電気株式会社

牧野徹

株式会社ノバスジーン

松浦幸男

社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム

村元浩

ｲﾝﾃｯｸ･ｳｪﾌﾞ･ｱﾝﾄﾞ･ｹﾞﾉﾑ･ｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ株式会社

山口政仁

富士通株式会社

由森

博之

オリンパス株式会社

4調査内容
3. 「臨床インフォマティクス」概念の明確化
人がより健康・安全・安心して暮らせる社会の実現を目指すバイオテクノロジー戦略大綱（以下、「BT 戦略大綱」）において、その実現に向け「臨床インフォマティクス」が大きく取り上げられている。
臨床インフォマティクスは、個人の遺伝情報、タンパク発現情報などと臨床情報をイン
フォマティクスを介して融合させる新たな分野であるが、その概念はまだ明確ではない。
テーラーメイド医療や予防医療等のベースとなる基盤技術分野であり、ゲノムやトランス
クリプトーム、プロテオームといった情報を臨床へ応用するスキームが臨床インフォマテ
ィクスを支えるものであると考えられる。
本章では臨床インフォマティクスの概念を明確化させるため、以下の項において様々な切り口でその実態を検証する。

5

3.1 「臨床」が指し示すもの
臨床インフォマティクスという言葉は「臨床」と「インフォマティクス」の融合語であり、それぞれに従来から考えられている意味を持っている。まずは臨床について、その語が指し示す範囲を明確にする。ここでは従来の臨床とこれからの医療・健康の将来性を合わせ、臨床インフォマティクスが扱う範疇としての臨床について述べる。
図 3.1 において、臨床がカバーする範囲は疾患を持つ人、あるいは疾患を疑われる人、そして疾患の予後にある人を対象とした医療の分野である。慢性疾患を除き、人間は常に疾患状態にあるわけではないが、疾患に罹患するリスクを軽減させるために予防医療が存在し、さらにその周辺には健康維持・管理が存在する。人間は、誕生してから死に至るまで、基本的には健康な状態にあり、病気になって回復するプロセスを繰り返す。人体という精巧なシステムの一部が変調をきたせば｢病｣の状態となり、システムが完全に破綻すれば「死」が訪れるのである。臨床から健康維持・管理に及ぶすべての領域は社会のあり方に密接に関係するが、ここでは「よりよく生き、よりよく食べ、よりよく暮らす」社会が根底に存在すると考える。

よりよく生き、よりよく食べ、よりよく暮らす社

臨床
病人
半健康

予防医療

半病人

健康維持・管理

健康
誕生

死
成人

青年期

老年期

図 3.1 臨床-予防医療-健康維持・管理の概念

6

3.2 「インフォマティクス」が指し示すもの
3.2.1 バイオテクノロジー戦略大綱
臨床インフォマティクスという言葉の定義を検討するうえで、BT 戦略大綱で述べられている臨床インフォマティクスについて考える必要がある。BT 戦略大綱において臨床インフォマティクスという言葉が使われているのは「第二部動計画」における「戦略 1行動計画と未来像」の「第一章行研究開発の圧倒的充実」で記述されている「3. 研究開発のターゲット」の項である。この項において臨床インフォマティクスが記載されている部分を抜粋したのが図 3.2 である。
臨床データや患者の医療情報を収集・電子化し、それらの情報と個人の遺伝情報、タンパク質発現情報等を相互にリンクさせることにより、テーラーメ
イド医療、予防医療等のベースとなる疾患診断システムの開発など、「臨床インフォマティクス」分野の開拓を行う。
［平成 15 年度着手、平成 19 年度達成］（経済産業省）

図 3.2 BT 戦略大綱中の『臨床インフォマティクス』に関する記述
この記述から考えられるのは、ここで述べられているインフォマティクスが「個人の遺伝情報」や「タンパク質発現情報等」を扱うものであり、従ってインフォマティクスの意
味するところを正確に検討すれば、それは「バイオインフォマティクス」と定義できるということである。
そもそも、BT 戦略大綱はバイオテクノロジーに関する戦略を述べたものであり、この大綱に記載されている事項はバイオテクノロジーと密接に関連したものである。その観点か
ら考えれば、臨床インフォマティクスがバイオテクノロジーの成果をバイオインフォマテ
ィクスを利用して臨床の領域で活用することを意図していると言える。

7

3.2.2 バイオテクノロジーの成果とバイオインフォマティクス
1980 年代半ばにスタートした｢国際ヒトゲノム計画｣は、2003 年 4 月 14 日に関係 6 カ国
首脳により、ヒトゲノム配列を 99.99％の精度で解読したとの宣言がなされ一区切りを迎えた。ワトソン・クリックによる DNA の二重螺旋構造の発見から 50 年という節目の年に、人類の掲げた偉業が達成されたことになる。2003 年 10 月の時点で、約 140 種の微生物、ヒトを含めて 20 種の真核生物のゲノム配列が公表されており、単一種のゲノムの解析に留
まらず、複数種のゲノムの比較すら可能な時代になりつつある。
生物学は従来の還元主義的な分子生物学から、分子生物学を礎として、構成要素がどのように相互作用するのかを理解しようとする、全体主義的なシステム生物学への急激なパラダイム・シフトを迎えている。ヒトゲノム研究は、その配列決定を受けて正に第二期（ポストゲノムシーケンス時代）に突入しようとしている。従来の遺伝子やタンパク質単体の配列・構造解析に加えて、転写された mRNA 量を包括的に測定するトランスクリプトーム
解析、遺伝子産物として発現しているタンパク質全てをターゲットとするプロテオーム解
析、細胞内に存在する代謝産物を一挙に測定するメタボローム解析のように、生体分子を｢網羅的に｣測定・解析するアプローチが非常に盛んになってきた。
生命現象の構成要素である遺伝子、遺伝子転写産物、タンパク質、代謝産物がどのように相互作用してネットワークを形成し、表現型（phenotype）として発露して行くかという過程を理解しようとする機運が高まっている。この過程を支えているのは、情報工学の立場から生物学的課題の解決を試みる、バイオインフォマティクスと呼ばれる分野である。
バイオインフォマティクスは、古典的には遺伝子配列や生化学反応の解析手法の研究開発を出発点として、大規模実験を管理および推進する情報技術基盤の開発、遺伝子構造や機能予測、タンパク質構造解析、トランスクリプトームあるいはプロテオームにおける相関解析、あるいは因果推定、生体内ネットワークの定性的・定量的解析の理論研究へと広がりを見せている。バイオインフォマティクスの各分野と生物情報の流れとの関係を図 3.3にまとめた。

8

図 3.3 生物情報の流れとバイオインフォマティクス分野の対応
ゲノムに関する基礎研究を含めて、バイオテクノロジー技術には、世界各国が膨大な投資をしてきたが、影響は広く医療、医薬品、農業、食品、化学、環境といった産業分野に及ぶ。バイオインフォマティクスは、膨大、かつ多種多様な生物学や医学の情報を整理し知識発見を支援することから、ゲノム創薬、疾患感受性遺伝子の同定や多様性の発見に基づく遺伝子診断や個別化医療、遺伝子発現解析やプロテオーム解析による病態解明に大きなインパクトを与えている。疾病についても分子生物学的知見の蓄積が進み、分子間ネッ
トワークと関連付けて発症機構や病態の体系的な理解が深まってきている。
一般に、ある生物種のゲノムには個体差が存在し、遺伝子の多型が疾病の易罹患性や薬物応答性に関わっていることが知られている。薬物応答性については、米国の死因統計の第 4 位が薬物の副作用による死亡であることから、薬剤応答性に関与する遺伝子多型の情報を活用することで、大幅に患者のリスクや医療経済学的な損失の低減が図れると期待される。同様に、がん、心疾患、糖尿病といった疾病の多くが、複数の疾患感受性遺伝子と環境因子がリスクファクターとなる多因子疾患であり、遺伝子多型が疾患の発症リスクに影響を与えることが明らかにされている。
遺伝統計学は、このような遺伝子多様性を解析するためにバイオインフォマティクスを利用している一分野である。また、生体内パスウェイの研究が進むにつれ、従来は異なる疾患として認識されていた高血圧、心疾患、肥満などの疾患は、転写調節のシステムが転写因子あるいは転写調節因子の遺伝的・環境的異常により正しく制御されなくなり、発症に至ることが分かってきている。

9このようなことから、単一遺伝子の挙動を追うだけではなく、マイクロアレイやDNAチップによるトランスクリプトーム解析、二次元電気泳動や質量分析によるプロテオーム解析の技術開発が、疾病の総合的な理解に重要であり、ひいては診断・治療・予防と関連した産業の興隆に必須の要素となってくる。

10

3.2.3 従来の医療情報との関係
バイオインフォマティクスとは直接的に関連していない臨床分野でのインフォマティク
スが存在することも考慮すべきである。海外において Clinical Informatics という分野がすでに存在し、国内では日本医療情報学会などで扱われている分野である。電子カルテや医療画像、遠隔診断など、医療への情報技術応用分野である。BT 戦略大綱において、「臨床データや患者の医療情報を収集・電子化し」と述べられている部分に相当する。
医療情報が扱う領域は多岐に渡る。医療情報は大きく分けて病院内情報システムと病院
外情報システム（地域医療システム等）に区分できる。病院内情報システムは医療系（診療、検査、看護、薬剤等）と事務系が存在し、その両者が密接に関係することで医療から病院経営にいたる情報を総合的に扱うことのできる病院内情報システムが構築される。
その中で臨床情報と直接関わる部分は電子カルテである。我が国における電子カルテの導入率は社団法人日本病院会が平成 13 年 7 月に行ったアンケート調査によると 1.1％にとどまっている。一方で厚生労働省は保健医療情報システム検討会のアクションプランにおいて平成 18 年（2006 年）までに電子カルテの普及率を 400 床以上の病院のうち 6 割以上に普及、及び全診療所の 6 割以上に普及することを目標として掲げている。
このように、今後の普及が見込まれている電子カルテであるが、この電子カルテとバイ
オインフォマティクスの接点として考えられるのは、診療情報、及び検査情報に遺伝子や遺伝子発現情報などを追加する場合である。また、診断診療を支援するシステムとして、分子生物学的根拠に基づく知識ベースシステム（遺伝子統合情報システム）などが考えられる。
従来の医療情報システムとバイオインフォマティクスの関係をバイオテクノロジー（BT）の影響度と情報技術（IT）の影響度という 2 軸の観点から検討したものが図 3.4 である。
この図からも明らかなように、現時点においては従来の医療情報とバイオインフォマテ
ィクスの関係度合いは少ないものの、図に例示してあるゲノムカルテのようなシステムが登場した場合、それは従来の医療情報とバイオインフォマティクスの融合領域に存在することが分かる。バイオインフォマティクスが臨床分野に応用されるためには、バイオイン
フォマティクスが抱える技術だけでなく、臨床分野で技術的蓄積のある従来の医療情報システムとの調和融合が不可欠である。

11

BT度＝高IT度＝高臨床情報

遠隔医療ユビキタスIT
グリッド

ゲノムカルテ
遺伝子統合情報探索医療

画像診断技術
電子カルテ

バイオセンサーバイオ診断・治療機器
診断チップ
機能性食品

標準化医療BT度＝低セキュリティ
ICカード

介護ロボット

携帯計測機
バイオ医薬
バイオマーカー

試薬
IT度＝低「臨床インフォマティクス」の範疇

手術ロボット
紙カルテ
人材育成
啓蒙教育

■関連する要素技術■社会的・技術的基盤

図 3.4 本報告書における｢臨床インフォマティクス｣の範疇

12

3.3 期待される臨床インフォマティクス
臨床インフォマティクスの概念を明確化させる上で、将来の医療サービスや健康産業のあり方も重要である。医療や健康に関わる産業やサービスに対する将来の期待像が臨床イ
ンフォマティクスという分野への期待へとつながると言える。
例えばテーラーメイド医療の場合、個人の体質に合った医療を行うことが目的とされるが、ここで言う体質とは遺伝子レベルでの違いであり、より具体的には遺伝子多型に由来する体質の違いを意味している。テーラーメイド医療を実現させるためには、患者ごとに遺伝子情報が必要となり、その情報は臨床医が取り扱うこととなる。医師が患者の遺伝子多型を調べ、疾患や薬剤と多型の関係によって診断、診療を行う。従って、臨床（ベッドサイド）には遺伝子多型の情報やそれに関連する様々な分子生物学的情報が必要となる。
また、遺伝子発現の状態により疾患状態を診断することも想定される。病院内外の検査機関でタンパク質発現状態を検査し、その結果を臨床へフィードバックするようなことが考えられる。
以上のように、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームなどの分野で培われてきた研究の成果が臨床へ応用される時代が近づいているが、そのためには、インフォマティ
クスというフィルターを通して、理解し易い形で臨床の現場に情報をフィードバックする仕組みを作ることが必要である。これは、医師にとって有効なエビデンスを提供すると同時に、結果として疾患と闘う患者にとって、よりよい暮らしへの有効な手段となるものである。

13

3.4 「臨床インフォマティクス」の定義
以上の検討を踏まえ、本調査では「臨床インフォマティクス」を以下のように定義する。

「臨床インフォマティクス」の定義『バイオインフォマティクスをコア技術とする分子生物学の膨大な研究成果とその事業化のための技術基盤をインフォマティクスというフィルタを通して、技術の調和、融合、総合化を実現し、理解し易い形で臨床の現場に還元する枠組みであり、かつそれを活用することにより、医師と患者の双方が恩恵を受けられるインフォマティクス』である。

また、「臨床インフォマティクス」は、臨床の現場だけでなく、予防医療、介護医療、終末医療、健康維持・管理などの、いわゆる「健康インフォマティクス」と呼ばれる領域に対しても有用である（図 3.5）。

図 3.5 臨床インフォマティクスの臨床と健康増進への広がり

14このため、本調査では、臨床インフォマティクスの広義の定義として、『バイオインフォ
マティクスをコア技術とする分子生物学の膨大な研究成果をインフォマティクスというフィルターを通して、理解し易い形で、ライフサイクルに渡って健康増進・健康管理を担うセクターに還元する枠組みであり、かつそれを活用することにより、｢安全・安心｣を願う
より広範な人々が恩恵を受けられるインフォマティクス』である、と設定する。
（参考文献）
・バイオテクノロジー戦略大綱, BT 戦略会議, 平成 14 年 12 月
・健康サービス産業創造研究会報告書, 健康サービス産業創造研究会, 経済産業省, 平成 15 年 6 月
・医療情報学 第 2 巻, 日本医療情報学会・医療情報システム開発センター, 篠原出版新社, 平成 9 年 11月
・病院内情報システム導入状況調査（調査結果報告書）, 社団法人日本病院会, 平成 13 年 7 月
・保健医療分野の情報化にむけてのグランドデザイン 最終提言 別冊 情報化に向けてのアクションプラン
最終提言, 保健医療情報システム検討会, 厚生労働省, 平成 13 年 12 月 26 日
・電子カルテの定義に関する日本医療情報学会の見解, 日本医療情報学会, 平成 15 年 2 月
・病気はなぜ、あるのか－進化医学による新しい理解, ネシーら（長谷川ら訳）, 新曜社, 平成 13 年

15

4. 臨床インフォマティクスへ向けた動き
ここでは臨床インフォマティクス分野の基礎となる研究、技術について述べ、さらには臨床インフォマティクス分野が既存の医療や健康維持・管理といった分野にどのように応用されるか、また、具体的な展開可能性について述べる。

4.1 基盤となる研究
臨床インフォマティクスがバイオテクノロジーの成果を応用するということから、基盤となる研究としてゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームなどの研究、及びこれらの研究分野と密接に連携しているバイオインフォマティクスの研究があげられる。
本項ではゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームなどの研究分野が疾患や健康と関連して研究がどのように進展しているのかを述べる。

4.1.1 -ome と臨床インフォマティクス
遺伝子の総体として”genome（ゲノム）”という造語の考案自体は 1930 年代に行われたが、ヒトのドラフトゲノム配列決定以降、遺伝子転写産物の総体としての”transcriptome（トランスクリプトーム）”、遺伝子産物であるタンパク質の総体としての”proteome（プロテオーム）”という用語が注目を集めるようになってきた。Yale 大学の Gerstein 研究室
では、-ome という接尾辞を持つ数十の用語に関するテーブルである”OME TABLE”を公開している（http://bioinfo.mbb.yale.edu/what-is-it/omes/, 表 4.1）。ゲノム研究の深まりは、生物学にパラダイム・シフトをもたらし、従来の要素還元型の研究から網羅的研究へ急速な展開を見せている（図 4.1）。生物システムを構成する要素の枚挙や要素間の相互作用の静的な記述に留まらず、要素間の動的かつ定量的な関係の記述をシステム工学的に理解するシステム生物学の分野も盛んになってきている。
言うまでもないことだが、臨床現場における新規技術導入のインセンティブは、要素技
術の新規性ではなく、要素技術が臨床医や医療従事者が日々直面する問題に対する省力化
や解決の手段足り得ることである。ヒトゲノム解析が医療に与える衝撃としては、例えば個人の｢体質｣の違いを遺伝子多様性の問題に帰着させることで、テーラーメイド医療の実現可能性が現実味を帯びてきたことが挙げられる。

16

図 4.1 OMIC SPACE
ゲノム配列は基本的には静的な情報だが、実際の生体内では多数の遺伝子の発現が環境に依存して刻々と変化し、相互作用しながら動的ネットワークを形成して自立的な生命現象が維持されている。遺伝子の活動状態の測定系に注目すると、mRNA 発現プロファイルに代表されるトランスクリプトミクス、タンパク質の発現を対象とするプロテオミクス、代謝産物に着目するメタボロミクスがあり、それらの相互作用の個体レベルでの発露を｢体調｣として我々は観測する。
基礎的な研究成果の蓄積を考慮した場合、ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオー
ム研究成果が現時点で臨床インフォマティクスの実現の最も重要な基盤となる。臨床イン
フォマティクスが対象とする疾病であるが、急性疾患であれば難治性のがん、慢性疾患であれば糖尿病が例えば挙げられる。また、薬物代謝酵素の遺伝子多型が、薬物応答性と強い相関を示すことが明らかにされていて、この点に注目した臨床インフォマティクス研究
が実証段階に入っている。

17

表 4.1 OME TABLE（Gerstein Lab 作成資料を引用）
First Year
PubmedTerms

DescriptioninGoogle Search *Search *PubmedThe full complement of genetic information both coding and
Genomenon coding in the organism

1,510,000

70,9701932

Proteome

The protein-coding regions of the genome

65,600

1096

1995

5750

126

1997

3650

16

1997

753

13

1998

23,5008

1995

The population of mRNA transcripts in the cell, weightedby
Transcriptome

their expression levels
Quantitative description of the physiological dynamics or

Physiomefunctions of the whole organism
The quantitative complement of all the small molecules

Metabolome

present in a cell in a specific physiological state
Qualitative identification of the form and function derived

Phenomefrom genes, but lacking a quantitative, integrative definition
The

quantitative

biochemical

anddescription
chemicalof

anatomicalcompositionofstructure,anintactorganism, including its genome, proteome, cell, tissue andMorphomeorgan structures

205

2

1996

Interactome

List of interactions between all macromolecules in a cell

168

4

1999

The population of carbohydrate molecules in the cell

77

3

1999

100

4

2000

their expression levels

41

1

2001

The population of proteins weighted by their fluxes

10

1

1999

Glycome

The population of gene products that are secreted from theSecretomecell
The population of mRNA transcripts in the cell, weightedby

Translatome
FluxomeThe localization of various proteins, both in terms of cell
Localizome

type and subcellular compartments

10

-

2001

Pseudome

The population of pseudgenes in the cell

4

-

-

Ribonome

The population of RNA-coding regions of the genome

11

-

-

418

-

-

The sum total of open reading frames in the genome,
without regard to whether or not they code; a subset of thisOrfeomeis the proteome18

Regulome

Genome-wide regulatory network of the cell

36

-

-

27

-

-

17

-

-

this includes the secretome

9

-

-

The population of gene products classified by their functions

18

-

-

The entire complement of molecules and their interactions
Cellomewithin a cell
The characterization of proteins with unkown biological

Operomefunction
The population of the gene products that are transported;

Transportome
Functome

The population of gene products classified by their tertiary
Foldomestructure

11

-

-

unknomeGenes of unkown function

4

-

-

ゲノムレベルでの臨床インフォマティクスの実践として、遺伝統計学の応用による疾患の原因となる遺伝子の同定が考えられる。ハンチントン病やフェニルケトン尿症といった遺伝性疾患の原因が単一遺伝子の異常であるのと対照的に、糖尿病や自己免疫疾患、気管支喘息といった｢ありふれた病気｣の多くは、複数の遺伝子と環境や文化と言った遺伝以外の要因の複雑な相互作用の結果として起こる、多遺伝子性疾患であると考えられている。多遺伝子性疾患の感受性遺伝子を同定するための主な解析法としては、ノンパラメトリック連鎖解析と患者-対照関連解析がある（図 4.2）。

図 4.2 遺伝統計学の方法論

19単一遺伝子疾患の原因遺伝子の同定には、制限酵素多型（RFLP）や挿入/欠失多型（VNTR）
といった DNA 多型マーカーを用いたパラメトリック連鎖解析が威力を発揮してきた。今日的な DNA 多型マーカーとしては、マイクロサテライトや SNP が使用されている。SNP をマーカーとして利用することが可能になってきたのは、ヒトゲノム配列決定と、大規模なSNP 収集によるところが大きい。現状では、マイクロサテライトマーカーを用いた連鎖解
析によって疾患感受性遺伝子が存在する領域を絞込み、ゲノム上に高密度で存在する SNPの疾患に対する連鎖不平衡を関連解析で検討するという戦略が取られている。これらの手法の限界としては、疾患と疾患感受性遺伝子の関連が統計的に有意であると示され、発症機序の解明に有用なヒントとなるものの、個々の疾患感受性遺伝子がどの程度関連する疾患の発症に寄与するかは明らかにできない点である。このような限界を突破するために、多くの国で病歴や生活習慣といった環境因子と疾患感受性遺伝子の関係を大規模に解析しようというバイオバンク・プロジェクトが実施あるいは計画されている。以下に、各国におけるバイオバンクの概況を示す。
表 4.2 各国におけるバイオバンク概況
国名プロジェクト

規模(人数)

データ収集開始年

アイスランドIcelandic Health Sector Database (IHD)

27 万2000 年～

エストニア

Estonian Gene Bank Project

100 万2003 年～

スウェーデン

National Platform for Biobanking and Genetic

不明

2002 年～

Epidemiology
ノルウェー

Biobanks for Health (BIOHEALTH NORWAY)

45 万

2000 年～

英国

UK Biobank

50 万2004 年予定

アイルランドProgramme for Human Genetics

5万

不明

日本

Biobank Japan30 万2003 年～

疾患を本質的に理解するには、遺伝子間の動的ネットワークを解明し、そのネットワーク
がどのように崩壊してシステムとして不調をきたすか調べる必要がある。遺伝子からタンパ
ク質への情報の流れを考えると、測定対象として考えられるのは遺伝子転写産物である
mRNA や最終的な遺伝子産物であるタンパク質である。図 4.3 に、東京大学の榎森らが作成した mRNA やタンパク質の発現測定に関する方法論の相関を図示する。

20

（東京大学 榎森らの作成資料より引用）

図 4.3 トランスクリプトーム、プロテオーム解析の方法論
遺伝子の転写産物である mRNA の発現量を測定する従来法としては、ノーザンプロット
法、SAGE、ディファレンシャル・ディスプレイ法が開発されてきた。これらの方法とは一線を画する形、即ちμg オーダーの少量の試料に対して、数千～数万遺伝子の発現挙動の計測を可能にしたのが、マイクロアレイあるいは DNA チップである。測定デバイスとしてのマイクロアレイや DNA チップは製造コストがまだまだ高く、また精度や再現性という点で課題が残っている。今後のコストダウンと品質向上のための技術革新が待たれている。網
羅的解析に関しては、測定値の統計的前処理の後、相関関係を見出すための階層的あるいは非階層的なクラスタリングにより相関関係を見出すか、あるいは二群あるいは多群の判別、更に野心的な試みとしては、測定数値から直接遺伝子間ネットワークの因果関係を明らかにしようとする、学習アルゴリズムを応用した推定アプローチが盛んに研究されている。臨床面では、主にがんに対する疾患の分子分類や予後予測への応用が検討されている。
ポストゲノムシーケンス時代になり、プロテオーム解析は非常に脚光を浴びている分野
ではあるが、まだまだ実験技術・解析の方法論が成熟している訳ではなく、これから花開いていくと期待される分野である。広義のプロテオミクスではタンパク質間相互作用の収集と解析を含み、対応する実験手法としては酵母ツーハイブリッド法等がある。タンパク21

質の検出法として二次元電気泳動と液体クロマトグラフィーがある。二次元電気泳動は分離手法としても同定手法としても広く使われてきたが、最近では処理の効率化の観点から、混合物でも高速に分画できる多次元液体クロマトグラフィーを用いたプロテオーム研究が脚光を浴びている。
タンパク質の同定法として、現在中心的な役割を果たしているのが質量分析法である。
ソフトイオン化法と総称される MALDI や ESI により、タンパク質を質量分析法で解析可能になった。二次元電気泳動等で得られたペプチド断片に由来するイオンの質量を測定し、データベース中のアミノ酸配列を仮想的にプロテアーゼ消化して得られる、ペプチド断片の質量のパターンと比較して同定する方法をペプチドマスフィンガープリンティング法という。ペプチドマスフィンガープリンティング法に対応した解析ソフトウェアには、
MOWSE スコアに確率論的解釈を付与する Mascot、ベイズ推定を利用した Profound がある。タンデム質量分析（MS/MS）では、質量分析計中でペプチド断片のイオン（プリカーサーイオン）を選択し、アルゴンガスと衝突させて得られた複数の断片イオン（プロダク
トイオン）のスペクトル（MS/MS スペクトル）を測定する。使用したプロテアーゼによる消化でそのプリカーサーイオンの質量に相当するペプチド断片を与えるアミノ酸配列はあるか、プロダクトイオンはそのアミノ酸配列から生成可能か、既知の配列データベースと比較して同定するの手法がある（この手法には定まった名称がなく、便宜的に質量タグ法と呼ぶ。）質量タグ法に対応したソフトウェアとしては、クロス相関法を用いる SEQUEST、
アルゴリズムは未公表だが Mascot、Sonar MS/MS がある。その他、タンパク質をチップに固定した、SELDI に代表されるプロテインチップの開発に凌ぎが削られている。臨床面では、まず疾患の原因となるタンパク質変異の探索や、診断への応用が期待される、原因
タンパク質の変異によって影響を受ける代理マーカータンパク質の発見に、プロテオーム
解析の手法が有効であると考えられている。更に進んで、生体由来試料の質量分析スペク
トルから、直接的に診断に応用しようという取り組みもなされている。
この他、生体内の代謝産物を網羅的に測定するメタボローム研究も活発化してきているが、プロテオーム研究と共に我が国が世界をリードしている分野であり、今後更なる研究の深まりと成果応用が期待される。

22

4.2 基盤となる技術
検体や臨床情報の収集から始まり、基礎研究の推進、応用研究の推進、そして臨床への応用実現という包括的なサイクルにおいて、機器やチップなどのバイオツール、情報技術などのさまざまな基盤技術がどのように進展し、臨床インフォマティクスへと応用されるのかを述べる。

4.2.1 バイオインフォマティクス
臨床インフォマティクス分野の開拓において、バイオインフォマティクスが担う役割は最大、かつ、最重要である。3.「『臨床バイオインフォマティクス』概念の明確化」の章において述べたが、臨床インフォマティクスは臨床バイオインフォマティクスとほぼ同意であり、バイオサイエンスの成果としてのバイオインフォマティクスをいかに臨床へとつないでいくが最大の課題といえる。
ここでは現在のバイオインフォマティクスについて網羅的に述べることはしないが、臨床インフォマティクスという観点で重要と思われるトピックスについて、その概要を述べる。

4.2.1.1

匿名化技術(1) 匿名化の背景
遺伝子解析・遺伝子診断研究のための大規模なヒト検体収集が世界各国で計画あるいは実施されている。これらの研究の大きな目標の一つは、生活習慣病に代表される疾患の易罹患性に遺伝子多型の観点から光を当て、疫学的アプローチに基づいて薬物代謝や生活習
慣との関連を明らかにし、臨床現場での個人の体質差に立脚した個別化医療の実現である。
一方で、収集された遺伝子情報や個人情報は、極めてプライベートな性質の情報でありながら、同時に血縁者に対しても密接に関連した情報であり、極めて特異的な性質を持つ。
その流出が万一起きた場合、検体提供者の社会的な不利益や差別が大いに懸念される。ヒト由来試料の研究目的への無断使用や、遺伝子検査事業での杜撰な遺伝子情報管理を防ぎ、個人情報を保護しながら円滑な情報交換を保証するために、三種類の倫理指針が策定されている。
行政側からは、ミレニアムプロジェクトにおける遺伝子解析研究を念頭においた、科学技術会議による｢ヒトゲノム研究に関する基本原則｣と厚生労働省による｢遺伝子解析研究に付随する倫理問題等に対応するための指針｣（いずれも平成 12 年に発表）を嚆矢として、｢ヒトゲノム・遺伝子解析研究に関する倫理指針｣が文部科学省、厚生労働省、経済産業省の三省合同で平成 13 年に公表された。同様に、学会からは日本人類遺伝学会等、関連する8 学会により｢遺伝学的検査に関するガイドライン（案）｣が、臨床検査受託業界の代表とし

23

て社団法人日本衛生検査所協会により｢ヒト遺伝子検査受託に関する倫理指針｣が平成 13 年に発表された。三省合同指針は遺伝子研究のみを対象としているのに対し、他の指針は臨床検査における遺伝子検査の遵守事項を示している。三つの指針の共通点は、研究協力者の自律とインフォームドコンセントの実施を必要条件として示し、遺伝的カウンセリングの提供と提供された試料の匿名化と取り扱い上の注意点、同意に対する途中解除権の確保を謳っていることである。
三省指針では、ヒト由来試料の匿名化を「ある者の個人識別情報が含まれている情報が、法令、国が示す指針、この規程もしくは研究計画に反して外部に漏洩しないように、その者に関する情報から個人識別情報の全部もしくは一部を取り除き、代わりにその者と関わりのない符号もしくは番号を付すこと、又は試料等に付随する情報のうち、ある情報だけ
では特定の者を識別できない情報であっても、各種の名簿等他で入手できる情報を組み合わせることによりその者を識別できる場合には、組み合わせに必要な情報の全部もしくは一部を取り除き、その者が識別できないようにすること｣、と規定している。匿名化は｢連結可能匿名化｣と｢連結不可能匿名化｣に分類され、各々の定義は次の通りである。

連結匿名化: 個人情報識別情報に結付けられないように、その患者と新たに付された符号又は番号の対応表を残す方法による匿名化
連結不可能匿名化: 個人識別情報に結付けられないように、その患者と新たに付された符号又は番号の対応表を残さない方法による匿名化

同倫理指針中の規定によれば、試料等の提供者の個人識別情報、例えば氏名、住所、電話番号、生年月日、患者番号等、を含む情報の外部への漏洩防止を目的として、個人識別情報を含む情報を管理し、匿名化する責任者を個人識別情報管理者として定義し、各大学や研究機関に設置を義務付けている。
これらの倫理指針が、遺伝子研究や遺伝子検査を対象にしている一方で、広く産業界における個人情報の適正使用を目的として、｢個人情報の保護に関する法律（個人情報保護法）｣が平成 15 年 5 月に成立した。同法は IT、医療、金融等の事業で利用される個人情報を対象にしている。同法の成立を受けて、医療分野に関しては既に厚生労働省が｢診療情報の提供に関する指針｣を平成 15 年 9 月に通知していて、医療機関には法的強制力はないものの、今後は同指針に沿った患者への情報提供が求められる。経済産業省は、個人情報保護法の下での民間企業による個人遺伝情報の取り扱いに関して、厚生労働省、文部科学省と連携したルール作りを検討していると明らかにしている。ヒト由来試料の匿名化や個人の遺伝情報の取り扱いに際しては、今後は個人情報保護法および各省庁の関連する運用ガ24

イドラインの重要性が増してくると推測される。
(2) 匿名化技術
ゲノム解析研究を実施するにあたり、以上の背景で述べてきたように、個人情報管理者
が三省指針に準拠して検体提供者の個人情報を匿名化する必要がある。匿名化自体はガイドラインに従えば手作業での処理も可能だが、ミスの防止、作業の効率化の観点から独自システム開発や市販のソフトウェアパッケージの導入での対応が現実的である。国内では
平成 15 年 4 月現在、2 種類のソフトウェアパッケージが市販されている。以下の表にそれらのソフトウェアのシステム概要を示す。
表 4.3 匿名化ソフトウェアの機能比較
ソフトウェア名SCTS21

EGSS

ベンダー名

三井情報開発株式会社

株式会社三菱総合研究所

解析規模

数万～数十万の検体情報と個人情報

1 万データまでの小規模解析向け

対応プラットフォーム

Windows 2000

Windows 98 あるいは Windows2000

推奨構成

Pentium III 700MHz 以上の性能の32MB 以上（64MB 以上が推奨）の実

CPU、256MB 以上のメモリと 20GB

装メモリとインストール用に 150MB

以上のハードディスク空き容量を有以上のハードディスク空き容量を有する PC 上で、Tomcat と MySQL あ

数 PC 上で Microsoft Access が稼動し

るいは Oracle が稼動している環境。

ている環境。データ保存にはリムーバ
ルメディアを利用する。

機能上の特徴一括匿名化処理機能、データ暗号化

連鎖解析用家計データ作成機能、バー（秘密鍵、公開鍵）、二重匿名化、バコードによる管理機能等

ーコードによる管理機能等

いずれのソフトウェアとも提供を受けた検体管理用に個人情報管理者による検体 ID の発行、患者情報と検体をシステム上で関連付ける匿名化 ID の発行を支援する仕組みを備えている。
匿名化に必要な技術基盤について、SCTS21 の典型的な運用業務例を交えて説明する。

25

図 4.4 匿名化の実施例(1) 医師が患者からインフォームドコンセントを取る。
(2) 個人情報管理者が同意の確認を取る。
(3) 患者から検体の提供を受ける。
(4) 個人情報管理者が検体 ID（バーコード）を発行する。
(5) 検体 ID（バーコード）をチューブに貼り付ける。
(6) 患者情報と検体をシステム上で結びつけ匿名化 ID（バーコード）を発行する。
(7) 個人情報管理者による患者情報の管理下で、匿名化された検体と診療情報を研究機関に受け渡す。
情報処理の面からは、暗号化方式あるいは乱数表方式による各種 ID の発行や原本性を保証する電子署名技術、セキュリティの面からはバイオメトリクス認証やバーコードや ID
タグを活用した管理機器が、要素技術として存在する。個々の患者の体質差を考慮した検26

査や投薬が将来的に普及してくる場合や、各医療機関での個人情報保護が義務化されるような場合には、包括的に匿名化を処理するシステムや、インフォームドコンセント取得と匿名化処理が連動するシステムの需要が増えると予想される。

4.2.1.2

臨床情報連携技術

医療機関の情報化に関する日本政府の施策が追い風となり、医療情報サービス市場が近年活性化しつつある。患者の個人情報の保護、診療情報の非対称性の解消、医師の治療行為の透明化に対する国民の声は、今後一層大きくなると予想される。医療情報そのものの標準化が達成されて初めて、診療支援、医療ベンチマーキングの観点からの診療情報のデータマイニングが可能となる。医療情報の標準化は 2 つのアスペクト、即ち医療情報に関する述語体系の標準化と情報交換技術の標準化よりなる。

1. 情報交換規約の標準化
医療機関同士での情報交換の規約を標準化する。医療情報における代表的な標準としては、医療画像用の DICOM（Digital Image and Communications in
Medicine）や、医療情報交換用の HL7（Health Level Seven）等がある。
2. 述語体系の標準化
医療情報の表現に用いる用語やコードをコンピュータで処理できるように標準化する。
用語間の関連性について一定のルールに従って記述し、計算可能にする。

検査結果、処方、患者基本情報などに関する院内および医療機関の間での医療情報交換規約としては、米国を中心に整備が進む HL7 があり、普及しつつある（http://www.hl7.org,
http://www.hl7.jp）。医用画像用規格については、DICOM が早くから策定され、標準的な規格として普及している。電子カルテの交換規約に関する国内での先駆的な試みとしては、
平成 11 年に発表された、電子カルテの記載項目とデータ表現方法の標準化に関する規格である MML（Medical Markup Language）がある。宮崎医科大学の吉原教授（当時）が主催した、日本医療情報学会の電子カルテ研究会が、MML の規格作成に着手したのは H6 年のことである。MML では、患者属性（氏名、生年月日、性別、住所など）の表現形式や、診断や手術方法について記述形式が定義され、複数の医療機関でのデータ交換での利用を想定している。HL7 や DICOM との調整をはかりつつ、MML を含めた医療機関における医療情報システム全般を総合的に運用する為の指針として、MERIT-9（MEdical Record,
Image, Text, -Information eXchange）が考案されている。
医療情報の標準化には、情報交換の規格だけではなく、規格に乗せて情報交換するための27

用語、コードの標準化も必要である。世界的に先駆的な取り組みとしては、SNOMED（Systematized Nomenclature of Medicine）があり、部位・臓器，病理学的所見，生理機能，病名，処置・手術，薬品・化学物質，生物など 11 のセクションに分けて構造化し、コ
ード番号を付与して電子的に提供されている。国内では、厚生省がレセプト電算処理と電子カルテでの使用を目的として、平成 6 年以降医学用語集の開発に取り組んでいる。手始
めに 1992 年に WHO が発行した国際疾病分類第 10 回改訂版（ICD-10）の分類に従った、
コンピュータ処理用の標準病名集を編集し、第一版が平成 10 年に公開された。このような用語体系の標準化作業は、厚生労働省のグランドデザインを受けてまさに進行中であり、整備が完了しているものと未完了のものを表 4.4 に示す。
表 4.4 医学用語・コードの整備状況
整備されている用語・コード

整備中の用語・コード

病名（MEDIS2.1 病名集）

医療材料（UCC/EAN-128）

薬剤（標準薬剤名マスター: HOT）

手術・処置名

臨床検査項目（日本臨床検査医学会項目コード: これから整備される用語・コード
JLAC）

所見名

画像検査項目（JJ1017）

上記 1 および 2 の医療情報の標準化により、以下のようなメリットが生まれる。
① 医療機関の間での患者情報のスムーズな受け渡し② マルチベンダーによるシステム構築・システム更新時の速やかなデータ移行③ 病院情報システムからの医療評価・経営分析支援
臨床インフォマティクスの観点からは、例えばゲノム情報を医療機関内あるいは複数医療機関で取り扱う場合、交換規約と用語体系が整備されていなければならない。HL7 のversion 3.0 の仕様は現在検討中の段階だが、ゲノム情報への対応が念頭に置かれている。
HL7 の”Clinical Genomics”分科会では、HL7 と BSML（Bioinformatics Sequence Markup
Language）、MAGE-ML（Microarray and Gene Expression Markup Language）、LSID（Life Science Identifier）等への対応を目標として掲げている。生物学に関する用語体系の整備については、例えば Gene Ontology が遺伝子機能を表現するためのオントロジーを構築しているが、現時点では医療情報との連携は考慮されていない。生物学研究での方法
論 の 深 ま り を 受 け て 、 遺 伝 子 多 型 を 表 現 す る た め の PML （ Polymorphism Markup
Language）が JBIC（社団法人 バイオ産業情報化コンソーシアム）より EBI（European
Bioinformatics Institute）と共同で、標準化団体である OMG（Object Management Group）
に対して提案されているし、あるいはタンパク質-タンパク質間相互作用を表現するための28

規格制定の重要性が HUPO（Human Proteome Organization）の分科会により Nature 誌
上で訴えられている。今後は、国際的な協調の下で基礎的なライフサイエンスの成果と臨床応用の橋渡しとなる情報交換、用語体系の標準化が進むと期待される。

4.2.1.3

試料・試薬・機器管理

品質管理や情報共有、工程の自動化といった概念は、製造業において発達した。一方、基礎研究と応用研究を問わず、近年のライフサイエンス研究の大規模化に伴い、生産されるデータの種類・量共に膨大になり、更にデータの解析結果も大量に発生するようになってきた。そのため、研究所内情報管理システム（Laboratory Information Management
System; LIMS）の需要が急速に伸びてきている。研究分野における LIMS の場合、単なる情報のアーカイブや検索機能を提供するだけではなく、測定機器との連携、試料や試薬の管理、測定結果をデータ解析するための機能を備えていることが多い。臨床インフォマテ
ィクスの研究開発においては、将来的な臨床応用を見据えて、疫学的解析を支援する統計機能が LIMS に搭載されていることが望ましいといえる。従来は研究のプロトコルや実験結果の記録媒体は、実験ノートが普通であった。しかし、大規模なプロジェクトにおいては、研究者間の情報共有や進捗管理が重要であり、このような要求を満たすために、研究所のイントラネット上でブラウザを介したクライアント・サーバ形式のシステムの構築が考えられる。図 4.5 に LIMS の運用イメージを示す。

図 4.5 LIMS の運用イメージ29

医療に関連した分野、例えば医薬化粧品や医療機器の開発において、将来的に米国での展開を計画しているのであれば、製造部門においては米国 FDA による cGxP ルールに、研究過程まで含めてデータマネジメントを電子化するのであれば、21 CFR Part 11 と呼ばれる IT システムのデータ信頼性を保証するための規則にシステムが準拠しなければならない。
臨床インフォマティクスの分野では、基礎研究と臨床研究が連携して進められるケースが多いと想定されるが、そのような場合には、LIMS と電子カルテシステムを含む病院情報シ
ステムとの連携、アクセス権に代表されるセキュリティ確保が課題になってくると考えられる。

4.2.1.4

データマイニング技術

データマイニング技術人工知能（Artificial Intelligence; AI）研究における｢知識発見（Knowledge Discovery）｣のための技術を総称してデータマイニングと呼ぶ。1980 年代には、人工知能により専門家に代わって診断そのものを行うシステムの実現が期待されていたが、研究は限界に直面し、実際の医療現場での使用に耐えるシステムの開発は精度の点からほとんど不可能である事実が明らかになった。今日的には、人間の代わりに意思決定するのではなく、意思決定の支援のために、大量に蓄積されたデータから効率的に情報を抽出するための方法論の研究が盛んである。診療情報等が電子化されて保存されるようになり、医学研究分野でもデータマイニングに関する成果が多数報告されている。実際に臨床現場でデータマイニングが活用されるには、医療情報の標準化が必須である。このような標準化は、産官学の協力の下で作業が進められていて、今後は臨床研究や臨床現場での応用が進むと期待される。データマイニングで用いられる方法論は、基本的には統計学的手法であり、表 4.5 にまとめておく。
表 4.5 データマイニングの方法論
分野

具体的な手法遺伝アルゴリズム

遺伝アルゴリズム決定木

C5.0, C4.5

ニューラルネット・ファジー

ニューラルネットワーク、ファジー推論

パターン認識（外的基準有）k-近傍法、マハラビノスの汎距離、ベイズ決
定境界

データ解析（外的基準無）相関分析、バスケット分析、主成分分析、クラスター解析

統計学

統計学、推定、検定

従来の統計学的アプローチとデータマイニングは、例えば以下のような点で異なっている。

30

・大規模なデータの解析を前提としている
・仮説を立てるのではなく、データ駆動型の解析を想定している
・従来の統計解析では、多変量データの縮約を行って結果を解釈するが、データ
マイニングではむしろ、特徴的なデータに着目した知識獲得を主眼に置いている・解析結果から更に循環的に知識獲得を実施する
理想的には、データマイニングは以下の図に示されるような手順で実施される。

図 4.6 データマイニングの処理フロー

4.2.1.5

シミュレーション技術

従来は、臨床応用において問題となる生体シミュレーションは、臓器レベルで古典力学
や流体力学に基づくモデルに則って研究されていた。生体内の複雑な現象を近似的に記述するにあたり、測定可能なデータや計算機パワー等の限界から、計算の妥当性を維持しながら現実的な計算時間内で計算が収まるように、対象となる系の粗視化が重要だったからである。しかし、臓器－組織－細胞－生体分子という階層性が現実世界には存在し、例えばチャネルタンパク質の遺伝子多型による変異が、臓器レベルでの異常の原因である、という場合が存在する。現状では、ミクロな分子間の相互作用から、マクロな組織や臓器の振る舞いの違いをシミュレーションの手法で記述するのは難しい。しかし、今後の研究の進展により、ミクロとマクロをつなぐようなシミュレーションも不可能ではないと予測されている。そのような観点で研究に取り組んでいる例として、京都大学を中心とする細胞・
生体シミュレーション・プロジェクト（http://www.biosim.med.kyoto-u.ac.jp/）や大阪大学を中心とするインシリコヒューマン計画（http://vhpo.ise.eng.osaka-u.ac.jp/）が挙げられる。
生化学的測定値に基づく実際のシミュレーションでは、酵素反応を質量作用則に基づいてモデル化可能な場合は、計算機上でオイラー法、ルンゲクッタ法、ギア法といった数値計算法を適用して常微分方程式を解くことになる。ある酵素反応を解析的に解くには、

31

Michaelis-Menten 反応のようにその反応機構やパラメーターが詳細に解明されている必要がある。しかし、生化学的反応の中には反応様式が不明な反応も多く、ある程度ブラック
ボックスでも解析可能な方法論が必要になってくる。S-system では、ある化学種や遺伝子の濃度に関する微分方程式を、べき乗で表された生成項と分解項の和として近似表現し、化学種や遺伝子間の非線形的相互作用を記述する。遺伝的アルゴリズムと S-system を組み合わせたシステム BEST-KIT が岡本により開発されている。一方、化学平衡のように一瞬で反応が完結するような場合には、微分方程式の代りに代数方程式を解くことで計算の効率化が期待でき、確率過程を組み込むような場合には、モンテカルロ法が有効である可能性がある。生体シミュレーターの例としては、細胞を対象にしている E-CELL、Genomic
Object Net、Virtual Cell 等が挙げられる。
E-CELL（http://www.e-cell.org）は、他の細胞シミュレーターとは異なり、単体の細胞のシミュレーションに留まらず、糖尿病の病態シミュレーションへの応用事例が存在する
のでここで紹介する。検査機器メーカーのシスメックスは慶應義塾大学や大阪府立成人病センターと協力し、E-CELL を利用した臨床医向けの糖尿病病態シミュレーションソフト
ウェアである｢糖尿病マネジメントシステム｣のパイロット版の開発に成功している。このシステムでは、肝臓、脾臓、全身の骨格筋など糖尿病に関わる 6 つの器官の働きを、検査値からシミュレーションでき、健常人のモデルの振る舞いと比較することで糖尿病の分類や治療薬の適合性の判定に判断材料を提示可能である。糖尿病については、多種多様な病態があることが知られていて、このようなシミュレーションにより複合的な判断につながると期待される。現時点では、シミュレーションが臨床現場で実用化されるかは未知数であるが、今後 5～10 年間で、研究が劇的に進む可能性がある。

32

4.2.2 医療情報
医療機関内の代表的な医療情報システムとして、医事会計（レセプト）システムやオー
ダリングシステムが存在するが、近年電子カルテシステムが注目を集めている。医師法第24 条に｢医師は、診療をしたときは、遅滞なく診療に関する項を診療録に記載しなければならない｣とあるが、診療録がペンで紙に記述したものに限定されるかどうかがはっきりしなかった。平成 11 年に、医療の質を高め、患者の利便性、業務の効率化を目的として、電子カルテでの保存を認める通知が、厚生省（当時）より各都道府県知事宛てに出された。厚生省が作成したガイドラインでは電子カルテ保存にあたり、(1)真正性（虚偽入力、書き換え等の防止、作成の責任の所在の明確性）、(2)見読性（必要に応じて見読可能な状態である
こと、直ちに書面で表示できること）、(3)保存性（法令で定める保存期間内、復元可能な状
態で保存されること)、(4)運用管理規定を定めること、を満たすことを要件として挙げている。この通知を契機に、大手 IT ベンダーを中心に、電子カルテシステム市場への参入が相次いだ。更に、経済財政諮問会議や総合規制改革会議が打ち出した、医療の効率化や質の向上、情報への開示・共有には IT 化が必須という見解を示している。これを受けて、厚生
労働省は平成 13 年に｢保険医療分野の情報化に向けてのグランドデザイン｣を打ち出し、平成 18 年度までの達成目標として、診療所と 400 床以上の病院の 6 割以上に電子カルテを導入し、病院レセプトの 7 割以上を電算化するという数値目標を掲げた。グランドデザインには法的強制力はないが、医療現場の IT 化にかつてない追い風が吹いているといえる。
電子カルテを字義通り解釈すれば、｢電子的に記録かつ保存なカルテ（診療録）｣となる
だろうが、手書きのカルテをスキャナーで読み込み、画像として保存したものを指して電子カルテと呼べるかは甚だ疑問である。何故ならば、電子化の意義として考えられる｢検索｣｢情報共有｣が実現されていないからである。電子カルテの定義は概念が先行していて、現状では実体としての定義や機能要件等がはっきりしていない。国立大学病院医療情報部長
会｢電子カルテのあり方｣ワーキンググループの報告書では、保険福祉医療情報システム工業会（Japanese Association of Healthcare Information Systems Industry, JAHIS）による 5 段階に分けられた電子カルテに関する以下の定義を引用し、同ワーキンググループとしての電子カルテの暫定的な定義を行っている。
(1) 部門内において電子化された患者情報を扱う<構成要素となるシステム> 検査情報システム、放射線情報システム（RIS）、PACS(2) 部門間をまたがる電子化された患者情報を扱う<構成要素となるシステム> オーダーエントリーシステム、HIS-PACS(3) 一般医療機関内の（ほとんどの）患者情報を扱う

33

<構成要素となるシステム> 統合患者情報システム(4) 複数の医療機関をまたがる患者情報を扱う<構成要素となるシステム> 地域医療ネットワークシステム、患者情報交換(5) 医療情報のみならず保険福祉情報も扱う<構成要素となるシステム> 生涯健康情報管理システム
先の報告書では、以上の段階的な電子カルテの定義を踏まえて、広義の電子カルテを｢個人の医療に関する情報が電子媒体に保管された状態で、その情報の記録目的の全部または一部が電子的に効率よく達成されるもの｣とし、JAHIS 定義のレベル 3（一部レベル 4 の内容を含む）を対象としている。一方、病院情報システム内で、電子化診療録を記録するためのサブシステムとしての電子カルテシステムを、狭義の電子カルテとして位置付けている。
電子カルテに関する狭義と広義の定義は、国立大学病院における分析に止まらず、概念としての電子カルテを明確化するのに有用であろう。

図 4.7 電子カルテと電子カルテシステム
電子カルテ導入にあたり、①ペーパーレス化、②コスト管理、③医療マーケティング、④診療ネットワーク構築、⑤物流管理、⑥診療支援・疾病管理といったメリットが期待され、これらのメリットを現実のものとするには、下記のような複数の機能が必要になる。

34

(1)これまで病院内ではカルテ、伝票、放射線画像等、紙やプラスチックフィルムといった 2 次元媒体が多用されていたが、ペーパー化により保存スペースが非常に小さくなる。同時に情報共有が容易になり、診療体制が効率化される。
(2)診療情報を蓄積し、経営分析を可能にすれば、効率的かつ戦略的な投資により経営環
境の向上につながる。診療情報の全てが参照可能であれば、診療報酬請求明細書、紹介状といった証明書や審査書類の作成が容易になり、更に進めば電子ファイルの形で送付も可能になる。
(3)患者の受診行動の解析により、何が求められているかを分析し、例えば待ち時間緩和といった患者の満足度向上のための方針を立てられる。同様に、患者情報開示の手段としても有効であり、開かれた医療により患者の信頼を獲得できる。
(4)互換性のある電子カルテを複数医療機関が利用して診療ネットワークを構築し、病院間あるいは病院-診療所間で患者情報を共有可能になる。
(5)処置オーダーの発生時に薬品や医用材料の在庫を確認し、不足物品をリストアップし、在庫管理や請求業務を支援する。ただし、物流管理に関しては、高いスペックのハー
ドウェア・ソフトウェアが要求されるため、厚生労働省のグランドデザインにおいては、電子カルテとは別のものとして扱われている。
(6)薬剤の添付文書や診療ガイドラインといった診療支援情報を医師や医療従事者に提供する。例えば、不適切な投薬を事前に警告して医療過誤を防止するという用途が考えられる。利用者側からの臨床所見や、患者が発生源となる臨床検査値やゲノム情報も取り込み、データマイニングによる診療・治療方針の提示を行う。
日本医療情報学会がまとめた電子カルテの定義によれば、所見などのペーパーレス化が現状の電子カルテの完成度に関する一つの分水嶺であると指摘している。以下に、通常の電子カルテとペーパーレス電子カルテの定義を抜粋して引用する。
(1)通常の電子カルテ（最低限の機能条件）①多くの業種についてオーダー通信システム、結果参照システムが稼動し、診療情報の基本となっている。
②診療録の多くの情報種について同時に多箇所で迅速に、充分古いものも参照できる。それらの情報は様々な軸（時系列、特定の科のもの、特定の診療部門のもの、パスウェイ形式など）で展開参照することが可能であること。
③将来の機種更新後の移行や不特定のほか医療施設との連携のためにも
HL7, DICOM などの標準的データ形式および各種項目マスターを使用していること。
さらに、紙やフィルム等従来媒体の情報と電子化情報の関連性が損なわれないようにすること。

35

④画面の直接参照や画面の利用で患者への情報提供が紙によるものより格段に改善していること。
⑤プライバシー保護が確保される運用であること。また紙やフィルムなどの従来媒体による原本保存を行わない情報種に関しては、電子保存の 3 条件
（真正性の確保、見読性の確保、保存性の確保）を満足する運用であること。
(2)ペーパーレス電子カルテ①すべての業種目についてオーダー通信システムおよびオーダー結果参照
システムが稼動し、それぞれの業種についての診療録情報の基本となっていること。
②診療録を構成するすべての情報種が電子的に扱われること。
③通常の電子カルテの 3, 4, 5 を満たすこと。
大規模な病院での完全なペーパーレス化には多大な投資と導入・運用のための努力が必要になるが、例えば診療支援や経営分析を目的としてデータの事後利用をするには用語、コードなどの標準化が現状では不完全であり、目下のところペーパーレス化が進んでいるのは、画像や検査結果、処方、レポートといった部分である。然しながら、不完全ではあってもペーパーレス化による情報共有の意義は大きく、標準化が完成した暁には、データの事後利用を前提とする電子カルテの普及が進むものと期待される。用語体系の標準化については、4.2.1.2｢臨床情報連携｣で既に言及した。なお、国立大学病院医療情報部長会｢電子カルテのあり方｣ワーキンググループの報告書において、データの事後利用の目的として｢臨床バイオインフォマティクス｣が示されていることを特筆しておく。

36

4.2.3 インフォメーションテクノロジー
大規模な医療情報を取り扱う上で必要な情報工学技術は、グリッドコンピューティング、
ユビキタスコンピューティング、セキュリティ技術、情報の標準化といった技術になると考えられる。医療情報の標準化については、4.2.1.2｢臨床情報連携技術｣において既に説明した。グリッドコンピューティングやユビキタスコンピューティングの詳細については触れないが、ゲノム情報や診療情報を複数の医療機関で交換したり、情報発生源である患者に装着されたウェアラブル検査装置からの血糖値や心拍数といった情報の発信が現実になれば、これらの技術は必須の情報基盤となるであろうと指摘しておく。
グリッドコンピューティングについては、医療への応用よりもバイオインフォマティク
スへの応用の方が進んでいるという感がある。しかしながら、バイオインフォマティクスの応用についても、未だ試験的であるというのが実状である。ただし、グリッドコンピュ
ーティングは単なる絵に描いた餅ではなく、そこに載せるコンテンツの準備も IT 基盤整備と同時並行的に進められている。
米国では、NIH（国立衛生研究所）所長のFrancis Collinsが 2003 年 9 月にロードマップ
を発表し、ゲノム研究の成果の応用領域を医薬と医療であると表明している。NIHの傘下に あ る NCI （ 国 立 が ん セ ン タ ー ） は 、 が ん の 総 合 情 報 基 盤 と し て CaCORE（http://ncicb.nci.nih.gov/core）の整備を開始していて、全米 10 拠点のグリッドコンピュ
ーティングによるネットワーク化を始めている。
日本国内におけるコンテンツ整備の例として、4.2.1.5 ｢シミュレーション技術｣で言及した、大阪大学医学部を中心に進められているインシリコヒューマン計画（http://vhpo.ise.eng.osaka-u.ac.jp）がグリッドコンピューティングの将来的な利用を想定している（図 4.8）。テクノロジーの革新は常に漸進的であり、基盤とコンテンツの整備は車の両輪であり、両者とも重要である。

37

（インシリコヒューマン計画のウェブサイトより引用）

図 4.8 インシリコヒューマン計画の目指す将来像
臨床インフォマティクスの基盤となる IT 技術として重要な要素技術は、セキュリティ技術である。現在の病院情報システムでは、セキュリティは運用によって実現されていることが多い。それは、多くのシステムが病院内で完結していて、外部と情報の交換を行わないからである。しかし、複数の医療機関で情報を交換あるいは共有する場合は、データの完結性が保証されている必要がある（原本性保証）。このような問題を解決するためには｢電子署名技術｣が有効である。データの改竄防止や責任所在の明確化は、臨床インフォマティ
クスにおいては、究極の個人情報である遺伝情報を扱うと想定されることから極めて重要である。電子署名機能を有する病院情報システムは現状極めて稀であるが、｢電子署名および認証業務に関する法律（平成 13 年）｣に続き、｢個人情報保護法（平成 15 年）｣が施行されたことも相まって、法的責任や安全管理の面から電子署名技術の普及が進むと考えられる。電子署名を実現するための基盤としては、公開鍵暗号方式を利用したセキュリティ技
術利用のための各種サービスを提供する公開鍵基盤（Public Key Infrastructure; PKI）が広く知られている。保健医療分野ではカルテや診療録などの個人情報が多いことから、厚生労働省は｢保健医療分野の情報化に向けてのグランドデザイン｣の中で、項目を立てて最適な認証基盤（医療用の公開鍵基盤; Healthcare Public Key Infrastructure; HPKI）作りのための方針を打ち出している。その実現は、今後のネットワーク社会における保健医療
情報交換の羅針盤となるものであり、重要な社会的基盤である。

38

4.2.4 バイオツール
検体や臨床情報の収集から始まり、基礎研究、応用研究ステージでの技術の開発、臨床ステージでの応用実現というサイクルの中で、基礎研究、応用研究ステージにおける各種
バイオ関連機器やバイオチップは必須のアイテムであり基盤となるツールである。
これまでも何度か触れたが、現在のバイオ研究の研究分野は大きくゲノム、トランスク
リプトーム、プロテオーム、メタボローム以降と分類することができる。また、各研究分
野における代表的技術とバイオツールは図 4.9 のように表すことができる。バイオツールは
大きくバイオ関連機器、バイオチップと分類できるが、これらとは別にその他のバイオツールとして、試薬、自動化・高速化のためのロボティクスや検体・サンプル採取のためのツールも基盤技術として存在する。
バイオツールが各研究ステージにおいて技術の基盤となっていることを考えると、今後臨床インフォマティクスのように基礎研究、応用研究ステージでの技術を臨床ステージに応用した場合、これらバイオツールは臨床ステージにおいてもなくてはならない重要な基盤となることが想定される。だが実際問題として現在のバイオツールがそのまま臨床ステージで用いられるとは考えにくい。そこには臨床ステージに適したバイオツールの発展が必要になると考えられる。ここでは基礎研究、応用研究ステージで基盤となるバイオツールについて整理し、臨床ステージでの利用に向けた発展、産業界の動向を紹介する。

39

cDNA クローニング技術

ＰＣＲ

発現解析技術マイクロアレイヤー

ペプチド合成装置

ＮＭＲ
糖鎖合成装置フローサイトメーター

質量分析機

フィジオーム解析技術

グライコエンジニアリング

プロテインチップ

Ｘ線構造解析装置

図 4.9 代表的技術とバイオツール
40

立体構造解析技術

メタボローム以降
メタボローム解析技術

ペプチドシーケンサー

検体・サンプル採取のためのツール

電気泳動装置

サーマルサイクラー

リアルタイムＰＣＲ

ＤＮＡ合成装置

無細胞系合成技術

ネットワーク解析技術

プロテオーム解析技術

プロテオーム

自動化・高速化のためのロボティクス

トランス
クリプトームＤＮＡチップ

遺伝子組換え技術

遺伝子増幅技術

多型解析技術ＤＮＡシーケンサー

核酸配列解析技術

ゲノム

代表的技術とバイオツール

ホモロジー検索
モチーフ解析
ドメイン解析

二次元電気泳動法
液体クロマトグラフィー(HPLC)
液クロ／質量分析

遺伝子機能解析

アミノ酸配列解析

トランスクリプトーム・機能解析
ホモロジーモデリング
3D-1D 法
スレッディング
遺伝的アルゴリズム
ドッキング・シミュレーション

経験的手法
非経験的手法●タンパク質相互作用解析
酵母２ハイブリッド法
表面プラズモン共鳴法
アフィニティ・キャプチャー法
in vITro virus 法●切り出し法、分離抽出法
ｼｮ糖密度勾配遠心法、酵素法、ﾋﾄﾞﾗｼﾞﾝ分解法、Folch 分画/TLC 分析、ﾎﾟｽﾄﾗﾍﾞﾙ蛍光検
出法、HPLC/2 次元糖鎖ﾏｯﾌﾟ法（MALDI-TOF/MS）、ｸﾞﾗｲｺｷｬｯﾁ法、SDS-PAGE●構造解析法NMR・2 次元 NMR(COSY 法、CHCOSY 法、NOESY 法、HOHAHA 法)、MM（HSEA 法）●その他測定・探索：
糖鎖/ﾀﾝﾊﾟｸ相互作用定量→Kb 値測定、FAC
膜表面での結合ﾊﾟﾗﾒｰﾀｰ定量 →ｴﾊﾞｾﾝﾄ波による蛍光測定、ｴﾊﾞｾﾝﾄ波+SPR による測定
糖鎖抗原・糖脂質に対するﾓﾉｸﾛﾅｰﾙ抗体利用（HER2 等）

タンパク質機能解析

タンパク質修飾解析

タンパク質立体構造予測

プロテオーム41

データベース・マイニング

2D ゲルイメージ解析
タンパク質同定支援システム
立体構造表示、モデリング

X 線結晶構造解析(MIR 法、MAD 法)
NMR
質量分析

タンパク質立体構造解析

隠れマルコフモデル
モンテカルロ
分子動力学計算
フォールディング予測

膜タンパク質貫通領域予測
二次構造予測三次構造予測オーソログ、ホモログ解析
パスウェイ解析
遺伝子ネットワーク解析
シミュレーション解析(e-cell)
細胞内局在予測

ノックアウトマウス
過剰発現マウス
アンチセンスリボザイム
RNAi
遺伝子相互作用解析

遺伝子発現解析

液クロ／ダブル質量分析
プロテインチップ

階層型クラスタリング
K-means クラスタリング
自己組織化マップ(SOM)
遺伝子ネットワーク解析(ブーリアンモデル、ベイジアンモデル、S-system)

シーケンスベース(SAGE,BodyMap,EST 出現頻度)
PCR ベース(DD、蛍光 DD、MI、ATAC-PCR、iAFLP、リアルタイム PCR、マイクロダイセク
ション法)
ハイブリダイゼーションベース(マイクロアレイ、GeneChip、DH 法)、FISH 法

cDNA

転写
アノテーション
コーディング領域予測

パラメトリック／ノンパラメトリック連鎖解析
連鎖不平衡解析
QTL 解析
ハプロタイプ解析

マルチプル・アラインメント
ORF 予測マイニング・アルゴリズム

Bioinformatics

クラスタリング
アセンブリング
ゲノムマッピング

SMFD
LAMP 法MALDI-TOF/MS 法
遺伝統計解析手法

マイクロアレイインベーダー法
TaqMan PCR 法
Pyrosequencing
Luminex 法

プライマー設計
ベースコール解析
コンティグ作成
相同性検索

オリゴキャップ法
キャップトラッパー法

ショットガン
データベース・マイニング
比較ゲノム

手法

プライマー
PCR
電気泳動

転写因子結合部位予測
スプライシング予測
RNA 二次構造予測

SNP 解析

多型解析

ゲルシフトアッセイ

核酸配列

ＤＮＡ
Phosphobase
SWISS-PROT
Pub-Medsugabase
SugerDB
SweetDB
GlycoSuiteDBPDBSWISS-PROT
SCOP
CATH

PDB

SWISS-PROTPIR
PRSITE
Pfam

KEGG
UniGeneBodyMap
Endembl
GDB

UniGeneCGAPSAGE
TIGR Gene Indices
STACK

Genome Browser
Ensembl
MapViwer

TRANSFAC
AsManDB
SpliceDBdbSNP
HGVBaseJSNPSCOPBLOCKSInterPro

BodyMap
SMD
ExpressDB
GEO

HGREP
GRL
DBTSS

Data Source
GenBank、DDBJ、EMBL

Device2D ゲル
質量分析機器

プロテインチップ

マイクロアレイ
DNA チップ
蛍光測定機器
ロボティクス

蛍光プローブビーズ
質量分析機器マイクロアレイ
ロボティクスベクター
キャピラリー・シーケンサー

4.2.4.1

バイオ関連機器

バイオ研究には測定機器をはじめとする多くの機器がそれぞれの研究分野にて重要な役割を果たしている。代表的なものとして DNA シーケンサー、マイクロアレイヤー、質量分析装置などがあるが、事実バイオ研究の多くはこれら機器の開発、実用化に支えられ進展してきた。かつてのバイオ研究は研究者がプロトコルに従い一つ一つ手作業で行なわれていたが、やがて一連のプロトコルを全自動・高速にて行う機器が開発された。これはロボティクスとともにインフォメーションテクノロジーとの融合によるものである。例えば
DNA シーケンサーの開発によってゲノム研究のスピードは大幅に上がった。その後も DNA
シーケンサーは高性能化し、やがてはヒトゲノムの解読という人類にとって偉業を成し遂げた。また、島津製作所の田中のノーベル化学賞（2002 年）の受賞理由となった「タンパ
ク質の質量分析手法」を利用した質量分析装置は現在のプロテオーム研究に大きく貢献している。
これまでのバイオ関連機器は、バイオ研究の効率化を目的とした自動化・高速化、精度向上を中心に高性能化してきた。また、新たなバイオ研究のテーマによって望まれる新たなバイオ関連機器が開発され実用化されてきた。その背景には政府のバイオ関連予算の急増と製薬企業の旺盛な研究開発投資がある。価格競争は激しさを増しているものの市場は
これまで順調に拡大しつづけてきた。近年になって DNA シーケンサーなどの需要は落ちてきているものの、これは決してゲノムシーケンスの需要が落ちてきたわけではなく、これまでの各研究所や企業の設備投資によってある程度ゲノムシーケンスの整備が整ったことの現れだとも解釈できる。いずれにしてもバイオ研究の進展にはバイオ関連機器の貢献によるものが大きく、今後もこれらの発展は変わらず画期的なバイオ関連機器が開発され、これまでの機器も高性能化していくことが想定される。そのためバイオ関連機器の新たな開発は我が国のバイオテクノロジー戦略にとっても重要ポイントとなる。
ただし高性能化の内容はこれまでの自動化・高速化中心のものだけでなく微量検出や低コスト化など様々なものが考えられる。また、高性能化だけではなくバイオ研究のためには新たなバイオ関連機器の開発が必要となる。現在、我が国で行なわれているバイオ関連
機器開発の国家プロジェクトの例を以下に示す。
表 4.6 バイオ関連の国家プロジェクトの例
実施主体

プロジェクト名期間

概要

経 済 産 業 省
（NEDO）

糖鎖エンジニアリング
プロジェクト

2003～2005

経 済 産 業 省
（NEDO）

細胞内ネットワークのダイナミズム解析技術開発

2002～2006

革新的な糖鎖構造解析技術や糖鎖構造を同定するシ
ステム・装置の解析、糖鎖同定のための標準糖鎖試料や機能解析に必要な糖蛋白質などを容易に合成するシステム・装置の開発を行う。
生体組織の構築・機能発現の基となる細胞内の異なる
複数生体分子のネットワークの時間的・空間的な動的変化を細胞の本来の機能を保ちつつ、効率的に計測し機能解析を可能にする技術を確立する。同時に確立した技術を利用して、具体的な細胞内ネットワークに関する有意義なデータを取得する。

42

経 済 産 業 省（NEDO）

バイオ・IT 融合機器開発プロジェクト

2003～2005

経 済 産 業 省
（NEDO）

先進ナノバイオデバイ
スプロジェクト

2003～2005

文部科学省

次世代の科学技術をリードする計測・分析・評価機器の開発

2003～2007

文部科学省

２１世紀型革新的先端
ライフサイエンス技術
開発プロジェクト

2002～2006

民間企業から開発案件を募集し開発費の 2 分の 1 を補助して実用化を後押し。外資系企業に占められている
バイオ分野の研究支援機器の国内企業のシェア拡大も目指す。経産省が 03 年度から新たに取り組む「フォーカス 21」の一環。
ナノテクとバイオの融合により、細胞抽出液などの生体試料から目的の生体分子（低分子化合物、蛋白質、DNA など）を、超高速、高感度、低コストに分析、解析する次世代解析機器を実現するデバイスを作成
し実用化を加速することを目指す。
我が国が有意な超伝導や低温の技術等を活かし、ナノ
テクノロジーやバイオテクノロジーをはじめとする幅広い研究開発に資するとともに、産業の技術革新のための基盤技術として重要な、世界最先端の計測・分析・評価機器を開発する。
「21 世紀型革新的ライフサイエンス技術開発プロジ
ェクト」は、21 世紀においてライフサイエンス分野
で、我が国が国際社会で先導的な役割を果たしていく
ため、我が国発の革新的な成果を創出し、その成果を社会に還元していく上で、早急に着手すべき先端技術の開発を推進することを目的とする。

（日経バイオ年鑑 2004、経済産業省・文部科学省ウェブサイトより）

これら国家プロジェクトは主として新たなバイオ関連機器開発に主眼を置いている。
しかし、バイオ研究が臨床ステージへと向かうにつれバイオ関連機器はこれまでと違った発展性を示すことが想定される。これまでのバイオ関連機器は研究テーマが異なってもバイオ研究が目的の機器ということに変わりはなく、その対象は検体やサンプルであり利用されるのは研究施設の内部であった。ところがバイオ関連機器が臨床現場で用いられるようになり医療機器として利用された場合はその対象となるのは人間であり利用されるのは病院である。より先進的な医療になれば診断そのものをベッドサイドで行うこととなる。
そういった場合はこれまでのような強大な機器では非常に扱いづらく技術的に可能になっても実現の可能性が著しく低下する。そこで今後のバイオ関連機器はこれまでの高性能化・自動化・高速化に加え小型化などの利便性に大きな発展があるものと考えられる。
現在このような利便性向上のための改良を行っている企業や研究グループがいくつかある。平成 15 年 3 月には東京都立大の伊永らはアタッシュケース大の小型質量分析器を開発した。

43

『東京都立大学理学系研究科教授の伊永（これなが）隆史氏らは、小型で持ち運び可能な質量分析器（MS）を開発した。大きさはアタッシュケースと同程度。ベンゾピレンなど環境中の有害物質を含む試料を、採取現場です
ぐに測定できる。伊永教授は、手のひらサイズの MS の開発を、次の目標としている。
伊永教授らが開発したのは、小型で持ち運びが可能な飛行時間型質量分析器（TOF-MS）。分子量 1～2000 までの化合物を、15000 分の 1 の分解能で測定できる。ディーゼル排ガス中に含まれている有害物質のベンゾピレンやフラーレンで、炭素同位体の細かい差まで測定することに成功している。
TOF-MS とイオン化のレーザー、検出系の全てをアタッシュケース程度の大きさの筐体に収める。
新しく開発された MS では、質量分析器を小型化しただけではなく、真空ポ
ンプや検出系も小型化した。試料の前処理にはスライドグラス大のマイクロ流路チップ（μ-TAS）チップを使う。このため 1μl の試料から、有害物質の有無を検出できる。』（平成 15 年 3 月 6 日「日経バイオテク・オンライン」
より抜粋）
この小型 MS の研究は平成 13 年度から始まった新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の基盤技術研究促進事業により行なわれたものであり、平成 18 年の市販開始を予定している。MS がさらに小型化、高性能化することによって臨床現場、さらにはベッドサイドでの MS による検診が技術的に可能となる。

4.2.4.2

バイオチップ代表的なものに DNA チップ、プロテインチップ、ラボオンチップがある。DNA チップ
やプロテインチップは遺伝子の有無や発現量の比較など、ある目的に対してより簡便に合
理的に結果が得られるように設計されている。また、ラボオンチップは測定、検査そのものをナノテクノロジーなどを利用した１枚の緻密なチップ上にて行うものである。バイオ
チップによっては機器などを必要とせずに目的の結果を得ることができる。また、常に新たな目的に添ったバイオチップの開発を進める企業も多く、バイオチップの多様化が進んでいる。バイオチップは目的に対する結果を得るその簡易性から、診断薬への応用など臨
床ステージでの利用も期待されている。
しかし現段階では研究ステージで利用されているものがそのまま臨床ステージで利用されることは難しい。バイオチップは現在、以前に比べればかなりの低価格になっているものの臨床応用で手軽に測定に用いるには高価である。また高価で大型の測定機器を必要とするものが多く、企業や国が研究のために投資するのとは異なり臨床現場でのコスト面から考えても初期投資の回収などはなかなか難しいと思われる。

44

臨床現場での使用を想定するバイオツールの開発が行なわれ始めている。例えばCYP450の薬剤耐性検査用チップや、特定の疾病のリスク関連遺伝子など様々なユースケースが想定されている。また、全遺伝子を一度に検査する為のDNAチップ（ホールゲノムチップ）の開発・商品化も積極的に行われている。

『スイス Hoffmann-LA Roche 社は、6 月 25 日、薬物代謝酵素であるシト
クロム P450 の型を調べる DNA チップである「AmpliChip CYP450」を米国法人の Roche Diagnostics 社が発売したことを発表した。臨床応用を目的とした世界で始めてのファーマコジェノミクス用 DNA チップの実用化であるとしている。
発売されたのは、Roche 社が、米国 Affymetrix 社の DNA マイクロアレイ「Gene Chip」と Roche 社の遺伝子増幅法であるポリメラーゼ連鎖反応（PCR 法）を組み合わせた製品。臨床検査ラボで、「AmpliChip CYP450」を使って、シトクロム P450 のうち、CYP2D6 と CYP2C19 の多型を調べる
ことができる。Roche 社は、「AmpliChip CYP450」の売上は 2008 年までに年間 1 億ドルに到達することを期待している。
Roche 社は、「AmpliChip CYP450」を CYP2D6 と CYP2C19 の遺伝子多型を調べる施設用の試薬として供給するもので、体外診断薬として供給するのは、欧米で 04 年後半になるとしている。』（平成 15 年 6 月 26 日「日経バイオテク・オンライン」より抜粋）

スイス Hoffmann-LA Roche 社は薬物代謝酵素群である CYP450 の型を調べる DNA チップを開発し臨床現場での体外診断薬としての発売予定である。この DNA チップを用いた検査を行うことによって薬物代謝酵素の型の診断が可能となり薬剤投与での副作用を軽減できることが考えられる。

4.2.4.3

その他のバイオツール

その他のバイオツールとして各種測定に用いる試薬、検体・サンプルを採取するツール、
また研究機器の自動化・高速化のロボティクスなどがある。試薬の新開発は測定の精度向上などには欠くことはできない。検体・サンプルを採取するツールは研究ステージであれ
ば検体・サンプルの採取を問題なく行うことができても臨床ステージとして臨床現場で実際に患者に対して行うとなると同じというわけにはいかない。臨床現場で実際に受け入れられるような工夫が必要となる。またロボティクスは研究ステージでは大量のデータを得るため、研究のハイスループット化するために自動化・高速化のためのロボティクスであった。しかし実際の臨床ステージでの応用では単に大量のデータを扱うためのハイスルー

45プット化が目的でなく特に安全面や倫理面を重視しなければならない。このようなことか
らも単にバイオツールが臨床現場で利用されるということだけでなく様々な改良を加えなければならないことがわかる。
バイオツールの開発の例として微量の血糖測定機器の開発を以下に示す。

『学校法人片柳学園 東京工科大学【学長 相磯 秀夫】（以下「東京工科大学」という）と独立行政法人産業技術総合研究所【理事長 吉川 弘之】（以下「産総研」という）バイオニクス研究センターは、糖尿病患者が血糖値を計測する際に使用する検査チップを新たに開発した。これは世界最少の採血量で血糖値の計測が可能な検査チップであるため、従来の製品に比べ、より少ない痛みでの計測が可能であり、また、計測時間の短縮が図られることか
ら、糖尿病患者の負担が軽減されることになる。
今後は商品化と量産化を目指し、住友電気工業株式会社（本社：大阪市中央区、代表取締役社長：岡山 紀男）との共同研究を開始する。なお、商品化は１年後を目標としている。』（平成 16 年 2 月 3 日発表独立行政法人産業技術総合研究所プレスリリース概要）

東京工科大学と産業技術総合研究所が世界最小量の血液で血糖値が測れるグルコースチップを開発した。ナノリットル単位の血液で血糖値を測定することができる為、痛みを感じることのないナノ単位の針によってにじみ出た血液で血糖値を測定することができる。臨床応用を想定した場合はこのように患者負担なども考慮に入れ、一般に受け入れられなけ
れならない。

46

4.3 応用分野
本項では基盤となる研究や技術を医療や健康維持・管理に応用することについて述べる。
ここで対象となるのは疾患を持つ患者のみではなく、健康維持・管理という観点から健康な人への応用も含む。応用に関しては基礎研究と臨床研究をつなぐトランスレーショナル
リサーチの分野を含むこととする。

4.3.1 トランスレーショナルリサーチ
トランスレーショナルリサーチを直訳すると｢翻訳研究｣となるが、一般的には基礎科学研究で得られた成果を、実地で応用するための研究である。例えば医科学においては、ヒ
トゲノム配列決定、体性幹細胞の発見、疾患メカニズムの分子生物学的理解といった基礎研究の成果は、個別化医療、再生医療、分子標的薬開発といった臨床応用に各々対応している。しかし、モデル生物で得られた結果を、そのまま臨床現場で応用する訳にはいかない。基礎データを充分な蓄積を行い、統計学的にその結果が妥当かどうか検証した上で、妥当性、安全性、倫理性についても第三者が検証する仕組みと臨床面での応用を支援する体制が必要になってくる。このように、トランスレーショナルリサーチとは、新規の医療技術の萌芽になりそうな技術を臨床応用し、患者でその治療効果を検定することである（図4.10）。Nature Medicine誌の編集者であるKaren Birminghamは、"What is translational
research?"と題した記事をNature Medicine誌に寄稿している（Nature Medicine, 8: 647,
2002）。

図 4.10 トランスレーショナルリサーチの流れ47この記事では、米国のトランスレーショナルリサーチ事情を取材してまとめている。標的に狙いを定めて、研究者の主導の下、臨床における有効性を実証する研究が、トランス
レーショナルリサーチと呼ばれるに相応しいと記事中で述べているが、その顕著な例として、Novartisが開発した慢性骨髄性白血病の特異的治療薬であるGleevecを挙げている。
Gleevecは、FDAがわずか 3 週間で承認して一躍有名になった薬剤である。Novartisはサポートしたものの、研究者が開発から臨床試験まで主導したトランスレーショナルリサーチの良い例である。記事は、トランスレーショナルリサーチにおいては、チーム - 基礎科学者、臨床医、統計専門家、リサーチ・ナース、データ管理者といったエキスパート達 - の協力関係が治療目標を設定する上で重要であると締めくくっている。
国内では、トランスレーショナルリサーチを効率的に実施する施設の登場が待ち望まれていたが、最初に平成 13 年度に東京大学医科学研究所先端医療センター、京都大学医学部
付属病院探索医療センターが設置された。トランスレーショナルリサーチの受け皿となる施設は、全国で現在 10 余りである。以下に、代表的なトランスレーショナルリサーチ・センターの一覧を示す。
表 4.7 全国のトランスレーショナルリサーチ拠点
URL

名称
東京大学医科学研究所

先端医療センター

京都大学医学部付属病院

探索医療センター

http://www.ims.u-tokyo.ac.jp/hospital/center.htm
http://www.kuhp.kyoto-u.ac.jp/%7Etrc/index.htm
http://www.ibri-kobe.org/

神戸市先端医療センター
名古屋大学医学部付属病院

遺伝子・再生医療

http://www.med.nagoya-u.ac.jp/hospital/html/innai/bumon_18.html

センター
大阪大学医学部付属病院

未来医療センター

http://www.med.osaka-u.ac.jp/pub/hp-mctr/index.html

九州大学医学部付属病院

先端医工学診療部

http://www.camit.org/hospital/index.html

慶應義塾大学医学部

信濃町キャンパスリサー

http://www.rpk.med.keio.ac.jp/

チパーク
東京女子医科大学
東京慈恵会医科大学

先端生命医科学研究所

イベリカ

総合医科学研究所

トランスレーショナル・リサーチ・

http://www.twmu.ac.jp/LAB/
http://www.jikei.ac.jp/icmr/
http://www.iberica.co.jp/index2/TR/TR.html

センター

一般的には、研究の倫理性の是非を問う生命倫理委員会、基礎研究を行う部門、臨床応用を行う部門で構成されている。臨床研究は、実験的な医療が行われる場であり、安全性・倫理性に細心の注意を払って進める必要があるからである。以下の図は、京都大学の探索
医療センターの組織図を模式化している。基礎研究は探索医療開発部が担い、固定プロジ
ェクトのポストゲノム研究と、公募型のプロジェクトが実施される。臨床研究の計画策定、48

研究結果の有効性の検証や安全性の評価は探索医療検証部、実際の臨床応用は探索医療臨
床部が実施し、三つの部門が相互に密に連絡を取り合う形になっている。

図 4.11 京都大学医学部付属病院探索医療センターの体制
神戸市の先端医療センターとイベリカ トランスレーショナルリサーチ・センター以外は、文部科学省の所轄である大学病院の付属施設である。神戸市の先端医療センターは、地域のバイオ振興施策である｢神戸医療産業都市構想｣の一環として設置された例である。
イベリカのトランスレーショナルリサーチ・センターの特色は、民間企業である株式会社
イベリカにより、豪州のプロテオームシステムズ社（Proteome Systems, Ltd.）と久留米大学との提携を受けて、久留米大学医学部の敷地内に設置されていることである。以下にイベリカのトランスレーショナルリサーチ・センターの構造を示す。
当該センターの特色は、臨床薬理施設の他に、プロテオーム解析センターとバイオスタ
ティスティクス・コア（生物統計解析部門）を設けている点である。プロテオーム解析と臨床応用研究を融合させ、数理統計学的に厳密な検討が可能な評価基盤というのは国内に例を見ず、非常にユニークである。トランスレーショナルリサーチ・センターの活動の活発化により、新しい医療技術の実用化は加速されることになるが、一方で専門的な人材の不足が懸念される。今後は、トランスレーショナルリサーチを推進するための人材の育成が課題になるであろう。

49

図 4.12 イベリカ社の体制
トランスレーショナルリサーチに関連する領域として、臨床試験のアウトソーシングが活発化している。製薬企業は｢ゲノム創薬｣による研究開発投資の増加や、国内薬価基準の引き下げといった厳しさの増す経営環境から、コスト圧縮と開発の迅速化に取り組まざるを得ず、開発業務のアウトソーシングがにわかに注目を集めるようになってきた。臨床試
験米国では、医薬品、医療用器具、化粧品開発業務の 50～60％がアウトソーシングされ、市場規模も 4000 億円に達すると言われている。日本の製薬企業は、これまで開発業務を社内で行ってきたため、開発業務受託機関（Contract Research Organization, CRO）や治験
施設支援機関（Site Management Organization, SMO）に対するアウトソーシングの割合
は現状でせいぜい 1 割程度といわれているが、今後急速な成長が見込める数少ない分野である。
FDAが薬理ゲノミクスに関するガイダンスのドラフトを公表したこともあり、今後はゲノム情報を取り込んだ臨床試験業務の需要も増えると予測される。従って、ゲノムやプロ
テオーム解析を武器に業務を特化したCROの登場も将来的には考えられる。
臨床試験のアウトソーシングは世界的規模で実施されている。主な目的は医薬製品の承認の迅速化、経済的および人的資源の節約で、現在世界には約 1,000 の CRO が存在し、2001年における総生産は 98 億ドルの規模であった。国内では、日本 CRO 協会によれば平成 13
年度には約 240 億円の総売上があったとされている。

50

4.3.2 臨床への応用
臨床への応用については様々な方法が取られる。例えば、テーラーメイド医療や遺伝子診断など、最近話題になっている臨床応用モデルにおいても、なんらかのフェーズに分けて導入されることが予想され、また、疾患の種類によっても応用への道筋が異なるだろう。
ライフサイエンスの成果をバイオインフォマティクスというフィルターを通じて臨床現場に還元していこうという取り組みは始まったばかりである。海外、特に米国では、2000
年頃から、広義の｢臨床インフォマティクス｣｢健康インフォマティクス｣と｢バイオインフォ
マティクス｣が交差する面を探るディスカッションペーパーが発表されるようになり、両者の合理的かつ効率的な融合に向けた検討が始まっている（例えば、”Opportunities at theIntersection of Bioinformatics and Health Informatics: A Case Study（Miller P. L,
Journal of the American Medical Informatics Association, 7, 431-438（2000））”, “TheInteractions Between Clinical Informatics and Bioinformatics （ Altman R. B., 同
439-443）”）。我が国においては、｢ゲノムカルテ｣という用語が臨床インフォマティクスのIT 基盤を指してしばしば使用されていて、萌芽としての事業がいくつか始まっている。例
えば、経済産業省が平成 12 年度、平成 13 年度（医療情報システム開発センター（The Medical
Information Development Center, MEDIS-DC に委託））に実施した｢先進的 IT 活用のネッ
トワーク化推進事業｣において、ゲノムカルテの開発を目的とする事業が採択された。ゲノ
ムカルテに関する先進事例を以下に紹介する。
<海外事例>(1)
団体名: PointOne Systems, LLC.
所在地: 米国ウィスコンシン州ミルウォーキー
URL: http://www.pointonesystems.com
事業概要: 臨床医向けの遺伝子診断支援システムを開発し、販売している。システム
は既に提携先の医療プロバイダーである Aurora Healthcare の Sinai 病院で稼動実績がある。

PointOne Systems, LLC.（以下 PointOne 社）は、ウィスコンシン州立医科大学の教授であり、ラットゲノム計画の中心的人物であった Peter Tonellato がスピンアウトして設立した臨床インフォマティクスのベンチャー企業である。設立から二年経過していて、特筆すべき点は既に第一弾の製品である IT システムを開発していて、それが提携先の病院で稼動し臨床医に使用されている点である。遺伝子の変異と表現型である疾患の関係が比較的明確で、米国人に多く見られ診断・治療法が確立している家族性乳がん、遺伝性血色素症、血栓症を対象とする遺伝子診断支援システムを開発している。このシステムが対象とする

51

疾患を増やすために、研究開発に投資を行うと共に、顧客の獲得を目指して営業活動を推進している。本報告書では、PointOne 社を臨床インフォマティクスにおけるフロントラン
ナーとして、5 章｢先進事例｣でより詳細に事業内容やビジネスモデルを解説する。
(2)
団体名: Mayo Clinic - IBM
所在地: 米国各地に拠点を持つ医療機関/IT ソリューションを提供する多国籍企業
URL: http://www.mayo.org, http://www.ibm.com
事業概要: Mayo Clinic は米国の著名な医療機関であり、最先端の医療技術を提供している。IBM はハードウェアを始めとして、IT ソリューションを総合的に提供する多国籍企業であり、バイオインフォマティクスにも注力している。
Mayo Clinic（以下、Mayo）は、先端医療では世界一を自負する米国にあって最も著名な医療機関のひとつである。Mayo は掲げる使命“Mayo will provide the best care to every
patient every day through integrated clinical practice, education and research.（Mayoは統合された研究、教育、臨床の実践を通じて毎日全ての患者に最良の医療を提供する。）”
からは、最善の医療を提供するための強烈な自負が読み取れる。Mayo は、IBM との取り組みとして、2 年間を費やして約 450 万人のカルテを電子化していて、その情報をデータマ
イニングするプロジェクトに取り組んでいる。複数の疾患を対象とする研究を行っていて、IBM が提供したバイオインフォマティクス解析技術により、遺伝子発現データから早期診断に有望と思われるマーカー遺伝子の発見に成功している。Mayo の強みは、臨床、研究、教育のバランスが取れていて、かつ各々の人材の層が厚い点である。
2004 年初頭に、IBMは医療機関などを対象としたヘルスケア部門と基礎研究の支援事業が中心であるライフサイエンス部門を統合した。ライフサイエンス研究の成果の出口となる領域がヘルスケアへの応用であることをIBMは強く意識していて、”Information Based
Medicine（情報化に基づく医療, IBM）”という概念を提唱している。その他、アイスラン
ド国民の遺伝情報をデータベース化するバイオインフォマティクス企業であるdeCode
Genetics社を始め、全世界のバイオインフォマティクス企業、大学、研究機関と提携している。IBMのヘルスケア&ライフサイエンス部門の長であるCaroline Kovacは、日経バイオ
ビジネスのインタビューに対して、ライフサイエンス研究におけるIT需要の市場規模を2006 年に 400 億ドルと予測している。

52

<国内事例>
団体名: 千葉県立東金病院を中心とする”わかしお医療ネットワーク”
所在地: 千葉県東金市（東金病院）および山武二次医療圏
URL: http://www.pref-hosp.togane.chiba.jp/（東金病院）
事業概要: 結核の治療薬の代謝応答性に関する遺伝子多型に着目したゲノムカルテと診療情報に基づく糖尿病の予防・進展防止のための地域医療システムを構築した。

この事例では、先に述べた経済産業省が平成 12 年、平成 13 年に実施した｢先進的IT活用のネットワーク化推進事業｣の一つとしてシステム開発と構築、実証試験が行われた。東金
病院を中心とする、わかしお医療ネットワークでは、東金病院で稼動する薬物応答性の遺伝子多型を考慮したゲノムカルテと、山武二次医療圏内の病院・診療所・調剤薬局等を連携させる糖尿病を対象とする地域医療システムを構築した。ゲノムカルテが目的としているのは、結核の治療薬であるイソニアジド（INH）の副作用回避で、NAT-2（N-アセチル転移酵素 2）遺伝子の多型解析の結果を踏まえて、被験者の薬物代謝能力に応じて適切な初期投与量を決定する機能を備えている。実証試験では、結核病棟の患者 20～30 人が協力した。それ以外にも健康な地域住民を対象にボランティアを募集し、2001 年 11 月末から 2002
年 1 月にかけて、インフォームドコンセントの下 258 人から血液サンプルを収集し、NAT-2
遺伝子の多型解析を実施している。遺伝子検査後に意識調査を行い、例えばインフォーム
ドコンセントにより遺伝子検査に対する印象が変わったか調べている。糖尿病の病診連携システムに関しては、現状では予防あるいは重病化の防止を目的にしているが、将来的には遺伝子情報と生活習慣を考慮したゲノムカルテを中核とする地域医療ネットワークに発展させたいとしている。
ここからは、臨床インフォマティクスが医療現場にどのように浸透していくのか検討する。臨床とは医療の現場を指し、それは正にベッドサイドのときもあれば、病院内における医師の行為（患者を目の前にしているとき、あるいは患者の情報をデスクで検討しているときなど）をも含むものと考えるのが妥当である。まず、現在の医療行為モデルの中で、臨床インフォマティクスがどのように導入されるかを検討する。

53

初診
診察

検査方針の決定

検査オーダー

検査実施

検査結果確認・検討（当日結果分）患者への説明

検査結果確認・検討（後日結果分）再診
検査・治療方針の検討

患者への説明精密検査オーダー

精密検査実施検査結果確認・検討（後日結果分）図 4.13 外来診療のモデル

54

この図は地域の一般的な中規模病院における外来患者を対象としたモデルである。このモデルの中で、臨床インフォマティクスが関わる部分は検査と検査結果の検討と考えられる。初診の検査において、分子生物学的検査のオーダーを医師が判断するかは検討の余地があるだろう。分子生物学的検査はおそらく精密検査のレベルで行われると考える。その場合は、腫瘍マーカー、代謝産物検査、遺伝子発現検査など、疑われる疾患に合わせて検査方法が選択される。
分子生物学的検査の中に遺伝学的検査が含まれる場合は、検査オーダーの前にインフォームドコンセントが必要となる。さらに言えば、遺伝学的検査が必要となる疾患について、医師、あるいは遺伝カウンセラーにより、患者に対して十分な説明が必須である。
さて、実際に分子生物学的検査の結果を医師（あるいは医療チーム）が検討するわけだが、この場面において必要となるのは検査結果であるファクトと診断を行うためのエビデンス（科学的評価に基づく医学的根拠）の突合せである。エビデンスに基づく医療（Evidence-Based Medicine, EBM）は、従来の経験的知見に基づく医療を平準化する科学的手法として、近年我が国でも非常に注目されている。EBM は次のような 5 つのステップよりなる。
問題の定式化
問題についての情報収集得られた情報に対する情報の患者への適用
1 - 4 のステップの評価

1,4 は医師による患者との面談・診察を通じて行われる。2,3 は臨床研究に関する二次資料の収集と吟味である。欧米では EBM のインフラ整備が進んでいて、二次資料の情報源は充実してきている。情報源となるサイトの例を、表 4.7 に示した。
表 4.7 EBM に関連するインターネット上の情報源
URL

名称
Up To Date

http://www.uptodate.com

Clinical Evidence

http://www.clinicalevidence.com

Cochlane Library / JANCOC

http://www.cochranelibrary.com/http://cochrane.umin.ac.jp

Best Evidence

http://acponline.org or http://ebm.bmjournals.com

PubGenehttp://www.pubgene.com

本節を締めくくるにあたり、ゲノム研究成果を臨床インフォマティクスのフィルターを通じて臨床医学に還元するための課題を指摘しておきたい。従来の臨床検査で得られる結55

果は、2 値あるいは 3 値、せいぜい数値データであったが、階層性を持つゲノム情報や文脈依存税のあるプロテオーム解析結果のデータ構造は遥かに複雑であり、また複数の医療機関でのデータ交換も現実化してくる。同時に、エンドユーザーとなる大多数の臨床医やコメディカルは、少なくとも現時点ではゲノム情報に対して不慣れであり、ゲノムカルテは
このようなユーザー層に対して使いやすくなければならない。臨床現場でゲノムカルテが普及するにはシステム設計、データ標準化、使い勝手の良さが重要である。

56

4.3.3 健康維持・管理への応用
我が国の医療制度は、国民皆保険制度を大きな特徴して、右肩上がりの戦後の経済成長を背景に国民全般の厚生に多大な寄与をしてきた。国民の平均寿命は半世紀で飛躍的に向上し、2002 年簡易生命表によれば、男性 78.32 年、女性 85.23 年に達している。その一方で、高齢化の急速な進展により、超高齢化社会の到来は間近に迫っている。更に経済成長を大前提としてきた公的医療保険制度も制度疲労を起こしている。長引く不況や少子化といった脅威が顕在化している昨今では、保険財政の健全化は火急の課題であり、公的医療保険における 3 割本人負担や特定機能病院での診療費報酬の包括支払い制への移行といった医療経済上重要な施策が立て続けに実行されている。我が国は、安心・納得の医療供給体制の再編と医療資源の効率的分配という二つの大きな課題に直面しているのである。
かつては、｢無病息災｣が尊ばれたが、医療技術の発展により｢一病息災｣、即ち病気を抱えながらも上手く体調管理しながら生きていく時代になりつつある。しかし、患者であるよりも健康体であることが望ましいのはいうまでもない。
表 4.8 健康-半健康-病気の概念 （日本総合研究所作成資料を改変して引用）
健康状態

健康

半健康・半病気

病気

医学

健康増進医学

予防医学

臨床医学

医学的対策

健康増進

予防医療

医療

対応する産業

健康産業

予防医療産業

医療産業

例えばがんにおいては、生命を脅かすような大きさに生長するには数十年がかかると言われている。疾患の前段階を半健康・半病気とするならば、健康状態と取るべき医学的対策、その医学的対策を提供する産業の関係は表 4.8 のようにまとめられるだろう。20 世紀の医療は｢治療｣を目標として掲げ、大きな成功を収めてきた。しかし、ゲノム研究の進展により、個人の体質差におけるかなりの部分を遺伝子多型の集合で説明し得るという展望があり、また生体内の分子間ネットワークのモニタリングにより、発症に至るイベントを疾患の前段階で捉え、超早期診断が可能になるという予想もある。21 世紀の医学の大きな潮流
は｢予防｣に向かっているといえる。
ゲノムやプロテオーム研究の成果が検査手段として応用されるならば、従来経験的に行
うしかなかった運動療法などにも一定の根拠を与えられるようになり、患者や半健康人のモチベーションを最大限に引き上げられると期待される。一方で、グリッドコンピューテ
ィングやユビキタスコンピューティングといった分野も急速な進展を遂げていて、21 世紀には医療分野のIT化が加速度的に進むと期待される。インターネット技術がこの 10 年で長足の普及を遂げたように、｢臨床インフォマティクス｣が社会の共通基盤の整備され、周辺の産業が活性化することも夢ではないだろう（図 4.13）。

57

図 4.13

健康増進のための臨床インフォマティクス活用58

4.4 多様な展開可能性
臨床インフォマティクスの成果は基盤となる研究、基盤となる技術、そして応用分野を経て、さらに多様な展開が行われるものと考えられる。ここでは創薬、食品といった分野
で現在どのようにバイオサイエンスの成果が利用されているかを解説するとともに、臨床
インフォマティクス分野との関係を示す。

4.4.1 創薬への応用
創薬への応用はバイオサイエンスが抱える大きな課題のひとつである。創薬分野への応用に関しては、薬剤ターゲットの探索、リード探索、薬物動態などが対象となる。いわゆ
るゲノム創薬と呼ばれる世界では、大量の遺伝子情報をバイオインフォマティクスを利用して解析を進める。遺伝子配列の解析から始まり、遺伝子発現情報、タンパク質解析情報、など、インフォマティクスが関わる分野は広い。
臨床インフォマティクス分野と創薬の関わりで言えば、第一に薬剤応答性遺伝子に関する話題を取り上げるべきであろう。薬効や副作用に関する情報は極めて重要であり、すでに薬物代謝酵素に関する多型解析などが行われている。
FDAが 2003 年 11 月に発表した薬理ゲノミクスに関するガイダンスのドラフトは、また、治験を行う臨床現場で扱われる遺伝情報の急激な増加を予見させる。このように創薬との関わりで言えば、臨床治験と臨床インフォマティクスは表裏一体の関係にあると言える。製薬企業は薬理ゲノミクスに対応した新薬開発への対応が求められるが、患者をゲノム情報に基づいて層別化し（図 4.14）、投薬が適切化どうか、投薬以前に遺伝子検査が行われる必要がある。このような薬剤の代表例としてはハーセプチンが知られていて、間質性肺炎による死亡者が相次いだイレッサについても、実は遺伝子検査により患者を層別化していれば、適切な薬剤投与が可能であったという研究結果が発表されている。

59

図 4.14 薬理ゲノミクスによる患者の層別化

60

4.4.2 健康食品への応用
食品分野は、内閣府発表のバイオテクノロジー戦略大綱においても重点領域として取り上げられている。食料分野のうち、｢健康志向食品｣の 2010 年における市場規模は 3.2 兆円となっている。デフレ経済下であるにも関わらず、国民の健康食品への関心は高く、支出が毎年増えている数少ない分野である。総務省が 2003 年に実施した家計調査によれば、国民の健康食品・サプリメント（栄養剤を含まない｢健康保持用摂取品｣）への支出は、対前
年比 6.2%増で、この 8 年間で 2 倍に達しているという。健康増進法が施行されるなど、疾患の予防に関して国民の｢自助｣が強く求められる時代の趨勢があり、産業界の動向も｢医薬分離｣から｢医食同源｣へと大きく舵が切られつつある。以下に、健康食品に関する区分を示す。いわゆる医薬品以外で健康増進に役立つ食品が健康食品として考えられている。厚生
労働省の定める｢保健機能食品｣からは、民間療法で用いられるような、根拠が薄弱で健康食品を謳うだけの食品は排除されていて、臨床試験を経て個別に認可された｢特定保健用食品｣と有効成分を一定量含有する｢栄養機能食品｣に区分される（図 4.16）。

医薬品

保健機能食品

一般食品（医薬部外品

特定保健用食品

栄養機能食品（いわゆる健康を含む）（個別許可型）（規格基準型）食品を含む）

図 4.15 我が国における健康食品の区分
特定保健用食品に限っても市場は大きく成長しているのが以下の資料からも読み取れる（図 4.16）。平成 13 年現在で 300 品目を越える食品が特定保健用食品として認可されている。有効性について一定の評価がされるため、多少単価が高くても消費者への訴求力が高
く、食品メーカーにとっては魅力的な事業領域である。平成 13 年度の制度改正により、それまで動物実験で良かった効能の証明が、ヒトを対象とする小規模な臨床試験での検証が義務付けられるようになり、数億円程度の開発費用がかかるようになった。大企業にとっては問題ないが、中小企業にとっては参入障壁が高くなった。経済活動の活性化の観点か
らは、中小企業の市場参入を促すような制度保証が望まれるところである。

61

（（財） 日本健康・栄養食品協会（http://www.jhnfa.org/） 調べ、2003 年度は 12 月までを対象としている)

図 4.16 特定保健用食品の推定市場規模
平成 15 年の国内の健康食品市場（広義の健康食品を含む）は 1 兆 6000 億円に達しているとする調査（http://biztech.nikkeibp.co.jp/wcs/leaf/CID/onair/biztech/medi/289542）もあり、いかに国民の関心が高いかが窺える。
｢健康食品｣と｢臨床インフォマティクス｣は、前者が生活習慣改善の一手段であり、疾患発症の予防において有用であることが接点である。現状では、食生活の改善は短期的な効
果が見えにくく、疾患を発症する前段階での実践は非常な忍耐力が挙げられる。しかし、｢臨床インフォマティクス｣の効果的な活用により、食事療法の合理的で効果的な実践が可能になる。図 4.17 に一例を挙げると、ホモシステイン代謝酵素には遺伝子多型が知られていて、V 型の遺伝子を持つ人は血中のホモシステイン濃度が高くなりやすく、生体内ネットワークの崩れから高血圧となり、さらに悪適応によって心筋梗塞や脳卒中といった循環器の疾患を発症する。米国では健康食品として位置付けられている葉酸を一定量摂取することで、V型遺伝子を持つ人もホモシステイン値を低く抑えられるという研究結果がある。

62

（東京大学の永井らの作成資料より引用）

図 4.17 遺伝情報とサプリメントの活用による疾患の予防
ゲノム研究が進展すると、このような知見は大量に蓄積されると予想され、健康維持に活用するとすれば IT の活用が必須である。また、トランスクリプトーム、プロテオーム、
メタボローム研究によって生体内ネットワークの解明が進めば、｢体調｣の分子的レベルでのモニタリングが可能になり、更に効果的な健康管理が実現すると考えられる。
（参考文献）
・国立大学病院電子カルテ WG 中間報告（概要版）, 国立大学病院医療情報部長会電子カルテ WG, 平成
15 年 2 月（http://www.hosp.med.osaka-u.ac.jp/home/hp-info/jp/event/EHR_WG.pdf, visited
2003/12/28）
・電子カルテはどこまで進むか, 開原および樺沢, 月刊薬事, 44（4）, 812-815（2002）
・電子カルテの定義に関する日本医療情報学会の見解, 日本医療情報学会, 平成 15 年 2 月
・電子カルテと IT 医療, 田中, エム・イー振興協会, 平成 13 年
・情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現（http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/, visited 2004/02/20）
・Birmingham, Nature Medicine, 8, 647（2002）
・ デ ー タ マ イ ニ ン グ の 宝 箱 （ http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/csm/11csm_haikei.html, visited
2003/12/21）
・ 糖 尿 病 マ ネ ジ メ ン ト シ ス テ ム （ http://www.sysmex.co.jp/news/press/2004/040113.html, visited
2004/01/30）

63

・研究、創薬、臨床を IT 技術でつなげる, Kovac A. C., 日経バイオビジネス（2004/4）, 112-113, 平成 16
年3月
・健康医療産業の現状とそのビジネスチャンス, 財団法人 全国下請企業振興協会 講演要旨, 平成 15 年 8月
・Miller P.L., Journal of the American Medical Informatics Association, 7, 431-438（2000）
・Altman R.B., Journal of the American Medical Informatics Association, 7, 439-443（2000）
・富士経済による調査（http://biztech.nikkeibp.co.jp/wcs/leaf/CID/onair/biztech/medi/289542, visited 2004/03/01）
・Hayashi D. and Nagai R., FED Review, 3（3）, 1-17（2003）
・総務省 家計調査, （http://www.stat.go.jp/data/kakei/, visited 2004/03/20）
・MacLeod and Evans, Ann Rev Pharmacol Toxicol, 41, 101-121（2001）
・千葉県立東金病院, （http://www.pref-hosp.togane.chiba.jp/, visited 2003/12/11）
・特定保健機能食品市場規模, （http://www.jhnfa.org/t61-1.pdf, visited 2004/02/17）
・｢Roche 社、米国で臨床ラボ向け P450 解析 DNA チップを発売、臨床応用目的の初の DNA チップ商品化｣, 日経バイオテク・オンライン（平成 15 年 6 月 26 日）,（http://biotech.nikkeibp.co.jp/news/detail.jsp?id=20020791, visited 2004/03/03）
・｢都立大、アタッシェケース大の小型質量分析器開発｣, 日経バイオテク・オンライン（平成 15 年 3 月
6 日）, （http://biotech.nikkeibp.co.jp/news/detail.jsp?id= 20019034, visited 2004/03/03）
・｢糖尿病患者の血糖値検査の負担を軽減－世界初

最少量の血液で血糖値が計れるグルコースチップを開発－｣, （http://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2004/pr20040203/pr20040203.html,
visited 2004/02/15）
・京都大学医学部付属病院 探索医療センター, （http://www.kuhp.kyoto-u.ac.jp/%7Etrc/index.htm,
visited 2003/12/05）
・株式会社イベリカ, （http://www.kuhp.kyoto-u.ac.jp/%7Etrc/index.htm, visited 2004/01/30）
・NIH Roadmap, （http://nihroadmap.nih.gov/, visited 2003/11/12）
・鎌谷, 細胞工学, 20（12）, 1606-1609（2001）
・Toyoda T. and Wada A., Bioinformatics, in press
・榎森による講義資料,（http://www.bi.s.u-tokyo.ac.jp/japanese/schedule/16/files/Emori_2004_5_12_1.pdf, visited,
2003/10/19）

64

5. 先行事例調査
5.1 ゲノムベースの事例調査
本節では、ゲノム（遺伝子多型）に着目したビジネスを展開する、PointOne Systems, LLC.
（以下、PointOne 社）が開発したシステムを、山口大学医学部の臨床研究の推進に適用するケーススタディを行い、どのような利点と課題が発生するのか考察する。本節の内容
は 、 ”A Report on Strategies and Progress in the use of Clinical Genetics andBioinformatic Applications to

Improve Japanese Patient Health Care” と 題 し て

Tonellato が報告書にまとめているので、詳細については巻末を参照されたい。

5.1.1 プロジェクトの概要
団体名: PointOne Systems, LLC.
所在地: 米国ウィスコンシン州ミルウォーキー
URL: http://www.pointonesystems.com
事業概要: 臨床医向けの遺伝子診断支援システムを開発し、販売している。システム
は既に提携先である Aurora Healthcare の Sinai 病院で稼動実績がある。

団体名: 山口大学医学部、医学部付属病院
所在地: 山口県宇部市
プロジェクト概要: 食道がんの予後診断に関する基礎研究成果を挙げている。
その成果を基に臨床応用するための IT システムを構想中。
PointOne 社は、米国ウィスコンシン州ミルウォーキーで、"Clinical Informatics"のためのソフトウェア・データベース基盤を提供するバイオインフォマティクス企業である。臨床医による遺伝子診断を支援するシステムを構築しており、既に提携先の非営利の医療財団である Aurora Healthcare（以下 Aurora）の Sinai 病院で稼動実績がある。PointOne
社は設立から二年経過していて、開発したシステムが Aurora の病院で稼動していることから、初期の研究開発段階は脱していると言える。2003 年 11 月の時点で社員数は 17 名であり、各方面の専門家（医師、心理学者、ソフトウェア技術者等）を厳選して採用している。
PointOne社は、医療機関向けに提供するコンテンツを作成するための遺伝学的研究用システム（Genetic Research System; GRS）と医療機関で実際に稼動する遺伝学的臨床用シ65

ステム（Genetic Clinical System; GCS）を構築していて、両者を総称して遺伝学的知識管理システム（Genetic Knowledge Management System）と呼んでいる。PointOne社の会長である、Peter Tonellatoによれば、"Clinical Informatics"は、医師あるいは患者にとって利益になるインフォマティクスである。彼らにとっての"Clinical Informatics"は"Clinicalbioinformatics"であり、ゲノム医療を実現するためのITプラットフォーム提供を使命としている。バイオインフォマティクスの医療関連産業への関わり方としては、ハードウェア
型、システム・インテグレーション型、知的コンテンツ提供型のビジネスが考えられるが、PointOne社は、遺伝子診断に際して臨床医の意思決定を支援する知的コンテンツを搭載したソフトウェアとデータベースを開発し、医療機関に提供している。
一方、山口大学医学部の佐々木らは、食道がん患者の手術予後を予測する染色体情報による診断マーカーを CGH により見出していて（Ueno T et al., Clin Cancer Res, 9:5137-5141（2003））、過去の患者の染色体情報も研究データとして蓄積している。山口大学医学部付属病院の医療情報システムには、過去の患者の診療録が保存されていて、研究データと併せて染色体情報と診断マーカーを結びつけて解析し、EBM におけるエビデンスとするための IT システムが構想されている。

66

5.1.2 ビジネスモデル設定
PointOne 社は、医師の遺伝子診断を支援する IT システムと知的コンテンツの提供によるライセンス収入をビジネスモデルに設定している。一方で、現状では遺伝的素因が強い疾患を診断システムの対象にしているが、生活習慣と複数の疾患感受性遺伝子の影響により発症する、慢性疾患のバイオインフォマティクスによる解析にも乗り出している。米国
においてヒト由来試料を収集できるのは医療機関のみである。Aurora は米国ウィスコンシ
ン州東部で広く医療事業を展開している非営利団体であり、傘下に 13 の病院と 100 を越える診療所が存在する。Sinai 病院で既に PointOne 社の医療機関向けシステム（Genetic
Clinical System; GCS）が稼動しているが、共同研究を実施する単なるリファレンス・サイ
トではなく、ライセンスの形態・料金は明らかにはされていないものの、Aurora はライセ
ンス料を支払って PointOne 社のシステムを導入している。以下に、Aurora と PointOne社の提携関係を図示する。
システム導入の際と運用にあたり、PointOne 社は Sinai 病院の医師、患者、倫理委員会、医療保険会社等の利害関係を調整するために、専任のコーディネーターを派遣している（後述の Technology Adoption）。Sinai 病院の医師は、家族性乳がん、遺伝性血色素症、の疑いのある患者を診察する際に、患者情報を PointOne 社のシステムに入力し、その疾病に関する知見を得る。PointOne 社のシステムには、家系図作成、インフォームド・コンセント作
成等、診療支援機能が搭載されていて、技術的詳細は 5.1.3｢必須の基盤ツール｣で解説する。
医師は、診断の指針を基に患者に必要な検査を行うか打診をし、了解が得られれば検体を採取して検査会社に検査を依頼する。遺伝子検査を含む各種の検査は検査会社が実施し、検査結果は PointOne 社のシステムに入力される。検査結果に対して情報を付加したレポートが、医師と患者に発行され、医師はレポートに従って必要な治療を行う。米国の保険制
度は我が国の国民皆保険制度とは大きく異なり、原則医療技術を提供する機関が HMO と呼ばれる保険会社と契約して医療保険を提供している。Aurora の場合は、PointOne 社のシステム利用を契約内容に含めた医療保険が用意されていて、患者はその医療保険を利用するかあるいは全額自費負担で PointOne 社のシステムを利用することで、先進的なゲノム医療の恩恵に与れる。

67

図 5.1 PointOne 社を巡る提携関係
Aurora は PointOne 社のリファレンスサイトであると同時に共同研究機関でもあり、その中核病院である St. Lukes 病院は、500 例の心臓移植手術を手がけるなど、心疾患に強みを持っている。PointOne 社は、Aurora が抱える患者の中から研究ボランティアを募り、バイオインフォマティクス的手法によって高血圧の感受性遺伝子に関するゲノム研究を推進している。研究ボランティアの登録やバイオインフォマティクスによる解析まで、一貫
して遺伝学的研究用システムによるサポート体制が実現している。

68

5.1.3 必須の基盤ツール
PointOne 社の IT システムの特色は、臨床経験の豊富な意思が、システム設計の段階から参画してソフトウェアおよびデータベースの開発を行い、ユーザー指向を徹底している点である。独自の技術としては、(1)疾患モジュール（Disease Module）提供と(2)技術アドプション（Technology Adoption）が挙げられ、それらについて以下に説明する。
(1)疾患モジュール（Disease Module）
PointOne 社の CMO（Chief Medical Officer, 最高医学責任者）である Ron Savrin がアノテーション責任者として作成している、対象疾患毎にまとめた知見を指して｢疾患モジュール｣と呼ぶ。Ron Savrin は外科医師として要職を歴任し、臨床経験が豊富である。遺伝性疾患の解説から、最新の関連文献等の情報が集約されていて、システム上に定期的に配信される。システムがサポートする疾患の選択基準としては、①特定の集団（目下のところ米国人）において一定の頻度で発生する、②患者に対する影響が大きい、③遺伝性の疾患である、④疾患に関連した診断方法がある、⑤顧客（現状では Aurora）の戦略に合致する、という点が挙げられる。PointOne 社のシステムが現時点で具体的に対象としている疾病は、血栓閉塞症、乳がん、遺伝性色素症であり、早期発見や予防的発見に有用である。現状で提供される疾患モジュールの特徴について以下に示す。

図 5.2 疾患モジュール(2)技術アドプション（Technology Adoption）
技術アドプション（Technology Adoption）とは、聞きなれない用語であるが、ゲノム情69

報に基づく医療を円滑に進めるために、PointOne 社が考案したヒューマンスキルを指す。
ゲノム医療は今後の発展が期待され、まさに黎明期にあるといえる。一般的に、技術や産業の初期段階においては、とかく関係者の利害関係が衝突しがちである。PointOne 社のシステム導入・運用に際しては、基礎系と臨床系医師間での意識のずれ、臨床現場での新技術導入に対する抵抗、ゲノム医療に対する患者の不安といった問題が例えば考えられる。
このような問題を解決するには、教育や倫理面でのサポートに各分野の専門家があたる必要があるが、利害関係者の調停を行う人材が必要である。PointOne 社では、産業心理学を専門とする心理学者を雇用していて、心理学的洞察の下で各分野の専門家を組織し、協力関係を効果的かつ効率的に進める仕組みを整えている。以下に、技術アドプションの概念
図を示す。

図 5.3 技術アドプション
山口大学医学部において必須となる基盤ツールは、基礎的研究としての佐々木グループが見出した染色体異常による予後診断のためのマーカーが、臨床医学への適用が可能か検証する IT 基盤である。当該マーカーに関する研究記録が保存されているので、大学病院の医療情報システムに収録されている、患者の臨床情報との照合により、このマーカーの臨
床上の有用性を後ろ向き（retrospective）に評価可能となる。有効性が実証されれば、PointOne 社が開発しているようなシステムの構築により、食道がんの患者を対象として染色体情報に基づく合理的・効率的な診断が実現すると期待される。

70

5.1.4 課題
本節では、PointOne 社と山口大学における、技術以外の課題を個別に検討する。
PointOne 社は、自社の IT システム普及について以下の課題を抱えている。

・ Aurora の他の病院・診療所にもシステムが導入され稼動すること。
・ 新たな医療プロバイダーに対してライセンスを供与すること。

Aurora の Sinai 病院では既に PointOne 社のシステムが実際に活用され、既に稼動している電子カルテシステムを補強する形で、患者情報の管理や診断に利用されている。米国
では、診療報酬の包括的支払いを特徴とするマネジドケアの進展により、非営利の医療機関であっても厳しい経営上の競争に直面している。従って、ゲノム医療のような先進的医療への取り組みは、顧客である地域住民に対して好印象を与えると考えられる。今後実績が積み上げられていけば、Aurora 傘下の他の病院や診療所でも PointOne 社のシステムが導入されると考えられる。
次の課題は、Aurora に続く第二の顧客の獲得である。ターゲットは Cleveland Clinic のように遺伝子診断に積極的な米国内の医療機関である。その他、遺伝子検査を実施する検査会社との提携を目指していて、遺伝子検査と診断支援システムの普及によるシナジー効果を狙っている。
山口大学医学部において基礎研究の成果を臨床応用につなげるための IT 基盤構築には以下の課題がある。

・ 遺伝学的検査に関しては当面は研究の一部として実施可能だが、診断に応用する段階
では、患者の全額自己負担となるか、あるいは自費診療も範囲内とする医療保険が必要になる。
・

研究用および診断用システム構築に時間と費用を要する。

現状では、CGH を用いた染色体情報の検査は、公的な健康保険制度の範囲外である。従って、山口大学の診断支援システムが研究の枠組みを外れて臨床現場で使用される場合、自費診療として検査費用が全額自己負担となるか、あるいは自費診療に対しても給付対象となるような医療保険が必要になる。しかし、検査費用が自己負担となったとしても、患者の QOL が劇的に向上するならば、受診希望者は出現すると予測でき、一定の成果があがれ

71

ば保険収載への道も開かれると考えられる。また、自費診療を対象とするような医療保険も登場する時代になっていて、そのような保険として、例えばセコム損保株式会社のがんを対象疾患とする｢自由診療保険 メディコム（http://www.medcom.jp/）｣が知られている。
研究用および診断支援システム構築に要する時間と費用の問題だが、車輪の再発明をする必要はなく、ライセンス料を支払えば PointOne 社のシステムを骨格として山口大学用のシステムを構築できるであろう。以下に、山口大学用に PointOne 社のシステムを導入する
場合の技術的課題を図示した。

図 5.4 PointOne 社と山口大学の比較疾患モデルに関しては、両者で対象となる疾患が全く異なるのと、米国人と日本人との遺伝学的相違のため、山口大学専用のモデルを作成する必要がある。まず山口大学で容易に構築できる疾患モデルは、食道がんに関するモデルである。PointOne 社の他のモデルでは、疾患に関する緻密な内容の文献情報が提供されるが、山口大学では基礎研究の成果を発表した論文の情報があれば最初は十分であるとしている。技術アドプションについては、
米国のコーディネーターの日本での活動が困難という問題があるが、医学部と大学病院に熱意ある医師が存在し、この点も克服できる。日本では、PointOne 社が標榜する遺伝子検
査による予防的診断が普及する状況にはまだまだないが、食道がんの患者を対象に絞込み、手術の予後予測という治療目的に限定すれば合理的である。

72

5.1.5 ロードマップ想定
PointOne 社自体はベンチャーキャピタル主導型のアーリーステージ・ファイナンシング
モデルを取るスタートアップ企業である。しかし、創業から 2 年間という短期間で商品となる IT システムを開発し、顧客も獲得している。今後、高血圧のような慢性疾患に対する疾患モジュールが開発されることで、より多くの顧客の支持を得られる可能性が高い。また、米国でシステムが普及すれば、2~3 年のスパンでの米国外への進出も可能であろう。
山口大学で遺伝学的検査に基づく研究用および診断支援用システムは、費用面での問題が解決されれば、食道がんの予後予測マーカーが極めて明快な結果を示しているため、1～2 年程度でシステム構築が完了し、大学病院での応用が開始可能と予測される。山口大学医学部のある宇部市では、医学と工学の連携のためのビジネス・インキュベーション施設として、既に Medical Creative Center（MCC）を建設している。食道がんの疾患モデルの利用により医療の質が向上すれば、その他の疾患モデル作成にも弾みがつくと容易に予想される。大学病院自体の使命は、高品質の医療を提供することであり本質的には非営利であるが、MCC に入居する検査会社やバイオインフォマティクス企業が山口大学のシステム
を中心にサービスを提供すれば、地域の産業も活性化していくと期待できる。

図 5.5 山口大学を中心として活発化すると期待される遺伝子検査関連ビジネス73

5.2 トランススクリプトームベースの事例調査
東レ株式会社と京都大学医学部、薬学部は連携して新規な診断用 DNA チップ開発と統合された臨床発現情報データベースの開発に乗り出している。本プロジェクトは平成 15 年度
から 3 年間の NEDO バイオ・IT 融合機器開発プロジェクトとして実施されている。

5.2.1 プロジェクトの概要（1）プロジェクト概要
東レ株式会社は、京都大学医学部、薬学部と連携して、診断用 DNA チップ開発と統合された臨床発現情報データベースの開発を行う。京都大学は医学部付属病院で収集した検体から遺伝子発現プロファイルを調べ、関連遺伝子群を特定する。これを東レが提供する DNA
チップに搭載し、検査用チップとする一方、臨床の病態情報と結びつけて統合されたデー
タベースを構築する。
概略をまとめると図 5.6 のようになる。

図 5.6

東レと京大の NEDO バイオ・IT 融合機器開発プロジェクトの概略（2）プロジェクト推進体制
東レは、先端素材とナノテクノロジー技術を応用して新規の DNA チップを始めとするバ

74

イオ素材やツールの開発を進めている。バイオ医薬や医療機器の開発実績もあって、タン
パク質や DNA に親和性の高い素材を有しているほか、近年、素材合成技術や微細表面加工などの技術のナノテクノロジー化を行っている。2003 年には、これらを融合して新しい製品研究を行う先端融合研究所（所在地：鎌倉）を開設し、本プロジェクトはこの研究所を中心に推進している。東レからは主に DNA チップを提供する。
パートナーの京都大学は、2002 年に国立成育医療センター研究部長であった辻本氏を薬学研究科ゲノム創薬科学分野の教授に迎え、ゲノム創薬研究の拠点を作った。これに我が国で有数の臨床研究と診療実績を誇る医薬部ならびに医学部付属病院も連携して、臨床サ
ンプルにおける遺伝子発現を研究する体制を作った。データのマイニングやバイオインフォマティクスに基づく解析は、従来よりこの分野で先駆的な成果を挙げている京都大学化学研究所が協力する。本プロジェクトでは、京都大学側で、遺伝子発現評価（薬学部）、臨
床サンプル入手と評価（医学部）、バイオインフォマティクス（化学研究所）という学内で強力な連携を行っていることがひとつの特徴である。
（３） 研究開発プログラム(ア) 対象疾患の血清を収集し、これに伴う臨床情報を整備し、臨床情報データベースを構築する。
(イ) 遺伝子発現探索用 DNA チップにて、対象疾患サンプルで発現している遺伝子のトランスクリプトーム解析をする。
(ウ) トランスクリプトーム解析結果と臨床情報データベースのバイオインフォマテ
ィクス解析を行い、疾患関連遺伝子を特定する。
(エ) これを新たな統合データベース化し、トランスクリプトーム解析における疾患
解析データベースとする。また、ゲノム創薬用のデータベースとしても活用する。
(オ) 特定された遺伝子群を検出感度と精度、再現性を改良した新型チップ上に搭載し、新型診断チップとする。

75

5.2.2 ビジネスモデル設定
本研究の開発成果は、医療現場の検査キットならびに診断支援データベースとして、市場に提供することが可能である。
〔想定する製品・サービスと市場〕
想定する製品・サービスとしては、（1）検査・診断用 DNA チップ、
（2）診断支援データ
ベース、の 2 種であり、いずれもテーラーメイド医療の実現に必要な製品・サービスである。
DNA チップの市場予測では 2005 年に約 200 億円、2010 年に 1000 億円（富士経済予測）に拡大するとされているが、検査・診断用のみならず研究用も含まれる。現時点では、多くの手法が乱立して参入企業が増えており、また研究ツールとしての市場がほとんどである。ファーマコゲノミクスを対象とした臨床検査ツールとして用いられることが安定成長の鍵となる。対象とする疾患で市場予測は異なるが、数十億円規模の市場形成は期待できると思われる。
病院等診療機関、公的・私的健康診断機関向けの診断支援データベースの方は、ニーズは高いがその利用価値がまだ確立していない。診断支援データベースは当然のことながら正確度が最も重要であり、診断精度の向上のために京大病院を中心として症例数を増やして、継続して拡充していくことや、必要に応じて同様なデータベースの統合化による大規
模データベースの構築などで、市場を開拓していく必要があろう。

76

5.2.3 必須の基盤ツール（１） DNA チップベース：DNA を高密度で配列結合させ、バックグラウンドノイズが低くできる優れた素材が必要となる。これらの特性を改善する超微細表面加工技術も求められる。
（２） トランスクリプトーム解析：ｍRNA の抽出から発現分子を再現性よく検出できるまでのアッセイシステムで、本プロジェクトでは既製品を組み合わせて構成する。
（３） バイオインフォマティクス：京都大学薬学部・化学研の技術を用いる。
（４） 臨床情報統合化：一般の臨床病態情報を電子カルテ化に準じて統一化、電子化し、データベース化する。
（５） 匿名化システム：京大病院で構築した匿名化システムを用いる。また匿名化を含め、一連の臨床検体の取り扱いは、倫理の確保に基づいて実施する。

77

5.2.4 課題
次の各ステップにそれぞれ課題がある。いずれも、新技術の確立に伴う基本的事項である。
（１） 新型 DNA チップ素材の開発：最適な新素材の選択、ナノテクノロジーによる超微細表面処理の最適化。また、解析ソフトと標準手法の確立。
（２） 臨床検体収集：臨床的診断がしっかりした検体を入手。
（３） 統合データベースの構築：将来的なデータベースの拡充にも対応したカルテ情報の電子化。臨床情報をマイニング可能な形でデータベース化。
（４） 疾患関連遺伝子の抽出：DNA チップを用いて、疾患関連遺伝子の解析と抽出。臨床
情報と遺伝子発現解析の対応については、十分に科学的妥当性も考慮する。
（５） 疾患関連遺伝子搭載新型チップの開発：抽出された疾患関連遺伝子を搭載した、高感度・高再現性チップを製作する。臨床での検証は、引き続き拡大して実施する。
DNA チップの検出遺伝子群には、同一サンプルを検体とした場合でも、製造メーカーで異なることが知られている（Tan et al., Nucleic Acids Research 2003: 31; 5676-5684）。このため、DNA チップ間の標準化は大きな課題であるが、検査・診断用チップにおいては、
それよりも臨床的信頼性の確保が最大の課題となる。本プロジェクトの新型チップにおいても、臨床的信頼性の検証には十分な時間を要すると思われる。

78

5.2.5 ロードマップ想定
本プロジェクトでは、NEDO プロジェクト期間内に新型 DNA チップの開発と統合化データベースの構築を行うべく、図 5.7 のロードマップで進めている。

年度

Ｈ15年度

Ｈ16年度

Ｈ17年度

Ｈ18年度

Ｈ19年度

新型チップ開発
製品設計
生産・販売
データベース構築

図 5.7

東レと京大の NEDO バイオ・IT 融合機器開発プロジェクトのロードマップ

79

5.3 プロテオームベースの事例調査
ここでは、（独）産業技術総合研究所に設置された『臨床バイオインフォマティクス』施設において実施されている『ゲノム・プロテオームをベースとしたプロファイル診断シス
テムの研究開発』（NEDO バイオ IT プロジェクト）の事例について述べる。

5.3.1 プロジェクトの概要(1) プロジェクト概要
電子化された臨床情報をはじめ、血液等からの生体タンパク質発現パターンや病変部などの遺伝子発現プロファイルなどの遺伝子情報を統合するデータベースと解析ツールを構築することによって、疾患関連タンパク質もしくは特異的な血液中抗体を選定し、疾患プ
ロテオーム診断システムを開発する。これらの成果を用いて、連携する筑波地区の診療機
関における高精度でタイムリーな診断や疾病予防を支援する体制を確立し、新しい診断ビ
ジネスの先駆けとなることを目指す。

血液による低コスト疾患早期診断システムの確立

図 5.8 ゲノム・プロテオームをベースとしたプロファイル診断システムの研究開発

80(2) プロジェクト推進体制
バイオベンチャー企業の MCB インフォマティクス、計測機器メーカーの島津製作所、バ
イオインフォマティクス企業の三井情報開発が中心となり、筑波大学、産業技術総合研究所と共同研究を実施する。
本研究開発には、臨床の実サンプルの収集と高精度のタンパク質解析技術および臨床情報のマイニング技術の連携が必要となる。この点、本プロジェクトは機器メーカー、バイ
オインフォマティクス企業に加え、つくば地域での臨床研究医療機関と緊密な連携による推進体制が確保されている。

研究プロジェクトチームと役割

筑波大学
筑波大学、地域中核病院

動物モデルによる検証

臨床情報、疾患試料収集
インフォマティクス整備
産総研

臨床インフォマティクス研究施設(産総研）

疾患に関する
臨床インフォマティクス研究
MCBインフォマティクス
疾患に関する
臨床インフォマティクス研究

臨床インフォマティクスにおける遺伝子発現、タンパク質
発現プロファイリングの基盤研究

国公立大学
国立研究機関島津製作所
インフォマティクス診断支援ツールの研究開発
タンパク質発現プロファイル診断支援システムの開発
三井情報開発

図 5.9 研究プロジェクトチームと役割

81

(3) 研究開発プログラム(ア) 対象疾患の血清を収集し、これに伴う臨床情報を整備し、疾病の予防、治療のための診断システムの開発に繋げる。
(イ) 多次元 HPLC および質量分析計を用いて微量タンパク質の分析を可能にする
プロテオーム解析システムを構築する。
(ウ) プロテオーム／トランスクリプトーム・プロファイル解析データを用いて、薬剤応答における遺伝子ネットワークを解析する。
(エ) 臨床情報とプロテオーム・プロファイルおよびトランスクリプトーム情報のデータベース化を行う。
(オ) 診断のためのデータマイニングツールを開発する。高精度で血液診断を行えるアルゴリズムを開発する。

対象疾患

図 5.10 研究開発プログラム82

5.3.2 ビジネスモデル設定
本研究の開発成果は、多様な製品、サービスとして市場に提供することが可能である。
研究メンバーは、計測機器メーカーやインフォマティクス企業、バイオベンチャー企業であり、それぞれの事業特性を生かして成果を活用することになる。
〔想定する製品・サービスと市場〕① MCB インフォマティクスでは、低コスト・高精度の候補疾患ならびに薬剤障害の早期診断・的確な治療、疾病予知を可能にする製品・サービスを提供する予定で、事業性を確認しつつ、テーラーメイド医療（患者一人ひとりにマッチした医薬品の提供・販売など）への幅広い応用展開を実施する。当面は、これらの疾病の早期診断に必須な診断キットの開発、販売を目指す。また、対象疾患を広げその診断データベースを病院に提供する事業も検討する。販売先は、以下のように想定している。
・データベース・診断システム
販売予定先：病院等診療機関、公的・私的健康診断機関
・テーラーメイド医療に即した医薬品に関する情報の提供・販売
販売予定先：病院等診療機関、健康保険組合、生命保険（がん保険などの医療保険を含む）ならびに損害保険会社② 島津製作所では、本プロジェクトで開発するプロテオーム解析技術・ノウハウをプロテ
オーム解析システムとして製品化し、海外市場にも積極的に対応する予定である。
販売先は、以下のように想定している。
・学術研究市場・製薬会社を中心とする産業市場
・診断会社を中心とする医療産業市場
学術研究市場においては、国内では大学、旧国立研究所など、国際的には、今後アジアの学術研究機関が考えられる。
また、テーラーメイド医療市場では、医薬品を開発する動きとこれを用いた新しい臨
床検査診断市場が立ち上がることを想定している。この臨床検査診断市場は、現在は小規模であるが、5 年後には爆発的に拡大すると期待され、これらの市場への販売が期待できる。
③ 三井情報開発では、計測機器と IT 技術を融合させ、新たに開発する技術・ノウハウ（アルゴリズム）をシステム化することにより、臨床情報・プロテオーム情報・トラ
ンスクリプトーム情報が統合された DB を構築する。これにより、予知・予後診断が難しい疾患の診断を実用化するシステムを提供することを目指している。
販売先は、以下のように想定している。
83

・大学、国研を中心とする学術研究市場
・臨床検査診断市場
・医療現場、医薬品市場

84

5.3.3 必須の基盤ツール
本プロジェクトの主な基盤ツールは、高機能プロテオーム解析システム及びバイオイン
フォマティクスである。

5.3.3.1

高機能プロテオーム解析システム(1) MALDI-TOF 質量分析装置
MALDI-TOF 質量分析装置を用いて「微量の血液サンプル」を分析することによって、プロテオーム・プロファイルのデータを高度情報処理する。これにより、患者への負担を最小限にしつつ、高精度の診断を行うことが目標である。
このため、自動前処理装置と一体化したハイスループットな質量分析装置の開発が課題である。
(2) 多次元 HPLC 質量分析法
多次元 HPLC を用いて、2 次元電気泳動では困難であった微量タンパク質の動態を質量分析計で解析する。さらに酵素消化物断片を質量分析計で同定することにより、従来の解析法に比べ超高感度で微量タンパク質の分析が可能となるプロテオーム解析システムを構築する。

5.3.3.2

バイオインフォマティクス(1) 臨床情報/トランスクリプトーム/プロテオームのプロファイルデータ相関解析手法
自己組織化マップ、階層的クラスタリング、K-means、主成分分析（PCA）等(2) 遺伝子発現制御ネットワーク同定研究支援システム
遺伝子発現プロファイルデータを管理/解析し、遺伝子間の相互作用を同定する
世界初の S-system モデルである。
ブーリアンネットワークモデルと組み合わせて段階的にネットワークを同定する。
(3) 各種アルゴリズム（各データと臨床情報と疾患の相関解析）
遺伝的アルゴリズム、サポートベクターマシーン（SVM）などのパターン認識手法
Kernel Cox Regression モデルを用いた生存率の予測などのアルゴリズム
Kernel Cox Regression モデルを用いたアルゴリズム(4) 各種統計解析手法
プロファイルデータのパターンを自己組織化マップ（SOM）
階層的クラスタリング、K-means、主成分分析（PCA）

85

(5) 匿名化システム
個人情報の登録、検体の匿名化から研究側への匿名化された個人情報の受渡しまで匿名化業務をサポートし、個人情報及び検体情報を統合的に管理・匿名化を行うパッケージソフトである。
(6) 実験試料管理システム（BLABS）
検体・実験試料はバーコードなどを利用して管理する。
大規模なプロジェクトでは、効率的に試料を管理し、情報を共有するシステムが必要となる。BARCODE LABSYSTEM は、バーコードを用いた実験システムであり、バーコードを使用することで検体の取り違えなどのミスを最小限に抑える。

図 5.11 実験技術とバイオインフォマティクス

865.3.4 課題
ここではプロジェクトを進めるにあたって技術的な課題は以下のとおりである。
1. プロテオーム解析システム① 血液（血清）診断で血液の微量化が望ましく、また血清中には質量分析を妨害する夾雑
タンパク質が多いので、その前処理としての効率的な分離・除去方法が必要である。
② 夾雑タンパク質を分離・除去して高精度に目的タンパク質を分離・分取する多次元HPLC 技術の精度のさらなる向上。
③ 全体的なスループットの向上。
④ MS によるディファレンシャル解析および解析の定量性の向上。
2. バイオインフォマティクス① 遺伝子ネットワーク構造の推定アルゴリズムとなる S-system モデルの実データによる実証。
② 臨床情報、トランスクリプトームとプロテオーム・プロファイルデータを融合させたデータマイニングの進展。
また、プロジェクト全般として臨床データ等の扱いを含め、試料及びデータに関するト
レーサビリティ（追跡可能性）及びセキュリティ（守秘性）の確保が課題である。

87

5.3.5 ロードマップ想定
2002年

2003年

2004年

2005年

2006年
テーラーメイド医療
実践の試み

前処理技術

自動化・高速化

情報のリンク付け：臨床インフォマティクス
アルゴリズム開発 と病態診断支援システム
臨床情報データベース作成

ゲノム・プロテオームをベースとしたプロファイル
診断システムの研究開発
成果のバイオメディカル現場での実用化スキーム
図 5.12 研究開発段階から実用化段階までのスキーム（参考文献）
・Ueno T et al., Clin Cancer Res 9, 5137-5141（2003）
・Tan et al., Nucleic Acids Research 31, 5676-5684（2003）
・山口大学医学部・医学研究科・付属病院, （http://ds.cc.yamaguchi-u.ac.jp/~igakubu/index.html,
visited 2003/12/20）
・京都大学薬学部・大学院薬学研究科, （http://www.pharm.kyoto-u.ac.jp/index.html, visited 2003/12/22）
・PointOne Systems, LLC., （http://www.pointonesystems.com, visited 2003/10/15）
・東レ株式会社, （http://www.toray.co.jp, visited 2004/01/19）
・三井情報開発株式会社, （http://www.mki.co.jp, visited 2003/11/29）
・株式会社 島津製作所, （http://www.shimadzu.co.jp, visited 2003/12/27）

88

6. 臨床インフォマティクスのビジネスモデル設定
6.1 ビジネスモデルの考え方
臨床インフォマティクスは、現在の主な市場である研究機関等の研究フェーズ（事業対象として見れば、研究支援ビジネス）から、研究成果を生かした多様な事業化フェーズへと発展してゆくと考えられる。また、そのステージが進むにつれて、ビジネスの対象と規模が拡大し、事業を担う多様なプレーヤーが登場すると考えられる。

臨床インフォマティクスのステージフロー図（例示）

研究支援ステージ

臨床応用ステージ

研究支援 IT

疾患別 DB、解析ﾂｰﾙ等

ビジネスステージ

電子カルテ入力システム

研究支援機器ﾊｲｽﾙｰﾌﾟｯﾄ計測機器等

・公的試験研究機関
・民間研究機関

検体管理システム等

・ 臨床検査会社・ 計測機器メーカー
・ IT 産業

小型、廉価な計測機器等

・
・
・
・

病院、診療所（患者）
スポーツ産業
ヘルスケア産業
その他

図 6.1 臨床インフォマティクスのステージフロー

896.2 研究ステージモデル
大学・公的研究機関が実施しているゲノム解析研究、トランスクリプトーム解析研究、
プロテオーム解析研究に向けた研究支援ビジネスである。
たとえば、研究用測定機器、研究用試薬、研究用遺伝子データ等解析ツールとその研究成果としてのデータベース整備等に関わる機器・製品供給、ソフトツール・サービス提供
が研究段階でのビジネスモデルとなる。
表 6.1 研究ステージのビジネスモデル
インフォマティクス

ゲノム解析

トランスク

解析機器

IT／機器融合領域

ゲノム解析ソフトウェアの受託開発

電気泳動装置DNA 塩基配列解読

解析パッケージ販売

DNA シーケンサー

遺伝子多型解析

DB の構築と販売

リアルタイム PCR(ゲノムカルテシステム)

研究向け DNA チップ

遺伝子発現解析ソフトウェア開発

研究用測定機器

機器メーカのビジネスモ

PCR サーマルサイクラー

デル（製品とサービス）

リプ

DNA チップ
トーム解析

プロテオー

タンパク質同定システムの開発

バイオクロマトグラフィー

解析機器と LIMS のバン

解析結果の DB 構築・販売

質量分析装置ドリング

フローサイトメトリー

ム解析

プレートリーダー
プロテインチップ

現在の市場

大学等公的研究機関が中心

大学等公的研究機関が中心

特定の国家プロジェクト

民間研究機関の一部

民間研究機関の一部

民間研究機関の一部

研究段階でのビジネスは、現段階では大学・公的研究機関が中核であり、当該分野を研究するユーザーも限定的、個別的である。現状は、研究者の個々のニーズに対応した受注
生産的な色彩が濃いものとなっており、ビジネス市場としての広がりは小さい。本市場に参入している IT 企業、計測機器メーカーは、このような研究者の個別ニーズをベースに、新製品・新サービスを開発しているが、現段階ではその再投入先も研究予算に縛られた研
究機関が中心であり、研究市場に閉じられている感がある。
広範なユーザーの存在を前提とするデータベース事業については、米国Celera社が巨費を投入してヒトゲノムデータベースを開発したが、公共プロジェクトによる同種のデータ
ベースの整備がなされたため、短期的なビジネスとしては華々しい成功を収めたが、開発費用が回収できなかったケースがある。公的セクター主導の研究開発は、研究成果の公開が原則となるため、類似分野はビジネスとして拡大しにくいのが実態である。

90

6.3 臨床応用ステージ
ゲノム解析、トランスクリプトーム解析、プロテオーム解析における研究ステージの成果を臨床の現場に応用するためには、研究で得られた知見の実効性を大量のデータで科学的に検証すること（科学フィルターと呼ぶ）、ヒトゲノム情報等によって個人が不利益を被らないように遺伝情報保護等に関わる法規制や生命倫理問題を解決すること（法的・倫理的フィルターと呼ぶ）が必要である。
臨床応用ステージでは、科学的な実証に向けた大量データの処理に関わるインフォマテ
ィクスや計測機器の提供及び法規制や生命倫理問題の克服に関わるインフォマティクスの提供がビジネスモデルとなる。
表 6.2 臨床応用ステージのビジネスインフォマティクス

解析機器

IT／機器融合領域

ハイスループット解析機器

ラボオンチップ

ゲノムカルテ

HPLC

解析機器と LIMS のﾊﾞﾝﾄﾞﾘﾝ

実験試料管理システム

DNA シーケンサー

ｸﾞ

ネットワーキング・無線 LAN

リアルタイム PCR

大量データの処理（科学フィルター）
DNA コンピュータ
連結不可能匿名化ソフト

指紋認証機器ゲノムカルテ入力インタフ

連結可能匿名化ソフト

電子署名用デバイスェース

セキュリティ機能

ウェアラブル臨床検査機器

匿名性の確保（法的・倫理的フィルター）
アクセス制限機能

現在の市場

大学等公的研究機関が中心

大学等公的研究機関が中心

特定のﾅｼｮﾅﾙﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ

民間研究機関の一部

民間研究機関の一部

民間研究機関の一部

トランスレーショナルリサ

トランスレーショナルリサ

トランスレーショナルリサ

ーチ拠点

ーチ拠点

ーチ拠点

実証試験参加医療機関

実証試験参加医療機関

実証試験参加医療機関

916.3.1 科学フィルター
臨床応用ステージにおける科学フィルターとは、ファクトとして集積されたデータを臨
床応用に耐えうるエビデンスへと変換するためのものである。疫学的分析が臨床において十分な成果を出しているように、ファクトとして集積されたゲノム、トランスクリプトー
ム、プロテオームなどの情報を臨床で利用するためには、何らかの方法により、ファクトのエビデンス化が必須である。
実際にはファクトを集積する前にターゲットとなる疾患が特定され、その疾患に関するファクトをできる限り大量に集めるという戦略が立てられるであろう。その場合におけるビジネスモデルは研究ステージとは異なり、ハイスループット、廉価性などが求められる。
また、解析結果が安定的に供給できるよう、精度の安定性も重要なファクターとなる。
一方で、解析機器から出力される大量の一次データを取り扱うインフォマティクス分野
では、解析機器との有機的な連携が必要となる。例えば、LIMS（Laboratory Information
Management System）などはすでに市販のソフトウェアとしてビジネス化されているが、より一層の自動化、大規模化が必要となる。次に、集積されたファクトデータからエビデンス構築を行うにあたって必須となるのがデータマイニングである。特に分子生物学的ファクトと臨床ファクトを関連付けたデータマイニングは避けて通ることができない道であり、この分野でのブレークスルーが臨床インフォマティクス分野の開拓に極めて大きな影響を与える。
また、このステージで重要となるのは人材の供給である。人材と一言で言っても、実は様々な側面でいくつかの重要な要素がある。ひとつはファクトをエビデンス化するにあた
り、臨床のバックグランドを持ったアノテーターである。実際には臨床のバックグランドとして、特定の疾患に関する臨床知識を保有し、なおかつファクトデータ、つまり、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームのいずれかの領域に造詣の深い人材である。このような人材を供給できる体制を準備することで、エビデンスデータの供給に関するビジネスモデルを構築することが可能となる。
もうひとつの求められる人材は、より臨床に近いところで必要となる人材である。ビジ
ネスステージにおいて、基盤となる知識ベースに基づいたゲノムカルテの導入が進むことが予見されるが、その事前段階として医療従事者、患者、研究者などの利害関係を調整す
るコーディネーターの存在は必須となる。臨床、研究、倫理、規制などの幅広い知識が求められるとともに、マネージメント力が鍵となるのは明らかである。5 章｢先進事例調査｣
で取り上げた、臨床インフォマティクスの実例であるPointOne社においても、コーディネーターがプロジェクトの成否を決定する立場であると言われている。このような人材を育成することで、実証試験的臨床応用からビジネス化への道が開かれることになる。

92

6.3.2 法的倫理的フィルター
本節では、臨床インフォマティクスおよび関連する製品の実用化にあたり、法律や倫理問題に代表される制度的フィルターについて述べる。少子高齢化や医療技術の高度化に伴い、国民医療費の増加は顕著であり、平成 14（2002）年度の 30.9 兆円から平成 37（2025）
年度には 70 兆円まで増加するという試算が厚生労働省より発表されている。現在の公的医療保険制度では、無制限に増加する国民医療費の担保は不可能であり、このままではいず
れ保険財政は破綻する。医療制度改革はまったなしの状況であり、その方向性は｢医療制度改革大綱（平成 13 年、政府・与党社会保障協議会）｣｢規制改革推進 3 ヵ年計画（平成 14年、総合規制改革会議）｣に示され、白熱した議論が戦わされている真っ最中である。特に、規制改革推進 3 ヵ年計画では示されている医療分野の重点事項は以下の通りである。

・ 医療に関する徹底的な情報開示・公開・ IT 化の推進による医療事務の効率化と医療の標準化・質の向上
・ 保険者の本来機能の発揮
・ 診療報酬体系の見直し
・ 医療分野における経営の近代化・効率化
・ 医療事故防止システムの確立
・ 高度な救急医療体制の早急な確立と小児医療の充実
・ ゲノム医療の研究推進

医療機関は公益性の高いサービスを提供する使命を負っているため、営利法人の参入は原則として認められていない。医療法では、病院や診療所の開設を医療法人社団と医療法
人財団の二者に限定していて、これらは非営利団体である。営利法人による医業参入に関しては、長らく議論されてきたが、｢自由診療を前提として、特区内での高度な医療提供を目的とする病院あるいは診療所の開設｣に限って平成 15（2003）年に成案となった。
医療自体は公共福祉の性質が強く、市場経済原理の馴染まない領域ではある。しかし、政府による規制緩和は全体としては進みつつあり、医療関連の分野は今後大きく発展が見込まれる分野である。従来は、医療を出口とするバイオテクノロジーの最大の産業化領域
は製薬業と見られていたが、医療機関や製薬産業を支援するタイプの企業や、予防医学に対する国民の自己投資が活発化し、健康サービス関連の企業も今後は増加していくと予想される。
先進的医療技術の恩恵は、国民全員への迅速かつ広範な還元が望ましいのは言うまでもない。我が国では、保険診療の中で実施される診療行為は、診療報酬点数表によって定められている。ある薬剤や医療技術が真の意味で普及するには、保険収載される必要がある

93

が、収載に至る評価を得るには非常に長い時間と費用を一般的に要する。特定療養費の枠内で、高度先進医療に限り混合診療が認められているが、その審査過程も長い時間を要する。国民のライフスタイルも多様化しているため、安全性評価の下、最新技術を自由診療で迅速導入するための制度も国レベルで検討されている。
研究開発のシーズとニーズを供出する医師や基礎研究者、費用を充てて技術開発を行う企業にとって、新しい医療技術や薬剤の開発は、時間的、費用的にも大きな負担であり、国内の医療産業が立ち遅れる一因となった。厚生労働省の発表した医療機器産業ビジョンによれば、日本経済は多額の貿易黒字を誇るにも拘らず、医療産業の国際競争力は弱体であり、医療機器と製薬業に関しては約 7000 億円の輸入超過である。特に、日本の医療機器メーカーは治療系の医療機器開発を不得手としている。その理由としては、医師や医学研究者と工学研究者や技術者との交流の機会が少なかったこと、また医療機器が認可されるための手続きも明確に制度化されていなかったこと、が考えられる。
現状では、電子カルテやゲノムカルテを含む病院情報システムは、人体に適用されないため、薬事法に基づいて臨床試験を経て厚生労働省の承認を受ける必要はない。しかし、遺伝子検査を含む検査薬やバイオ医薬を含む新薬、医療機器については、人体に直接適用されるため薬事法に基づき承認を受けなければならない。薬事法については大きな動きがあった。2002 年 7 月に薬事法が改正され、従来の企業主導の臨床試験に加えて、医師主導の臨床試験が可能になった。トランスレーショナルリサーチの推進や、国内の治験活性化につながると期待される。

図 6.2 医師主導の治験に向けた薬事法改正

94旧制度では、医師に対する外部からの未承認薬物や機械器具等の提供や、委託製造が不可能だったが、新制度では可能になった。また、新制度では、倫理性や安全性の問題を解決できれば、これらの薬物等を早い段階で患者に提供できるようになった。医師や医療機関の臨床研究データを将来的な承認申請に使用可能にすることで、医師や医療機関のインセ
ンティブの増大が期待される。厚生労働省と文部科学省は『全国治験活性化 3 カ年計画』を推進していて、医療機関が参加する治験ネットワークにおいて、国内未承認あるいは適
応外使用が一般的になっている医薬品の、医師主導の臨床試験をまず目指している。
臨床試験に関連する産業としては、臨床試験関連のアウトソーシングも活発化している。
臨床試験に関連したアウトソーシングとは、製薬企業や医療機関から、臨床試験において義務とされている業務を部分的あるいは全面的に請け負うものである。開発業務受託機関（Contract Research Organization, CRO）は、製薬企業に対して医療機関のモニタリング
やデータマネジメント・統計解析のソリューションを提供し、治験施設支援機関（SiteManagement Organization, SMO）は、治験コーディネーターの派遣や医療機関向けに臨床試験のための事務局運営の支援を業務としている。これらのアウトソーシング・ビジネ
スの市場が広がるきっかけとなったのは、1998 年 4 月の新 GCP の施行である。日米欧医薬 品 開 発 規 制 ハ ー モ ナ イ ゼ ー シ ョ ン 国 際 会 議 （ International Conference on
Harmonization of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for
Human Use, ICH）の流れに基づく新 GCP により、製薬企業においては事務手続きが、医療機関においてはインフォームドコンセントの義務化等、負担が著しく増加した。新 GCPに対応するノウハウと人材の不足から、臨床試験の主体としての製薬企業と医療機関は、外部の提携先を求めざるを得ない状況になりつつある。
臨床インフォマティクスと倫理問題が交差する点とは、遺伝情報に代表される個人情報の保護である。我が国では、ミレニアムプロジェクトにあわせて、2001 年に経済産業省・厚生労働省・文部科学省合同で、遺伝子研究に関するガイドラインである｢ヒトゲノム・遺伝子解析研究に関する倫理指針｣が遺伝子解析研究に関するガイドラインとして発表された。本指針は対象を研究に限定していたが、2003 年に個人情報保護法が施行された。しかし、カルテに代表される診療情報や遺伝情報を保護するための個別の立法はこれからの課題となっている。臨床インフォマティクスの実現にあたっては、今後個人情報保護法に関連して制定されるガイドラインや法律への準拠が必須となるであろう。
一方で、ゲノム情報の活用に関する国民理解が十分であるかは明らかではない。遺伝子検査の結果に代表されるゲノム情報の活用が、日常の医療や健康増進の現場に浸透してきた場合、国民がどのように反応するか予め推し量るのは難しい。臨床インフォマティクスの推進に際しても、賛成派と反対派に意見は分かれると容易に想像される。臨床インフォ
マティクスに対して、市民の広い理解を得るには、賛成派と反対派の徹底的な議論が開かれた場で行われる必要があり、遺伝情報の医療や予防医学への利用に関して議論する機会の制度的保証が望まれる。

95

6.3.3 事業性フィルター
事業性フィルターとは、科学フィルターの検証を経た後、実際の事業を展開にあたって、事業性のチェックを行い、事業性が確認できれば事業化に進み、事業性なしとなれば、事業フェーズには移行しないという判断を行うことである。通常フィージビリティスタディ
（実現可能性調査）として、さまざまの調査が実施される。
多くの場合、市場調査を実施し、ニーズやマーケットはあるのか等の需要の確認、ライバル会社の有無や商品やサービスの競争力の比較を行い、計画や構想の将来性を判断することになる。すなわち、事業実施のコストや想定利益、採算が取れるまでの期間、投資が回収されるまでの期間等について、シミュレーションを行うことになる。
本ケースの場合、クリニカルゲノミクスやクリニカルプロテオミクスを臨床に応用するという先進的試みは、本分野が研究開発の途上で前述の科学的知見も確立されていない段階でもあり、参考となる先行事例もなく専門家の意見も定まらないケースで、その見極めはきわめて困難である。幅のあるケース設定により、事業性の評価を行うことになる。
今ひとつの困難は、当該分野の研究には巨額の研究資金が必要であること及び人類共通の敵である疾病との闘いがその舞台となっていることである。このため、通常であれば事業実施のシーズとなるべき研究成果が、国家（あるいは人類）の共有財産として、早い段階で公開され周知されてしまうことにある。
しかし、昨今起業されている多数のバイオベンチャー企業では、分野を絞り、幅のあるケース設定により、事業性の評価を実施している模様である。
臨床インフォマティクス分野の開拓については、今後、臨床現場への応用について実証
試験等の試みを通じて、ビジネス展開の可能性を探ることが必要である。

96

6.4 ビジネスステージモデル
基礎研究の成果が前述の科学フィルターで検証され、さらに法的倫理的フィルターをクリヤーし産業的な利用が公認されていることが前提であるが、臨床現場への導入ステージでは、臨床インフォマティクスを診断支援や健康管理に適用するための様々なビジネスが想定される。
図 6.3 は生活という土俵の中で臨床インフォマティクスが関わる範囲をビジネスという観点から俯瞰したものである。この広範囲に渡るビジネスシーンにおいて、欠かすことができなのが産業基盤である。臨床インフォマティクスの実用化・産業化において最も欠かすことのできない基盤は「インフォマティクス」という言葉が示すとおり、知識の集積である知識ベースである。また、知識を集積する過程そのものも基盤と言えよう。

6.4.1 想定される知識ベース群
具体的に臨床現場や健康管理に適用される段階では、疾患関連遺伝子（群）、疾患関連タ
ンパク質、それらのネットワーク機能等が、特定の疾患毎に一定の精度で確立されていると考えられる。これらの知見は、知識ベースとして整備され、診断支援や健康管理を実施するセクター等の主体が、適宜アクセスし利用することになる。
これらのデータベースは、継続的な研究により新たな知見が付加られ、常に最新の情報に更新される成長するデータベースである。
ビジネスモデルとしてこれらのデータベース提供業を想定すると、データベースの維持更新に要する費用は、利用者からの利用対価により賄うことが事業モデルのひとつとなる。
維持更新に要する費用が賄える程度の利用料が設定できるか、利用が安定的に推移するか否か等、課題は残るものの、逆に言えば利用対価と見合うだけの価値が提供サービス（データの価値）にあるかどうかが事業モデル成立の鍵となる。
しかし、それよりもバイオ関連の研究やその成果としてのデータベースには、巨額の公的資金が投入され、その多くは無償公開（NCBI、DDBJ、EMBL 等）が現状であり、自社開発のヒトゲノムデータベースのライセンス料で開発費用が回収できなかった Celera 社の例に見るように、公共プロジェクトによる同種のデータベースの提供が、ビジネスの成否に深く関わることになる。以上のことを勘案すると、ビジネスモデルとその基盤を明確に分離する必要があり、基盤の中心として知識ベースを据えることが我が国の臨床インフォ
マティクス分野開拓、実用化・産業化に必要であることがわかる。

97

機能性材料
食品・飲料
化粧品・入浴剤
サプリ・アロマ

センサ

標準化

バイタルサイン

給食・外食
エステ
スポーツクラブ遺伝子・健康状態

全統合人体 DB

薬物代謝DB

易罹患性

コンサルティング

予防

SNPDB

遺伝子診断支援

微生物DB

パーソナル
投薬

医療・福祉

食べる

IT・医療

食事療法
漢方

健康回復

健康回復
維持増進
QOL 向上食糧

全統合生物 DB

植物DB

薬効解析

創薬

治療・手術
支援投薬

暮らす

環境

98

機能修復
機能代替

知的財産

動物DB

オーダーメード治療

図 6.3 臨床インフォマティクスから健康インフォマティクスへの展開

疾患 DB

個人データ

IT

国民

健常者
来院者

検査

高齢者
入院患者
妊婦

健康増進
体力アップ

生きる

倫理

6.4.2 臨床インフォマティクス分野のビジネスモデル
臨床インフォマティクス分野におけるビジネスモデルでは、様々なプレーヤーの登場が予想される。まずはビジネスプレーヤーを想定し、次に実現可能性の高いビジネスモデル
いついて述べる。

6.4.2.1

臨床モデルの主要プレーヤー(1) 疾患関連遺伝子等のデータベース運営主体
前項で記述した疾患関連遺伝子（群）データベースや疾患関連タンパク質データベースの維持運営主体。研究者や病院・診療所から登録・更新される最新データを、24 時間利用可能な状態で提供するサービスの実施主体。
(2) 疾患関連遺伝子等の検査機能を有する臨床検査会社
疾患関連遺伝子（群）データベースや疾患関連タンパク質データベースにアクセス（又は自己保有）し、患者検体と突合せ疾患の有無、程度に関する検査結果をタイムリーに提供できる機能を有する臨床検査会社（既存の Wet 系の検査機能に加え、Dry 系の解析機能を保持する必要がある）。
(3) 疾患関連遺伝子等の診断を実施できる病院・診療所
通常の臨床検査に加え、疾患関連遺伝子や疾患関連タンパク質に関わる臨床検体検査を実施し、その検査結果を加味した診断の可能な病院・診療所。これらの病院・診療所は疾患関連遺伝子（群）データベースや疾患関連タンパク質データベースの精度向上のため、患者データを研究者やデータベース管理主体にフィードバックする必要がある。
(4) その他のサブプレーヤー
Dry 系の解析技術を継続的に開発し、解析精度の向上を図るバイオインフォマティクス
企業や生体計測機器の計測精度の向上や用途に応じた生体計測機器の開発を実施する計測機器メーカーが想定される。
また、採取された検体の搬送に関わる事業者、検査結果のデジタルデータを電送する事業者等も臨床モデルのバリエーションによって、必要となる。

6.4.2.2

代表的ビジネスモデル

ここでは臨床インフォマティクス分野において登場が予想される、あるいはすでに登場しつつあるビジネスモデルの代表例を提示する。

99

カルテ）

ゲノムカルテ（遺伝子医療

遺伝子診断キット

遺伝子診断支援サービス

ビジネスモデルサービス提供者

ョンして提供するものである。

100

は基礎研究から出される情報を医療用にスクリーニング、アノテーシことを目的としている。また、エビデンスの蓄積が重要であり、これや治療における遺伝子エビデンスに基づいた情報を医師に提供する 研究機関

ジネスモデル。遺伝子医療カルテは単なる電子カルテではなく、診断 計測機器メーカー

臨床インフォマティクスの核となる実用ツール提供のサービスビ IT 企業

エビデンス DB との突合せで患者の状態を把握するために使用する。

での即時診断が可能となるポータブル測定器が登場する。診断結果はのである。疾患ごとにチップ型デバイスが開発され、最終的には病院 診断サービス企業

れるが、現時点で最も可能性が高いものはチップ型デバイスによるも IT 企業

れる。遺伝子診断キットのデバイスは様々なものが登場すると予想さ 試薬メーカー

候補疾患ごとに遺伝子診断キットが開発され、広く病院等で使用さ 計測機器メーカー

モデルに位置付けられる。

本ビジネスモデルは以下に挙げる様々なビジネスモデルの複合型態を判断する。

である。収集された情報はエビデンス DB と突合せ、診断対象者の状にはダイナミックな情報として発現タンパクの情報を収集すること

医師（病院・医院）

医師（病院・医院）

患者の要点は、まずスタティックな情報である遺伝子や遺伝子多型の情報 診断サービス企業に基づき、病気のかかり易さ、薬の効き方などの情報を収集し、さら薬剤師

医師（病院・医院）

サービス受益者定のエビデンスに基づいた診断が行われるようになる。このサービス IT 企業

診断サービス自体は現在でも存在するが、今後は候補疾患ごとに特 計測機器メーカー

内容

表 6.3 代表的なビジネスモデル

サービス提供者

バイオセンサーにより人体の情報を収集し、そのデータを解析して 医療福祉法人

その結果が個人に返される。

ネットを経由して、健康監視サービス企業（事項参照）で解析され、これらのバイオセンサーから得られた情報は携帯電話やインターすることなく人体測定を可能とする。

る。生活環境据置型はトイレ、浴槽などに組み込まれ、定期的に意識などにバイオセンサーが組み込まれ、24 時間の人体測定も可能とな

環境据置型に分けられる。人体密着型は腕時計や衣服、靴、携帯電話

オセンサーの利用が活発となる。バイオセンサーは人体密着型と生活 IT 企業

予防医療や健康産業において人体をモニターする機器としてバイ 計測機器メーカー

けられ、その時点で知財となる可能性が高い。

と予想されるが、その基礎となる情報には様々なアノテーションがつ

ビジネスモデルが登場する。エビデンス DB は疾患ごとに構築される

DB には知財権が含まれる。この知財権のロイヤリティーを売買する 研究機関

臨床インフォマティクスにおいてエビデンス源として利用される IT 企業

内容

ティングにも利用されるようになる。

101

その後、ゲノムやプロテオームレベルでのエビデンスが健康コンサル

習慣情報の集積からデータをマイニングして指針情報が提供される。

当初は遺伝子やタンパク発現などの情報を扱わず、人体情報や生活り、様々なビジネスモデルが派生する。

IT 企業（健康コンサルティング） 個人に生活指針を提供する。医療法人や介護サービスとの連携によ 計測機器メーカー

健康監視サービス

バイオセンサーー

DB の知財権ロイヤルティ

ビジネスモデル

個人

医師（病院・医院）

個人

製薬メーカー

医師（病院・医院）

サービス受益者アノテーション

ジネス

機能性食品用材料探索ビ

ビジネスモデルサービス提供者

飲料メーカーンビジネスが盛んとなる。初期にはアノテーターの要請がビジネスと 研究機関

したエビデンスを知財として販売する。

102ーなど）では特定の疾患を対象としたアノテーションを開始し、蓄積

ノテーションがビジネスとなる。各研究機関（大学、独法、ベンチャ

アノテーターの成育とともに、エビデンス蓄積が本格的になり、アコーディネーター）として育成する。

なり、アノテーターを基礎研究と臨床応用の橋渡し役（エビデンス・

食品メーカー

飲料メーカー

食品メーカー

サービス受益者

ゲノムやプロテオームなどのエビデンスを開発するアノテーショ IT 企業

れる。

におけるリード化合物探索に似た様相を呈するようになると予想さ品や飲料に今まで以上の付加価値をつける。材料探索ビジネスは創薬患などのエビデンスに基づき、新材料の探索、開発を活発化させ、食いた開発が盛んとなる。食品メーカーや飲料メーカーはアレルギー疾 研究機関

機能性食品は健康産業の進展とともにより一層エビデンスに基づ IT 企業

内容

6.4.3 健康モデル
臨床インフォマティクス分野における最終的な到達点は BT 戦略大綱にうたわれている「よりよく生き、よりよく暮らし、よりよく食べる」というものである。この点に関してビジネスとしての実現を考える場合、健康分野におけるビジネスモデルの想定が重要となってくる。
健康モデルとして、健康問題に強い関心を有し最新の研究成果を活用して自らの健康管理を実践する一定層が、簡便な遺伝子検査や特定タンパク質のチェックを、診療を目的とする病院ではなく、健康管理を主な目的とする健康ハウスや健康コンビニ、あるいは新健
康家庭での健康チェックを実施するケースを想定する。

図 6.4 実現される健康社会
将来実現されるべき健康社会（図 6.4）においては、ゲノム情報などの分子生物学的ファ
クトに基づいた健康のためのエビデンス情報を健康社会の基盤と位置付けている。その基盤の上で、個人個人の特性に応じた質の高い「自己健康管理」が行える社会の実現を目指している。そのためには個人の特性・健康に応じた、・ゲノム情報・食品や医療品の体内動態等フェノタイプ情報

103

・特性測定や健康状態の測定手段
・健康増進手段情報を提供する必要があり、それを可能にする標準化された機器、試薬、IT ツール、データを提供する新たな産業である「ゲノム健康産業（図 6.5）」の創出が必要である。

産業波及効果
健康相談
健康相談
専門家育成

健康ハウス
健康ハウス

ジェノタイピング/
ジェノタイピング/
フェノタイピング機関

ゲノム健康サービス産業

健康製品産業群

バイオ
ベンチャー
検査技術
検査試薬
実験試薬

医薬品産業

IT産業

食品産業

漢方薬
個人用医薬品

ITツール
ハードウェアネットワーク技術
セキュリティ技術

サプリメント
機能性食品

機器製造
産業
遺伝子検査機器
健康測定機器
健康促進機器

プロジェクト本プロジェクトでは、これらの産業の基盤となる要素技術の開発やデータの標準化を行い、システムとしての実証を行う。

図 6.5 ゲノム健康産業
このような網羅的ゲノム健康産業の創出には次章で述べる産業の基盤となる要素技術の開発、データの標準化などの個別課題解決が必要であり、最終的には総合的提言で述べる
ような産業基盤の核となる知識ベースの構築が必須である。
図 6.6 では産業化推進モデルである当プロジェクトがどのような実現プロトコルに基づいているかを解説している。実現される健康社会をゴールとするならば、ここで示す実現
プロトコルはゴールへの道筋であり、新健康社会を支えるゲノム健康産業、さらにその産業を支える産業基盤の構築が避けて通れないものであることが分かる。
現状ではゲノム研究の成果蓄積が進みつつあり、トランスクリプトーム、プロテオームなどの研究も順調に進展している。また、新健康社会の情報流通基盤となる情報インフラ
も高速インターネット、グリッド実証実験などを通して進展が著しい。これらの産業基盤をより合目的的に統合化すべき段階に進みつつあるが、その目的をより一層明確化することで、基盤構築へのモチベーションが高まるものと考える。

104

新健康社会実現のプロトコル→基礎研究成果利用、基礎研究拡充→産業基盤技術開発、体制インフラ整備→新健康産業創設→新健康社会実現

ゲノム研究成果の蓄積が進みつつある

個人の健康管理の必要性
・地域医療ネットワーク
・データの標準化

医学的に証明された健康法
EBH・タンパク3000プロジェクト・テーラーメイド医療実現化プロジェクト
・ゲノムネットワーク研究
・食品、薬物動態解析研究

情報インフラの整備が進みつつある

当プロジェクト・基盤技術の開発
・健康コクランライブラリー開発
健康コクランライブラリー開発
・標準化の推進

ゲノム健康産業

・ゲノム健康サービス産業
・ゲノム健康製品産業

個人の特性に応じた健康管理の支援⇒自分の健康を自分で管理する「新健康社会」の実現
ＱＯＬの向上国民医療費の削減

図 6.6 新健康社会実現のプロトコル実現される健康社会における産業の役割を大きなビジネスモデルと考えると、そこへ向
けた産業化支援も必要となる。産業化自体は民間の役割であるが、一大産業を創出するにあたり、国の支援の下でいくつかの実証プロジェクトを実施することも重要である。
ここでは自己健康管理支援システムの実証研究として、・健康機関との整合性実証プロジェクト
・健康ハウス実用性実証プロジェクト
・医療機関との整合性実証プロジェクトの実施について検討する。これらはあくまでもビジネスモデルを構成する一要素であり、ビジネスモデル実現という観点からの実証プロジェクトと位置付ける。
①個人の特性に応じた自己健康管理サポート技術の研究開発
ゲノム健康公共カルテの開発、検診サポート情報創出システムの開発、自己健康管理サ
ポート情報創出システムの開発など、IT インフラ面でのビジネスモデル、あるいはビジネ
スモデルを支える基盤の研究開発と実証を実施する必要がある。

105

ゲノム健康カルテ公共DB基本構成と活用システム
ジェノタイピング/
フェノタイピング装置

健診センター・健康ハウス

ゲノム健康インフォマティクスセンター
匿名化臨床情報

匿名化データ

個人健康情報

ゲノム健康
カルテ公共DB

基盤DB群

健診DB
個人の健康情報
特性データ

疾患関連
情報ＤＢ

解析エンジン

サポート基本情報データ
DB

解析エンジン

健診サポート
情報創出サブエンジン

サポート情報創出エンジン

検査結果

機能性食品
代謝ＤＢ

健康コクラン
DB

医療機関＊
患者ゲノム
電子カルテ

図 6.7 産業化に向けた基盤構築の一例②基盤 DB 実用標準化の研究開発
エビデンスベース健康情報ライブラリ（健康コクランライブラリー）の開発、ゲノム情報の実用 DB の開発、個人の健康を作り出す食品・漢方等の体内動態把握の研究など、ビジネスモデルを支える情報基盤の構築に関わる部分である。これらはビジネスとしても成立し得るが、産業化促進のためには、情報基盤として整備する必要がある。
③ゲノム健康インフォマティクスセンター、SNP タイピング機関をサポートする技術の研究開発。
個人のゲノム特性計測技術の開発、ゲノム、医療情報マイニング技術の開発、健康状態
モニター手段技術の開発など、大量の情報を効率的に実用に適する形へと導くための手段が必要である。個々の要素はそれぞれがビジネスモデルとなり得るが、新健康社会実現、及び新健康社会における総合的ビジネスモデルを支える基盤でもある。
本節では健康モデルとして実現される健康社会を提示し、そこにおけるビジネスモデル
としての健康産業の有用性、及び健康産業を支える産業基盤構築の必要性について述べた。
特に産業基盤については臨床モデルと極めて類似しており、その意味において我が国の臨床、及び健康産業育成には欠かすことのできない基盤であることがより明確になったと言
える。

106

（参考文献）・日経バイオ年鑑 2004 研究開発と市場・産業動向, 日経 BP 社, 平成 15 年 11 月
・US Insight Silicon Valley Research Val.18 July 2003, NTT データ,平成 15 年 7 月
・医療機器産業ビジョン, （http://www.mhlw.go.jp/houdou/2004/04/h0430-2.html, visited 2004/01/20）
・全国治験活性化 3 ヵ年計画, （http://www.mhlw.go.jp/topics/bukyoku/isei/chiken/kasseika.html, visited
2004/08/10）
・ICH, （http://www.ifpma.org/ich1.html, visited 2003/09/14）
・医療制度改革大綱, （http://www.kantei.go.jp/jp/kakugikettei/2001/1129syakai.html,
visited 2003/12/05）
・規制改革 3 ヵ年会議, （http://www.soumu.go.jp/gyoukan/kanri/990422a.htm, visited 2004/02/13）
・国民医療費の将来予測, （http://www1.mhlw.go.jp/topics/hoken/iryo3.html, visited 2004/03/11）

107

7. 臨床インフォマティクス分野開拓に向けた提言
臨床インフォマティクスを医療産業・健康産業に適用する上では様々なビジネスが成立し得る。｢治療｣を目的とする臨床インフォマティクスにより、個別化医療が具現化すると期待される。同様に、｢健康増進｣を目的とする臨床インフォマティクスにより、個別化予防が現実化してくる。個別化医療をソリューションとして患者に提供するのは医療機関になると考えられる一方で、個別化予防を提供する主体は医療機関あるいは代替する機関となると考えられる。
臨床インフォマティクスによる個別化医療・予防が樹木の幹であるとするならば、薬剤選択を前提とした創薬、臨床検査会社による遺伝子検査の受託、ベッドサイドあるいは在宅での検査を可能にする医療機器や基礎研究のブレークスルーを実現する研究機器の開発
は樹木の根であり、我が国の産業振興の戦略上重要である（図 7.1 に示すロードマップ参照）。
同様に、規制緩和等の法的可能性を検討する必要はあるものの、ゲノム情報に立脚した医療を可能にする基盤となる電子カルテ等の IT システムの研究開発や、医療評価に関する情報の提供やコンサルティングといった医療機関あるいは健康産業の支援型ビジネスも将来的には大きく成長する余地がある。本章では、臨床インフォマティクス分野の開拓に関する調査に基づき、実用化・産業化を目指す上で必要となる基盤構築に向けた提言を述べ、本調査のまとめとする。

108

臨床インフォマティクスの実用化に向けたロードマップ

2004 年

臨床インフォマティクスの臨床情報と生体情報の統合ＤＢ化開始。

基盤（知的ベース）研究

実践のための公的データベースセンターの検討開始。

2005 年

2010 年2015 年

2020 年

複数地域で市民との協力

数種の病気で omics をベースとした統合ＤＢに基づく臨床インフォマテが完成。

ィクスの実証開始

数種の疾患で病態診断・予測法が確立。

病気を予知する遺伝子・多くの病気でゲノム・プロテオームをベースと蛋白質検査が多くの病気した統合ＤＢが完成。

で実現する

多くの薬剤で反応性評価法が確立。

いくつかは発病リスクを

質量分析装置等ツールの小型化、高性能化

下げる方法が発見が実現。

遺伝子・蛋白質解析に基

上記統合ＤＢの試験的実稼動。

づく診断・治療が一般化

小型診断ツールの市場展開。

多くの病気の発病、病態、予後診断が可能

生体情報に基づく総合的な健康管理システムが確立。

図 7.1 臨床インフォマティクスの実用化に向けたロードマップ

1097.1 産業化と基盤の関係
臨床インフォマティクス分野の開拓は、実用化・産業化に向けた道のりである。現状においてはその基盤が構築されているとは言えず、まずは実用化・産業化のための基盤構築が必要である。下図の通り、本調査で述べてきたビジネスモデルには時間軸に沿った形で研究ステージ、臨床応用ステージ、ビジネスステージが存在するとした。これらのステージとともに基盤構築も時間軸に沿う形で進める必要がある。

ビジネスモデルのステージ

研究ステージ

臨床応用ステージ

基礎データの収集

データベース化

知識情報の付加

臨床での利用ビジネスステージ

臨床からの

基盤の

フィードバック

さらなる発展臨床インフォマティクスの基盤
図 7.2 ビジネスモデルと基盤
本章では臨床インフォマティクス分野における実用化・産業化に必要となる基盤構築として、技術的、制度的課題を克服することを目指した個別提言、及び、基盤構築のための総合的提言を述べる。

1107.2 基盤構築の骨格と提言
本章で述べる基盤構築に向けた提言は個別提言と総合的提言となるが、ここでは基盤構
築の骨格に沿って、本章で述べる提言の位置付けを明確化する。

基盤構築の骨格

個別提言
①ＥＬＳＩ

基礎データの収集②バイオツール⑤規制緩和

データベース化③システム標準⑥標準化

知識情報の付加

④臨床情報
⑦人材育成

臨床での利用

臨床からのフィードバック

総合的提言
知識ベース構築

実用化に向けた実証実験

図 7.3 基盤の骨格と提言

111

7.3 基盤構築の骨格を支える個別提言
本説では基盤構築の骨格を支える部分での課題克服を目指した提言を述べる。臨床イン
フォマティクスの実現にはいくつかの技術的、制度的課題が含まれている。個々の技術にもそれぞれ課題は存在するが、特に臨床インフォマティクスは臨床とバイオインフォマテ
ィクスとの新たな融合領域であることからこれまであまり議論されてこなかった課題も徐々に明らかになってきた。これらの課題は臨床インフォマティクスの分野の成熟とともにやがては議論され解決されるかもしれないが、臨床インフォマティクスの実現、すなわ
ちこれまでのバイオテクノロジーの研究成果をいち早く国民へ還元するためには、早急に取り組まなければならない課題であると言える。
一方、制度的課題としてはゲノム医療の実現に際して惹起される倫理的、法的、社会的な問題について整理する（欧米では、各々対応する Ethic, Legal, Social, Implications の頭文字を取って ELSI と表現する場合が多い）とともに、臨床インフォマティクスの産業化における課題と、人材育成に関する課題克服に向けた提言を述べる。

112

7.3.1 個別提言１：ELSI を巡る課題
提言
個人の遺伝子情報保護に向けた社会的枠組みの整備を行う。
・遺伝情報は個人の根幹をなす性質を有する情報であり、近年多発している個人情報流出事件のような事態がないようにしなければならない。
・必要以上に強い規制は、研究にブレーキをかけ、国際競争力を削ぐ恐れもある。バランスの取れた施策が必要である。
・国際協調の中で遺伝情報保護ルールが決定されるべきであり、我が国は積極的に関与しイニシアチブを取らねばならない。

遺伝子情報が持つ特殊性とは、即ち極めてプライベートでありながら同時に血縁者と部分的に共有する点である。個人の遺伝情報は守秘義務によって保護されるべき性質のものであって、基本的には疾患の予防や治療に際して、本人あるいは血縁者にとって有効活用
されなければならず、結婚・雇用等において差別があってはならないとされる。近年、氏名や住所といった個人情報の流出事件が多発しているが、遺伝子情報は個人の根幹をなす情報であり、その流出による被害や影響はこれらの事件の比ではなる可能性を孕んでいている。それゆえに、遺伝子情報の取り扱いに際し ELSI が十分に検討される必要がある。
遺伝子情報を収集するための手段として、遺伝子検査が注目を集めている。ELSI が密接に関連する遺伝学的検査について、定義をここではっきりさせておく。いわゆる遺伝子検
査については、遺伝学的検査とそれ以外に分類することができる。遺伝学的検査に関して
は平成 15 年 8 月に遺伝医療関連 10 学会編として『遺伝学的検査に関するガイドライン』が制定されている。このガイドラインが適用される遺伝学的検査は次のように述べられている。

このガイドラインが適用される遺伝学的検査（染色体検査・遺伝生化学的検査・DNA 検査）は、ヒト生殖細胞系列における遺伝子変異もしくは染色体異常に関する検査、あるいはそれらに関連する検査であり、確定診断のための検査、保因者検査、発症前検査、易罹患性検査（いわゆる体質診断を含む）、薬理遺伝学的検査、出生前検査、先天代謝異常症等に関する新生児スクリーニングなどを含む。但し、癌などの体細胞に限局し次世代に受け継がれることのない遺伝子変異・遺伝子発現・染色体異常の解析、細菌・ウ
イルスなどの病原体の核酸検査、および親子鑑定などの法医学的 DNA 検査は対象としない。

113

現在、SNP タイピングや DNA チップによる遺伝子発現量の包括的測定といった新技術の登場により、遺伝学的検査のためのデバイスも増えてきている。しかし、その医療分野への応用はまだ始まったばかりであり、倫理的な検討はこれからの課題である。
ヒトゲノムが人類共通の財産であるとして、人権の観点からの最初の認識が謳われたのは、1997 年にユネスコが採択した｢ヒトゲノムと人権に関する世界宣言｣においてである。
ヒトゲノムという公共財の解析結果を保護するために、米国では 1998 年から 2003 年までの 5 ヵ年計画で、国立衛生研究所（NIH）とエネルギー省（DOE）が以下の 4 領域について予算を拠出し ELSI プログラムの枠組みの中で検討してきた。
・ 遺伝子情報の使用と解釈:プライバシーと公正性
・ 新しい遺伝子技術の臨床への統合
・ 遺伝子解析研究に関わる問題
・ 市民と専門家の教育
遺伝子情報が診療現場に留まらず、市民の生活の中に入り込んでくることを想定し、予め問題の洗い出しと策を講じてきたといえる。同時期に、欧州委員会でも同様の取り組みをELSA（Ethical, Legal and Social Aspects）プログラムの中で行ってきた。これらのプログラムを実施した最大の成果は、最先端の生命科学における難解な概念や専門用語を、マスメディアを通じて非専門家の市民に対して分かり易く伝えることに成功した点である。
翻って我が国では、遺伝子情報を正しく利用するための規制の第一歩として、｢ヒトゲノム・遺伝子解析研究に関する倫理指針｣が平成 13 年に発表されたが、非専門家である市民の遺伝子解析研究に対する理解力（リテラシー）を向上させるために、専門家による十分な説明責任（アカウンタビリティ）がなされたかは不十分と言わざるを得ない状況である。
遺伝子解析研究の推進とその応用に対し市民の理解を得ることは焦眉の課題である。
遺伝情報に限らず、医師が職務上知りえた患者の秘密を守ることは、ヒポクラテスの時代からの倫理規定であった。現代の日本においても、刑法や医療関連法規により、医師あるいは医療従事者はそのような情報に関して秘密保持の義務を有している。しかし、遺伝子情報に関する個人情報の今日的な考え方は、遺伝子情報を活用していく上で不十分であることが明らかになってきた。中村は、その著書の中で個人の遺伝情報の保護と、遺伝情報流出による社会的不利益の被害者を救済するための法律の制定を訴えている（図 7.4）。

114

（東大の中村による資料を改変して引用)

図 7.4 個人の遺伝情報保護のための立法化
米国においては、1996 年に HIPPA 法（Health Insurance Portability And Accountability
Act, 医療保険報酬制度に関わる法的医療行為規則）が成立し、遺伝子情報の保護に言及した初めての連邦法となった。医師、コメディカル（看護士、技師、相談員その他）、病院管理者、病院事務関係者、医療保険関係者、被保険者（患者）を対象としていて、患者優先の内容となっている。同時に、HIPPA 法は複数の医療機関の間で自由に医療情報を交換するための規約でもある。HIPPA 法の遺伝子情報保護ルールが 2003 年 4 月に施行され、今後 HIPPA 法に準拠しない医療機関は生き残れないという指摘さえある。遺伝子遺伝情報差別禁止法案（Genetic Information Nondiscrimination Act）を 2003 年 10 月に上院が可決している。クリントン政権下で 2000 年に、連邦職員に限って遺伝情報による雇用の差別を禁止する法律を成立させていたが、今回の動きは更に踏み込んだものである。遺伝情報差別禁止法案では、雇用や健康保険等で遺伝情報により不利にならないように、疾患を未発症の個人において、遺伝情報から将来の罹患のリスクを推定し、そのリスクに基づいて、雇用や保険料の算定における差別を禁じている。
我が国では、個人情報保護法が平成 15 年 5 月に施行され、漏洩や不正利用の防止など個
人情報の保護を図ることを目的に、国や自治体、個人情報取り扱い事業者の債務などをさだめたものである。同法が対象とする個人情報には、遺伝情報、カルテや看護記録などの診療情報が含まれ、しばしば HIPPA 法に擬せられる。遺伝情報は、生物由来の情報ではあるが、電子情報として表されることも多い。最近、インターネット上のショッピングサイ
ト等から、また人災とも言うべき企業内の体制の不備から、個人情報が流出する事件が頻発しているが、遺伝情報は個人の根幹を成す性質の情報であり、このような事態が起き社会的な不利益が惹起される事態のなきよう最大限の努力が払われる必要がある。従って、遺伝情報保護のためには、電子情報に対する情報技術的な安全対策を実現する制度上の保115

証も臨床インフォマティクス推進のために不可欠である。
また、個人の遺伝情報を含むデータベースの多国間での利用を想定して、個人情報を含む研究用データベース（Human Genetic Research Database, HGRD）利用におけるプラ
イバシーとセキュリティに関する問題の検討が OECD 主導で始められている。日経バイオ
テクの記事によると、2004 年 2 月には、東京で OECD 主催のワークショップが開かれ各国からの参加者による討議が行われた。各国で構築が進められている HGRD については、利用目的が様々であり遺伝情報の提供者も多いため、プライバシーやセキュリティの取り扱いが難しい。そのため、新たな個人情報データベースとして位置付け、その中の個人遺伝情報を取り扱うためのルールを国際的な調和（Harmonization）が必要であるという考えで概ね参加者の意見が一致している。今後は、HGRD に関わるルール策定に我が国が積極的に関与していくことも国際競争力を確保するうえで重要である。

116

7.3.2 個別提言２：バイオツール

提言
バイオツールの技術開発と高性能化、バイオ標準物質の整備
・臨床応用を目指したバイオツールの新技術開発・高性能化に向けた研究開発
プロジェクトの実施。
・バイオ関連標準物質の整備に向けた研究開発プロジェクトの実施。

これまでバイオテクノロジーの研究に利用されてきたバイオツールは、臨床インフォマ
ティクスの実現した社会において臨床現場での利用が想定される。しかし、現在のバイオツールにはまだまだ再現性等が不十分であるなどの課題が存在し更なる高性能化が期待される。また、バイオツールが研究現場で利用可能であっても医療行為、診断行為に関わる
臨床現場において即利用が可能かというと甚だ疑問である。人の生命にかかわる臨床現場では更なる高性能化は避けては通れない。それらバイオツールの高性能化に関わることで、バイオ関連の標準物質の整備は基準の設定の難しいこの分野での測定、計量機器開発においては非常に重要なことであると考えられる。

7.3.2.1

バイオツールの新技術開発・高性能化

臨床インフォマティクスを実現するためにはバイオツールの高性能化は必須条件である。
バイオツールはこれまで研究ステージでの利用が主たる目的となっていたが臨床インフォ
マティクスから健康インフォマティクス、さらに創薬・食品への利用を考えた場合、バイオツールはあらゆる産業の基盤となるものである。バイオツールの扱いは BT 戦略大綱で以下のように記載されている。

バイオツールやバイオインフォマティクスは、BT のマザーインダストリーとして、BTに関係するあらゆる産業の基盤となるものである。

事実、バイオツールは BT に関連するあらゆる産業の基盤となるものとしており、資源の投入を重点的に行うべき分野であるといえる。
まず、精度の高い知識ベースを構築するためには大量情報収集が必要であるが、大量情報収集にはバイオ機器のハイスループット化は欠かせない。例えばシーケンサーを臨床現

117

場での応用を考えると、現在より 100 倍高速に、試薬コストは 1000 分の１にしなけばならないと言われている。バイオ関連機器のハイスループット化を目標としたとき、ポイントとなるのは情報処理技術との連携である。一連のプロトコルを解析まで全自動にて行うバイオ関連機器の登場などによって更なるハイスループット化が期待される。
病態診断・予測を行うためにはバイオツールの精度・再現性の向上が必要である。これは臨床現場が人の生命に関与する非常にデリケートな分野であることに起因する。精度・再現性の向上にはバイオ関連機器の改良のみならず、画期的な試薬などの新技術開発が期待される。また、大学病院内や検査センターで行われる病態診断・予測をさらに規模の小さい診療所、さらにはベッドサイドでの実現を目指したとき現在の大型バイオ機器での実現は難しく、小型・軽量化の改良なども必要となってくる。現在、小型・軽量化を実現するのに有力視されているのが MEMS などを利用したμTAS、ラボオンチップである。多くの検査をラボオンチップで行うことができるようになれば小型・軽量化の課題は克服されるものと考える。しかしラボオンチップなど精密なものとなればそれだけ価格の上昇が懸念される。医療機関や臨床検査会社での普及から市場展開までを考えるとバイオツールの廉価化も現在存在する課題の一つであると推測される。現在でもシーケンス単価は米国国
立ヒトゲノム研究所（NHGRI）によると、ここ 10 年は 2 年ごとに価格が半分になっており、今後 3～5 年はこのペースで進むと考えられているが、”Thousand-dollar-Genome”すなわち個人のゲノムを 1000 ドルで解読できることが目標とされている。
また、バイオツールの国際競争力を考えたときに、DNA チップなど海外に依存しているものが多いのが現状である。また、前章でも触れているが日本の医療機器産業の国際競争力は脆弱で、将来的に医療機器となりうるバイオツールの新技術開発は国際競争力の向上にもつながることが期待できる。
これまでのことからバイオツールにおける課題克服は臨床インフォマティクスに必須であるということに加え、国際競争力の観点から見ても非常に重要なため国策として近年行われている重点的な投資を継続するべきである。

7.3.2.2

バイオ関連標準物質の整備

現在のバイオテクノロジー研究における計測分野では比較測定（相対測定）が一般的に行われ、その結果を測定結果とすることが多い。しかし、これら比較測定は一次標準測定と比較した場合は測定方法や装置の間での相異が大きいのが現状である。またその測定する試料も前処理などの影響で結果にばらつきが生じる。これは多くの無機試料などとは違い試料自身が時間的に急速に変化し、また他の物質との相互作用が生じるという問題もある。例えば、3 つのメーカーから販売されている DNA マイクロアレイの測定値のクラスタ
リング結果を比較したところ 3 社共通の結果として現れたものが 4 つ、2 社共通としてあら118

われたものが 25、1 社の製品でしか現れなかったものが 176 であったという報告もなされている。（Paul K. Tan, et al. Evalutation of gene expression measurements fromcommercial microarray platforms 567-5684 Nucleic Acids Research, 2003,Vol.31, No.19）
現状ではあらたな測定機器、装置を開発した場合の明確な基準も存在しないものと思われ、技術開発のボトルネックとなりうる問題である。これら問題を解決するためにもバイオテ
クノロジー、特にヒト試料に関して標準物質の開発・供給等の整備が急務である。

119

7.3.3 個別提言３：システム標準提言
臨床現場での利用を想定したシステム標準の策定
・基礎情報となるオントロジー策定の基本方針を明確化し、疾患別などのオントロジーを早急に整備する。
・臨床インフォマティクスの技術的基盤となる IT システムについて、標準となるシステム仕様、及び基礎情報を策定する。
・システム仕様は臨床医の思考を重視し、バイオ研究者、IT 技術者、及び臨床医の三者による実用的仕様を策定する。

臨床インフォマティクスはあくまで臨床現場で医師の診断を支援するシステムである。
本調査の中で臨床側からの声として現存のバイオデータベースはほとんどが臨床現場での利用に適していないと言うものであることが判明した。臨床インフォマティクスを普及させるためには臨床現場での利用を想定したシステムの設計が不可欠である。-

7.3.3.1

オントロジーの明確な体系化

オントロジーとは哲学上で「存在に関する体系的な理論（存在論）」を意味するがシステ
ム上、ウェブ上では「概念定義のための体系的な理論」を意味する。医療情報システムを始め、IT システムは明確なオントロジー（ontology）の上にのみ成立し、オントロジーなしの IT システムは存在しない。医療情報の世界ではおよそ 20 年前からオントロジーの議論を続けており明確なオントロジーが存在すると言われている。例えば医療情報の世界で用いられている ICD10 や SNOMED なども明確なオントロジーの上に成り立つコード体系であると言える。これらのコードは医療情報システム上で病名マスターとしてそのまま用いられることによって異なったシステム上でも互換性を保つことができる。一方でバイオ側 の オ ントロ ジ ー は 1990 年 代 後 半 か ら その必 要 性 が指摘 さ れ るよう に な り、TaO（Transparent Access to Multiple Biological Information Sources Ontology）や、MBO（Molecular Biology Ontology）が存在し、その他にも Gene Ontology Consortium などがオントロジーの体系化を進めている。しかし、バイオ研究の急速な発展にしたがって新たの用語が次々に生まれ、オントロジーの体系化がついていけないのが現状である。さらには、これら医療情報とバイオ側のオントロジーはそれぞれ別々に存在していては臨床イン
フォマティクスシステムを構築するにあたってボトルネックとなる。第 7 章の冒頭のロードマップ上では 2005 年度に最初の統合 DB 完成とあるが、まずはバイオ側のオントロジーの明確な体系化をすすめると同時に医療情報との融合も早急にすすめるべきである。

120

7.3.3.2

臨床医の思考にあったシステム設計

現在、臨床インフォマティクスへの応用を想定したシステムを構築する場合、そのイン
フラストラクチャーがどのような構造であるのが最適なのかということですら共通な議論がなされていない状況である。すなわち標準的なシステム構造が未だ明確になっていないのである。例えば現在のバイオDBを臨床インフォマティクスに用いるため、システムを構築し臨床現場での利用を想定した場合、システムの構造そのものが臨床医の思考とはかけ離れたものとなってしまっているとの指摘がある。また、バイオテクノロジーの膨大なデータをシステム内でどのように保持するかなどは最良解がでていないのが現状である。こ
れらを解決するためにはユーザーである臨床医をまじえて研究者（ウェット）、IT技術者（ドライ）の 3 者により実用的なシステム設計を行うことが重要である。ただし、臨床インフォマティクスで利用されるシステムは決して医師の代わりになるものではなく、自動的な診断などは現時点では想定せず、あくまで医師を支援するシステムであってシステムは医師の思考にマッチさせるべきである。

121

7.3.4 個別提言４：臨床情報
提言
医療の質を飛躍的に向上するべく国家的規模の臨床情報基盤を構築する。
・21 世紀型医療の根幹を成すのは｢標準化｣｢情報化｣｢個別化（テーラーメイド）｣医療であり、それらは｢臨床インフォマティクス｣により実現される。
・臨床情報は、最も基礎的な医療情報でありながら、収集に向けた取り組みは散発的であり、統一的な収集基盤も存在しない。
・ゲノム情報までを包含した臨床情報のための知的基盤を整備し、円滑かつ大規模に臨床情報収集を行い、国民の健康増進と医療・健康・情報産業の振興に役立てるものとする。

医学研究の入り口も出口も臨床の場であり、予防医学の進展に伴い、医学研究は臨床に留まらず国民の健康増進へと広がりを見せていくと期待されている。ここで、｢臨床インフォマティクス｣の BT 戦略大綱における定義を再掲する。

臨床データや患者の医療情報を収集・電子化し、それらの情報と個人の遺伝情報、タンパク質発現情報等を相互にリンクさせることにより、テーラーメイド医療、予防医療等のベースとなる疾患診断システムの開発など、「臨床インフォマティクス」分野の開拓を行う。

前段に｢臨床データや患者の医療情報を収集・電子化し、それらの情報と個人の遺伝情報、タンパク質発言情報等を相互にリンクさせること｣で臨床インフォマティクス分野の開拓が可能になると記述されている。翻ってみると、従来の医学では、医師が患者の臨床所見を自らの経験に照らして、演繹的に診断と治療の方針を決定していたが、医療技術の適用の妥当性についての体系的な検証は不十分であった。東京医科歯科大学の田中は、21 世紀型の医療とはIT技術のサポートの下での｢個別化医療（あるいはテーラーメイド医療）｣であり、その両輪をなすのは｢EBM（Evidence-Based Medicine; 客観的根拠に基づく医療）｣と｢GBM（Genome-Based Medicine）; ゲノム医療｣であると指摘している（巻末の参考資料を参照されたい）。EBMの方法論は 1990 年代に入ってから急速に普及してきたが、その発想は演繹的である。EBMの実践においては、科学的な根拠（Scientific Evidence）のみ

122

に囚われるのではなく、医師の専門技術（Physician’s Expertise）や患者の選好（Patient’s
Preference）を加味しながら意思決定が理想とされる。然しながら我が国においては、EBMの普及や医療行為の前提となる基本情報の整備の重要性は認識されているものの、臨床的な安全性や有効性を評価する臨床研究が立ち遅れていることから、それらの普及を図る基
盤整備は欧米諸国と比較して初期的な段階に留まっていると言わざるを得ない。例えば、多くの臨床研究においては、施設毎に膨大なカルテの山と悪戦苦闘しながらのデータ分析
が実状であり、きわめて非効率的である。また、診療ガイドラインにしても、日本医療機能評価機構による標準的なガイドラインが策定されようとしている（http://www.ebm.jcqhc.or.jp/）ものの、現状では多くのガイドラインが欧米の臨床データに基づいて標準化されずに作成されている。本来的には、人種差、疾病発生頻度、生活環
境、薬物代謝酵素の活性等における相違の観点から、日本人独自の臨床情報の収集とデー
タマイニングが必要である。このような状況を打破するべく、近年では保健医療分野の情報化について様々な国の施策が実施されていて（表 7.1）、また診療情報の体系化システムを構築し、効率的に臨床情報の収集および医学的知見を抽出する取り組みがなされている。
しかし、規模としては個別の医療機関や特定の地域医療ネットワークに限局されている。
表 7.1 保健医療分野の情報化に関連する施策
経済産業省

厚生労働省

病名マスター他のガイドライン策定

診療情報の電子媒体による保存（電（平成 11 年）

子カルテの 3 大原則）（平成 11 年）

先進的 IT 活用による医療を中心とし院内情報化システム整備促進事業

たネットワーク化推進事業 – 電子

（平成 12 年）

文部科学省

カルテを中心とした地域医療情報化（平成 12 年）
医療情報システム開発センター

保険医療分野の情報化にむけてのグ（MEDIS-DC）による同事業の実施

ランドデザインの提示（平成 13 年）（平成 13 年）

・

電子カルテの普及推進

・

レセプト電算化の推進

・

PKI の推進、等

診療録の外部保存（平成 14 年）
テーラーメイド医療実現化
プロジェクト（平成 15 年）

全国規模でゲノム情報を考慮した実施されている例外は、文部科学省のリーディングプロ
ジェクトである｢個人の遺伝情報に応じた医療の実現プロジェクト（テーラーメイド医療実
現化プロジェクト）｣である。同プロジェクト（http://www.biobankjp.org）では、9 研究機

123

関・医療機関を中心に、38 の疾患を対象として、生活習慣を含む臨床情報と血液試料の症
例-対照研究による遺伝子解析結果の 30 万人規模でのデータベース化を、平成 15 年度から
19 年度の 5 ヵ年計画で推進している。ただし、5 ヵ年という短期で成果を出そうとするプ
ロジェクトの制約上致し方ないものの、惜しむべきは、①非連結匿名化により遺伝子解析
結果が試料提供者に返らない、②病歴に関する経過観察（コホート研究）は行わない、の 2点である。
次世代のゲノム研究・成果応用を考えた場合、遺伝子の塩基配列あるいは多型（genotype,遺伝子型）だけではなく、遺伝子・タンパク質間ネットワークおよび病歴（phenotype, 表現型）や生活習慣情報など（environmental factor, 環境因子）が新たな研究資源となる。
単一遺伝子疾患一つをとっても、浸透率という減少があり、同一の遺伝子型を持っていても発病する場合と発病しない場合がある。生活習慣病のような多因子疾患においても、最終的には同一の症状を示す疾患であっても、発症の経過が異なる場合があり、経過観察（コホート研究）が重要であると一般的には考えられている。DNA 試料（遺伝子情報）と病歴や生活習慣（環境因子）といった個人情報の収集と追跡調査を行うプロジェクトについて
は、英国、アイスランド、エストニア、カナダ、トンガ、シンガポール等が計画していると言われる。英国で計画されている UK Biobank では、45～69 歳の 50 万人規模でのコホート研究を計画が実施に向けて最終段階を迎えている（http://www.biobank.ac.uk）。本計
画の体制を以下に示すが、特記する点としては、国民理解のための徹底的な教育活動を行っている点、病歴の二次利用を前提として研究基盤を整備している点、基本的には個人情報に関して、提供者の同意の下に個人に戻ることのできる仕組みを用意する点である。本計画に関連して、英国の保険診療を支え、国民の病歴情報を管理する NHS は、2001 年 12月に 5 ヵ年計画で病歴を匿名化保護措置を行って電子化し、薬剤の副作用サーベイランスに提供するという戦略を発表している。

（http://cellbank.nihs.go.jp/information/ethics/iken/report20030102.htm より引用）

図 7.5 UK Biobank を巡る体制

124

既に述べた通り、我が国の臨床研究は立ち遅れており、臨床情報を収集するための知的基盤については、モデル事業が終了し、これから本格的に整備しようという段階にある。患者本位の医療という考え方からすれば、臨床情報ならびにゲノム情報は、単に医療現場にのみ還元される性質のものではなく、患者本人にも有用であるべきだと言えよう。
本節を締めくくるにあたり、広義のゲノム情報（染色体、遺伝子発現、タンパク質発現といった情報を含む）を考慮した臨床情報指向のコホート研究のためのデータベース構築
を国家レベルで実施することを提言する。当該データベース構築には、7.3.6｢個別提言 6：
標準化の推進｣で提言する標準的な規約の下、医療機関毎の横断的な参加が可能であり、患者あるいは健康人の開かれた登録が可能とする。臨床情報収集を活発に行うために、試料
および臨床情報を提供した患者あるいは健康人については、その訴求に基づいて疾患に関連すると目されるゲノム情報を最大限返すことで計画参加のインセンティブとし、国民の幅広く自発的参加を目指す。本事業により、国民の健康増進への関心が高まり、医療・健康産業市場の拡大に波及すると期待される。

125

7.3.5 個別提言５：規制緩和
提言
産業化促進のための更なる規制緩和を実施する。
・医療・健康関連産業は、これまで認識されてこなかった経済活性化のフロンティアである。
・公的保険による医療費は総額を抑え、それ以外での健康増進・予防医学等に対する国民の自己投資により関連産業の拡大を図る。
・社会共通基盤としての医療の最低ラインは保証しつつ、規制緩和により多種多様な事業者の市場参入を促すのが望ましい。

従来、ライフサイエンス研究の産業化の出口としては、創薬分野あるいはバイオインフォマティクスに代表される研究支援分野が有望視されてきた。しかし、ゲノム創薬はハイ
リスク・ハイリターンが特徴であり、膨大な資金と時間を要することが次第に明らかになってきている。一方で、医療分野はこれまで専ら公共福祉のための社会共通資本であって規制も多く、必ずしも産業として認識されてこなかった。繰り返しになるが、2001 年の国
民医療費は 30.4 兆円に達していて、国民一人当たりの支出額は約 24 万円である。また、
国内生産額ベースで捉えると、医療産業は自動車産業に次ぐ市場の大きさである。一方で、
ライフサイエンス研究と医療の関係であるが、長足の進歩を遂げている。以下は、米国大統領の、ゲノム研究が与える医療へのインパクトに関する発言である。クリントン大統領
は、ゲノム研究の成果が医療応用されるのは遠い将来であると語っているが、ブッシュ大
統領は、医療応用が間近であると発言していて温度差がある。二人の発言の食い違いは、ゲノム研究が急速に進展しその応用が間近に迫りつつあることを如実に示している。
“It is now conceivable that our children’s children will know the term cancer as aconstellation of stars.” – President Clinton, June 26, 2000
『我々の子孫が”がん”という言葉を星座の一つとして理解するのは今や確かである(注.
英語で蟹座は”cancer”)』クリントン大統領、2000 年 6 月 26 日
“Our age may be known to history as the age of genetic medicine, a time when manyof the most feared illness were overcome.” – President Bush, April 10, 2002
『我々の時代は、遺伝子医療の時代 – 最も恐ろしい病気の多くが克服される時-として歴史上知られるかもしれない』 ブッシュ大統領、2002 年 4 月 10 日

126

ゲノム医療の根幹を成すのは、臨床インフォマティクスと遺伝情報に基づき最適化された投薬である。また、健康増進の重要な要素である予防医学を推進するには、患者の遺伝情報を調べることで体質や体調を適切にコントロールすることが重要である。臨床インフォマティクスにおける技術・関連する法規制・必要とされる人材について俯瞰的に表した図を以下に示す。白抜きの枠内で示した領域について関連してくる法規を、塗りつぶした
枠内に示してある。

図 7.6 臨床インフォマティクスの諸問題と関連する法規
研究開発段階、実証段階、産業化段階の全てにおいて、個人情報保護法が重要であることは、既に 7.3.1｢個別提言 1：ELSI を巡る課題｣で言及した。バイオツールが臨床検査等に応用される場合は、薬事法に基づき厚生労働省に承認される必要がある。臨床インフォマ
ティクスが担保するゲノム医療や、オーダーメイド医療を実現する DNA チップによる臨床検査等の普及に当たっては、本質的には健康保険法に基づき保険収載されるのが望ましい。
しかし、・施術の普及度・臨床における必然性
・診断に対する治療法の存在といった点が保険収載の承認には重要であり、臨床研究により有効であると証明される必127

要があるため、時間がかかるのが一般的である。また、我が国の急速な高齢化による高齢者医療の普遍化、高度な施術の普及による国民医療費の伸びが問題視されていて、現時点で高額な DNA チップ等の臨床検査での利用はなかなか難しい側面がある。従って、高度先進医療として認められるか、企業健診のような枠組みの中で健保組合との契約の下で提供されるか、あるいは全額自費負担として富裕層を対象にするかにより、臨床インフォマテ
ィクスの普及の度合いが変わってくると予想される。
日本の医療制度の特徴は公平な医療提供を使命とする、国民皆保険制度や医療機関へのフリーアクセスである。一方で、原則として混合診療を禁止し、高度先進医療として認められる場合のみを例外として保険でカバーしている。混合診療の是非を巡っては、貧富の差によって受けられる治療が変わって良いのかという公平の立場から解禁に反対する意見と、ある程度の治療は担保しておいて、先進的な医療技術は希望する患者の負担とすれば良いという公正の立場から解禁を求める意見がある。厚生労働省は、新規で有効な医療技術については、審議を迅速化して高度先進医療として認めるという見解を示している。財界人や経済学者を擁する経済財政諮問会議や総合規制改革会議では、混合診療の全面的な解禁を提言している。厚生労働省も｢特区における株式会社の医療への参入に係る取り扱い（成案）｣の中で、高度先進医療に限定して株式会社の構造改革特別区域における病院ある
いは診療所の開設を容認している。医療を巡る規制緩和は漸進的に進みつつあり、｢政府が払う医療費の範囲（国民医療費）は総額規制されるが、予防医学のための自費診療費や健康増進にかかる費用は、国民が自助のために投資する｣という動きは着実に加速している。
医療に関しては従来の皆保険制度を維持しつつ、予防医学・健康増進分野において、様々なプレーヤーの市場への参入により、我が国の経済活動が活発化すると期待される。

128

7.3.6 個別提言６：標準化の推進
提言
情報流通の基盤として欠かすことのできない標準化を推進するとともに、標準化活動を一元化し、当該分野における標準化を我が国が主体性を持って行う。
・臨床インフォマティクス分野における情報交換フォーマットの作成・調整・提案。
・標準化活動を推進する活動母体の組織化。

臨床インフォマティクスの特徴のひとつは、情報の流通である。基盤となる研究から出る情報に始まり、診断、診療、健康情報など様々な情報が流通するのは容易に想像できる。
情報の流通で最も重要なことは、流通の阻害要因を取り除くことである。そして、阻害要因として第一に挙げられるものが、情報の非互換性である。具体的には、情報交換のためのフォーマットや情報の表現方法の統一が必要であり、それなくして効果的な臨床インフォマティクスはあり得ない。
情報の互換性を実現するためには、標準化の推進が必須である。バイオインフォマティ
ク ス の 分 野 で は 発 現 解 析 デ ー タ の 標 準 化 活 動 （ MGED Society, Microarray Gene
Expression Data Society ） や 多 型 デ ー タ の 標 準 化 活 動 （ JBIC 主 導 に よ る PML（Polymorphism Markup Language）策定）など、様々な分野での標準化推進が行われている。また、医療情報の分野では HL7 などの代表的データ交換フォーマットが存在し、活発に標準化を推進している。しかしながら、わが国には標準化に関して網羅的な活動を行う母体が存在せず、学会やコンソーシアム、あるいは有志による活動が未だ中心であると言わざるを得ない。
臨床インフォマティクス分野の開拓には情報の互換性が必要であり、標準化は臨床イン
フォマティクスの重要な基盤である。この基盤を構築するためには、それを協力に推進する母体が必要であることは言を待たない。

7.3.6.1

標準化の推進標準化はよりよいサービスを提供するための産業基盤であり、また、産業やサービスへの参入を容易にするための重要な基盤でもある。また、日本が国家として世界標準の仕様策定に直接的、間接的に関与することが国際競争力を確保する上で必要である。さらに、アジア圏における標準化活動を推進することで、アジア諸国への貢献が可能となる。
では、標準化を推進するにあたり、具体的にどのような活動を行い、その活動の母体として、どのような組織が必要となるのであろうか。この分野において我が国が主導的立場

129

を取り、産業のリーダーシップを取ることを目指すならば、標準化推進の核となる活動母体の組織化が必須である。この標準化推進組織は例えば関係省庁連携のもと、国内外の窓口となり、当該領域の標準化案策定、啓蒙・普及活動、標準化ツールの提供、人材育成な
どの機能を持つことが望ましいと考える。

7.3.6.2

標準化活動の必要性(1) 標準案の策定
標準化案を策定する場合、基本的には分野に特化した内容での標準化案を検討することになる。しかし、実際に標準化案を策定する場合には密接に関連する分野、隣接する分野、
あるいは包含関係にある分野などを視野に入れる必要がある。これら関連する分野を参照
しつつ、ひとつの標準化案を作成することになる。標準化案の作成に当たっては、当該分
野の専門家、及びインフォマティクスの専門家、標準化案の利用者などの関係者が作業に携わる必要がある。
(2) 国内協調
標準化を進めるには多数のサービス提供者、サービス利用者のコンセンサスを取る必要がある。臨床インフォマティクス分野で言えば、厚生労働省、文部科学省、経済産業省、各自治体などの管轄下にある組織、及び民間組織を含めた国内での協力・協調体制が必要となる。
(3) 国際協調
米国、欧州、アジアなどでも臨床インフォマティクス分野の開拓は進みつつある。我が国がバイオサイエンスから臨床へとつながるこの分野で主導的役割を担うためには、主体性を持った国際標準化活動を行う必要がある。それは我が国の産業競争力を高め、今後ますます拡大するバイオテクノロジーから臨床までの広い範囲において、発言権を高められることへとつながる。また、アジアでの連携を軸にすることで、アジア圏における疾患・
健康のセンター的役割を担い、産業の先頭に立つことが可能となる。
(4) 産業活用
標準化の推進はそれ自体が目的ではないことは明白である。標準化は産業の基盤であり、情報流通の要である。標準化活動が実を結ぶためには、産業での活用が必須であり、そのためには産業活用を見据えた活動を最初から行う必要がある。

7.3.6.3

活動母体の組織化(1) 活動母体の必要性
バイオインフォマティクスや医療情報の分野では標準化活動がボランティア主体による130

活動となっているのが現状である。臨床とバイオサイエンスの融合領域である臨床インフォマティクス分野は、広範に渡る分野の融合領域であり、もはやボランティアに頼る標準化活動は限界に達している。この分野において我が国が主導的立場を取り、産業のリーダーシップを取ることを目指すならば、標準化推進の核となる活動母体の組織化が必須である。
標準化活動の母体となる組織を仮に標準化推進機構と呼ぶとして、この標準化推進機構
は関係省庁連携のもと、国内外の窓口となり、当該領域の標準化案策定、啓蒙・普及活動、標準化ツールの提供、人材育成などの機能を持つ。これらの各機能については事項以下において述べる。
(2) 国内外の窓口
国内に対しては関係省庁を超えた連携の実現、及び産業界との連携を目的とした標準化の窓口となる。標準化対象領域の選定から始まる一連の標準化作業を担う部分である。単なる窓口ではなく、強力に標準化を推進することを目的とした機能となる。
海外に対しては協力・協調の窓口となり、また、ISO（International Organization forStandization）、OMG（Object Management Group）、I3C（Interoperable Informatics
Infrastructure Consortium）など海外の標準化推進団体と連携を取りつつ、それらの中で主導的役割を果たすことを目的とする。
(3) 啓蒙・普及活動
標準化案の策定は、それ自体が目的と思われがちであるが、実際には標準化案が標準規格として採択された後の活動が重要であることは言うまでもない。その機能を果たすのが啓蒙・普及活動であり、決定された標準規格が国内外で広く利用されるよう、その普及に努める機能となる。
(4) 標準化ツールの提供
標準規格普及のためには実際的な標準化ツールの提供が効果的である。例えば、データ交換フォーマットの標準規格を策定したならば、標準化ツールとしてデータ交換フォーマットへのコンバーターを提供するということである。標準化案の策定から実装を伴うツールの提供までを一貫して実施することで、標準規格の浸透を図り、情報流通基盤としての標準化を確実なものとする。
(5) 人材育成
標準化活動を担う人材を育成することは重要である。特に標準化活動では国内はもとより、海外との協力・協調が必要であり、標準化案の策定から実施に至るまでのプロセスで様々なスキルが必要となる。標準化推進機構では官民を問わず、標準化を推進するために必要な人材、特に若手の人材を育成する機能を担うべきである。

131

7.3.6.4

具体的に進めるべき分野

臨床インフォマティクスにターゲットを絞った上で、早急に取り組むべき標準化の領域
として、まず考えられるのがジェノタイプ（遺伝子型）とフェノタイプ（表現型）の連結である。SNP や発現プロファイル、タンパク解析などの情報と表現型を総合的に表現できる標準フォーマットが必要である。既存の標準規格を含め、臨床インフォマティクスにおける情報の総合的流通を可能とするためには必須の対象分野となる。
次に我が国が主導的な立場にある分野の標準化は国際競争力向上のためにも積極的に標準化案を策定し、標準規格としての普及に努めるべきである。例えば、メタボロームのよ
うに我が国が最先端を行く分野では、そのデータフォーマットを我が国主導で標準化すべきである。
現状ではボランティアに頼った草の根的な活動に期待するだけであるが、そのような活動を組織化し、国家戦略として協力に後押しすることが重要である。

132

7.3.7 個別提言７：人材育成
提言
臨床インフォマティクスの推進に必要となる人材を育成する。
・基礎研究の成果を臨床応用に向けて注釈できるアノテーターの育成
・臨床遺伝学に知悉した医師の育成。
・多忙な医師に代わりインフォームドコンセントを実施する研究コーディ
ネーターの育成。
・臨床統計学者に代表されるトランスレーショナル・リサーチ推進のための人材の育成。
・トランスレーショナル・リサーチの成果の事業化を支援する人材の育成。
・医師と患者を仲介するカウンセラーの育成。

臨床インフォマティクスのための IT プラットフォームを構築したとしても、それだけでは普及にはつながらない。臨床インフォマティクスを推進するには、研究開発段階、実証
段階、ビジネス段階において、様々な人材が関わってくる必要性がある（図 7.6）。
基礎研究と臨床応用の間では大量の情報が行きかうものと考えられる。単なるデータに付加価値を付けてインフォメーションとする過程、インフォメーションにさらに付加価値を付けてナレッジとする過程などにおいて、情報の意味づけを行うアノテーションは重要な位置を占める。いわゆる遺伝子レベルでのアノテーションにとどまらず、発現プロファ
イル、プロテオーム、メタボローム、ネットワーク解析など、分子生物学的レベルのアノテーションから、疾患情報や臨床情報などの医療情報学的レベルのアノテーションまで、その幅は広い。すべてを網羅的に取り扱うことはできないが、広い視野でのアノテーショ
ンを行う臨床インフォマティクスのアノテーターの養成は重要な課題である。
バイオインフォマティクスを視野に入れた臨床インフォマティクスは非常に若い学際的領域であり、既存の人材とは異なる職能を持つ人材の育成が求められている。
基礎研究のステージにおいては、知識ベースとなる生物学的データベースを設計するエンジニアやデータに高度な注釈を施すアノテーターが必要である。基礎研究の段階でも、ヒト由来の検体を収集する場合には、インフォームドコンセントを患者に対して行う研究コーディネーターが必要となる。国内では、生活習慣病における遺伝的素因と環境因子の関係を大規模にコホート研究するプロジェクトは立ち上がっていないが、英国のバイオバ
ンク計画では長期的な展望の下にコホート研究を行うと表明している。我が国でも同様のプロジェクトを実施する場合は、大規模な疫学調査計画をデザインする能力のある臨床統計学者を育成する必要がある。臨床統計学は、トランスレーショナルリサーチ推進のため

133

にも不可欠である。臨床応用のステージにおいては、臨床試験受託やトランスレーショナ
ルリサーチにおける人材の需要がある。薬事法の範疇にある製品開発に関しては、臨床試
験を経て厚生労働省の承認を得る必要がある。近年、臨床試験のアウトソーシングを請け負う CRO や SMO の急成長が見込まれるが、必要とされる人材には不足感がある。
同様に、今後全国の医科系大学でトランスレーショナルリサーチ実施の機運が高まると思われる。
臨床研究を計画し、研究の安全性・倫理性を正しく評価でき、かつビジネスモデルを描ける人材の育成が重要になってくるであろう。
臨床インフォマティクスが、実証試験を経てサービスとして提供される場合に、一般の臨床医を臨床遺伝学の見地からサポートしたり、患者に対して肌理細やかな遺伝カウンセ
リングやインフォームドコンセントを提供する人材が必要になると考えられる。同時に、ゲノム医療の推進のために、臨床現場での治療により得られたアウトカムをフィードバッ
クする人材も必要である。平成 14 年 4 月 1 日より、遺伝に関連する分野の二つの学会が認定してきた認定医（日本人類遺伝学会・臨床遺伝学認定医と日本遺伝カウンセリング学会・
遺伝相談認定医師カウンセラー）を発展的に解消し、これらを統合した臨床遺伝専門医制度が開始されたが、平成 14 年の段階での認定医はわずか 400 名余りである。臨床インフォ
マティクス普及のためには、医科大学におけるライフサイエンス教育の充実を図り、臨床遺伝学に明るい医師を養成することが重要であると考えられる。
診療情報管理士という医療専門職が存在するが、その業務は管理責任者の指示により患者の記録を集め、量的点検を行って管理し、更にデータの情報化と索引作成、各種統計表の作成が業務である。ゲノム研究が急速に発展し、その成果が医療へと応用されつつあるが、ゲノム情報に基づいて医師を支援する医療専門職は存在しない。治療や予防医学に関して、遺伝情報についての高度な見識を有するカウンセラーも臨床インフォマティクスの普及には重要であろう。
臨床インフォマティクスによる疾患に関するゲノム情報の提供と診断支援が実現するには、以上に述べてきたような高度な人材により IT システムが円滑に運用される必要がある。

134

7.4 総合的提言
ミレニアムプロジェクトを始めとして、巨額の国費を投入して実施したバイオ関連プロ
ジェクトや実施中のバイオ関連プロジェクトの中で、一定のバリデーションを経た研究成果を集大成し、国家全体の知識ベースとして再利用が可能な状態で臨床の現場に提供する必要がある。ここで再利用可能な知的ベースとは、研究者、臨床医、関連事業者がそれぞれの目的に応じて、利用可能なデータベースの構築を指す。
すなわち、このデータベースは、研究目的や（早期）診断支援目的、産業利用目的等、多様な再利用が公認されたもので、常に最新の研究成果を反映するように、維持更新がな
され、活用される度に精度が高まる『成長するデータベース』である。
このようなデータベースは、個人のライフスタイルを踏まえた疾患診断支援システムの導入を目指す病院・診療所のみならず、個人の体質に応じた薬の開発を目指す製薬メーカ
ーや個人の体質や健康食品の開発を目指す食品メーカー、さらにはこの新しいビジネスを支援する臨床検査会社、IT 企業、通信事業者など、広範な産業に対して、そのサービスの共通基盤となるものであり、新しい公共財としての意味を持つものである。
既に、前述の米国 PointOne 社（ウィスコンシン州）では、対象疾患を現状家族性乳がん、遺伝性血色素症、血栓症に絞った上で、臨床医による遺伝子診断を支援するシステムを構築し、提携先病院で稼動させている。
また、米国立がんセンター（NCI）では、がんの総合情報基盤づくりを進めており、全米10 拠点を分散コンピューティングネットワークで結び、診断・治療の現場で活用するプログラムを開始している。
わが国ではまだ研究開発の途上であることもあり、ゲノム、プロテオームの研究成果は、まだ研究現場での個別的利用にとどまっているのが現状である。しかし早いタイミングで、国民のニーズの高い医療分野、とりわけ診断支援分野について、一定の条件下で利用可能
な疾患関連データベースを知的公共財として構築し、早期に臨床現場で診断支援に応用することができれば、臨床インフォマティクス、健康インフォマティクスの産業化に向けた
大きな前進となるだけでなく、多くの研究者や臨床医の参加により、研究開発が急激に進展することが見込まれる。

135

7.4.1 総合的提言１
提言
臨床インフォマティクスの実用化・産業化を推進するためには、その基盤となる知識ベースの構築（候補疾患関連データベース）が必須である。そのためには、
ターゲットとなる疾患を絞り、現段階で臨床応用可能なデータを集大成した知識ベースを構築し、幅広い利用が可能な形で公開することが必要である。

バイオ関連の研究開発プロジェクトに注力したここ数年のわが国の科学技術政策により、全国の国立研究所、大学を始めとする試験研究機関には、研究の成果として産出された大量の｢基礎データ｣が蓄積されているものと考えられる。しかし、研究の成果が公表された以外の大多数のデータは、個人情報保護等の規制と相まって、｢基礎データ｣のまま、当該研究機関の限られた研究者に個別的に利用されているものが多いのではないかと推察される。
このような｢基礎データ｣のうち、一定の検証を経たデータを集大成し、｢ファクトデータベース｣として、全国の研究者にオープンな形で、共有する仕組みを作ることが必要である。
次に、｢ファクトデータベース｣に、アノテーションや臨床情報を付加し、エビデンスの集合体として｢知識ベース（候補疾患関連データベース）｣を構築することになる。

統合されたファクトデータベース

ファクトDB

ファクトDB

臨床情報

相互関係解析
ソフト群

プロテオー

臨床項目と
遺伝子・
タンパク質

ム

疾患とタンパク質

アノテーション
トランスクリプ

ファクトDB

トーム

疾患と遺伝子
発現

公開情報

既知情報との関係

ゲノムほか

ネットワーク
相互作用解析

候補疾患データベース

臨床・疾患
判別ソフト

候補疾患
絞込み

統合されたファクトDB

ファクトDB
図 7.7 臨床インフォマティクスのデータベース

136

臨床・疾患
判別DB

(1) ファクトデータベースの構築
ファクトデータベースは、以下のような形で構築するものとする。
•

スタートの段階では、全国に分散する「研究ストック」を収集の対象とする。

•

基礎データの収集にあたっては、全国の研究者に研究成果の提供を呼びかけ、その集約データ（ファクトデータベース）をデータグリッド上で共有する。

•

ある程度ファクトデータベースの形が整ってきた段階で、ターゲットとなる疾患を特定した上で広く国民に協力を呼びかけ、サンプル収集を行う。また、研究機関もオープンな形で参加できることとし、参加に当たってはファクトデータベース構築
標準を用意し、それにのっとった形での参加を求める。

•

全国の研究者のオープンな形での参加と提供データの共有を両立させるために、データの匿名性・セキュリティの確保、データの標準化等を含む研究プロトコルを定めることが課題となる。

•

研究に参加する研究者のインセンティブは、大量なデータを共有し、自らの研究推進に活用できることである。

•

ファクトデータベースは、Wet 解析を実施する拠点病院（グリッドノード）に分散配置される。拠点病院は、固有の研究蓄積を生かした疾患の解析を実施する。

•

新規基礎データの収集段階では、継続的に基礎データを収集するため、国民各層の協力を得て、ファクトデータベースの充実を図る。

•

新規基礎データの収集に関しては、多様な国民各層の協力が不可欠である。国民各層の協力を得るため、｢サンプル提供カード｣を発行し、データ提供者には、クリニ
カルゲノミクス、クリニカルプロテオミクスの成果を活かした解析結果を、たとえば｢健康管理情報｣のような形でリターンするといったインセンティブを付与することが必要である。

なお、データグリッド上には、Wet 解析を実施する拠点病院（グリッドノード）と Dry
解析を実施する研究解析拠点（グリッドノード）が分散配置される。それぞれの研究特性を生かした個性ある解析拠点を配置する。

(2) 知識ベース（候補疾患関連データベース）の構築
ファクトデータベースに、アノテーションを付加したエビデンスの集合体として｢知識ベース（候補疾患関連データベース）｣を構築する。
①ファクトデータベースへのアノテーションの付与•

Dry 研究解析拠点で、グリッド上に分散配置されているファクトデータベースに国内外の公共データベースを参照し、アノテーションを付与する。

137

•

アノテーションに必要な人材を早急に育成し、来るべき臨床インフォマティクスの本格化稼動に備える。

②疾患別の知識ベースの構築•

Dry 研究解析拠点と Wet 解析による基礎データのスクリーニング（研究評価）を経て、疾患別の知識ベース（候補疾患関連データベース）を構築する。

•

ここで構築する知識ベースは臨床インフォマティクス分野の開拓には欠かすことのできない必須基盤であり、この基盤構築なくして臨床インフォマティクス分野の開拓はあり得ない。

•

知識ベースの構築を集中的に実施する知識ベース構築拠点を設け、一元的に知識ベースの構築を行うこととする。

Cancer Grid

プロテオーム･ゲノム解析拠点
ゲノム、トランスクリプトーム、プロテ
オームなど、研究分野ごとにデータグリッドを構成する研究解析グリッドの拠点。エビデンスの基礎データを提供する役割。

Brain Grid

サンプル･臨床情報提供

Genome Grid
Proteome Grid

解析結果フィードバック
Transcriptome Grid

Circulatory Grid

解析研究拠点
拠点病
メディカルデータ解析拠点
疾患別に構成されるデータグリッドの拠点。グリッドのノードは医療機関。エビデンスに必要となるサンプルや臨床情報を提供する。

バイオインフォマティクス拠点バ イ オ イ ン フ ォ マ テ ィ ク スの 研 究 開
発、及び患者･一般向け情報サービ
ス、データ標準化などのグリッド運用
サービスを提供する。

図 7.8 グリッドによる拠点間接続

138

7.4.2 総合的提言２
提言
これまでのバイオテクノロジー研究の成果をいち早く国民に還元するためには、知識ベース（候補疾患関連データベース）の解析結果を、臨床の現場に直接フィードバックする実証実験プロジェクトを実施することが必要である。この知識ベースは、実証の場で利用される度に精度を高め、結果として今後多様な知識ベースの構築が促進されることになる。

(1) 実証実験の概要
全国のファクトデータベースをスクリーニングして構築された候補疾患関連データベースを、拠点病院（臨床の現場）の早期診断・予後診断等に適用し、現段階での有用度を確認する。また、都度発生する基礎データ（新規データや同一人の時系列データ）を Dry 解析研究センターのファクトデータベースや候補疾患関連データベースに蓄積、再解析することで、候補疾患関連データベースの解析精度の向上（成長するデータベース）を目指す。

臨床検査センター
計測機器メーカー
試料
病院
解析
患者（健康チェック）血液
次の成長するデータ

医師

DRY解析研究拠点

ベースと合体？

IT企業（解析ソフト）
診断結果
公共DB

図 7.9 実証試験実施のイメージ

139

(2) 実証実験の進め方
実証実験は、実証実験に参加する研究機関、病院等を含むエリア全体をバーチャルなバ
イオ特区に指定（後述）し、以下の手順に沿って、実施するものとする。
〔がん関連統合データベースを整備し、プロジェクトを立ち上げる〕•

がん（悪性新生物）の新しい予防法・診断法について、ゲノミクス、プロテオミクスに研究ストックのある「研究機能を有する病院又は臨床機能を有する研究機関（拠点病院と呼ぶ）」と「臨床データの Dry 解析の研究拠点（Dry 解析の研究拠点）」の共同実証実
験プロジェクトを立ち上げる（データの匿名性・セキュリティの確保、データ共有に向けた標準化等の合意が前提）•

各拠点病院にがん（モデル疾患）関連のストックデータを中心としたファクトデータベースを構築し、拠点病院と Dry 解析の研究拠点のネットワークを構築する。

•

ローカルのファクトデータベースの関連情報をグリッド上で統合したファクトデータ
ベースを Dry 解析し、がん関連統合データベース（判別ソフトを含む）を構築する。

〔がん関連統合データベースを臨床現場で検証する〕•

ゲノム情報、プロテオーム情報を含む臨床情報データの活用について、患者へのインフォームドコンセントが重要である。

•

Dry 解析研究拠点からフィードバックされる診断・治療に関わるエビデンスを臨床の実態をベースに検証する。

〔臨床現場導入に向けた課題の抽出〕•

臨床インフォマティクスのメインプレーヤーに加え、計測機器メーカー、IT 事業者等のサブプレーヤー参入の具体的課題を抽出する。

•

クリニカルゲノミクス、クリニカルプロテオミクスの成果を活用した新たな付加価値をどのように算定するか（コスト、付加価値、その他）検証する。

•

上記の新たな付加価値やコストを誰（患者、医師、病院、Dry 解析研究拠点、臨床情報
解析センター等）が、どのような割合で負担するか検証する。

•

臨床の現場だけでなく、多様な産業利用の可能なデータベースについて検証する。

140

実証実験の進め方
・研究プロトコールの統一
拠点間ネットワークの構築

・データ標準化による共有
・ Evidence Data Grid

・各拠点のローカルDBをネットワークで仮想統合し研究開発DBの統合構築

・候補疾患（がん）を対象
臨床応用DBの構築

・一定の検証を受けたデータ対象
・知的公共財として国が構築・運営

・拠点病院で実施
診断支援に活用・インフォームドコンセント
・臨床現場から研究現場への フィードバック

・付加価値の対価

産業化に向けた課題

・産業利用可能なDBの構築
・参入企業の課題抽出

図 7.10 実証試験の進め方

141

(3) バーチャルなバイオ特区の設置実証実験の実施にあたっては、構造改革特区制度を活用し、実証実験に参加する研究機
関（解析拠点と拠点病院）の総体を、バーチャルなバイオネットワーク特区に指定し、参加研究機関に対し、研究検体収集の促進とデータの共有および研究成果の応用現場での活用と産業利用に向けた障壁を緩和することが望ましいと考えられる。
経済の活性化を目的に様々な事情で規制改革が遅れている分野について、規制改革を行うことによって民間活力を最大限に引き出し、民業を拡大する構造改革特区が内閣官房構造改革特区推進室、内閣府構造改革特区担当室で強力に推進されている。
臨床インフォマティクス分野は様々な規制によって、研究開発やその産業応用の進展が遅れている分野である。このための最大のバリヤーは、データの科学性（得られたデータが正確かつ信頼できるものであること）と倫理性（検体提供者の人権を保護し、安全性を確保すること）を確保することであり、それを証明するためのサンプルの確保が足かせとなっている。
このため、複数の研究機能を有する機関から構成されるバーチャルなネットワークをバイオ特区と認定し、先行的にパイロットモデル事業を実施し、本格的な展開に向けたプレ産業化実験を実施することが望ましい。

ファクトDB

ファクトDB統合されたファクトDB

ファクトDB

図 7.11 臨床インフォマティクス実現のためのバーチャルバイオ特区

142

(4) 成長するデータベースの概念
ここでは、検体と解析データの流れから、成長するデータベースの概念を示す。
患者の検体および臨床情報は、候補疾患データベースと照合され、DB 内蔵の疾患判別ソ
フトにより、疾患の有無・フェーズが判断され、その解析結果が診断支援情報として、担当医師にフィードバックされるのが通常である。解析結果は当該時点におけるゲノミクス
及びプロテオミクス等の最新の成果を反映したものとなる。
しかし、本システムでは上記の解析と同時に、患者データ（検体情報、臨床情報）は、
Dry 解析研究拠点のファクトデータベースにも追加投入され、タイミングをみて既存デー
タと併せた新たな解析が実施される。すなわち、候補疾患関連データベースが利用される
度に、ファクトデータベースが更新され、さらにそのファクトデータベースが新規のデー
タ解析により、その解析精度を向上させる。
この場合、医師は候補疾患関連データベースの解析結果を診断に利用する利用者という立場のみでなく、研究推進に向けた基礎データの供給者でもある。
このサイクルそのものが、成長するデータベースのコンセプトである。

成長するデータベースの概念

データ追加による再構築
統合されたファクトデータベース

候補疾患データベース
患者

臨床情報

プロテオーム

相互関係解析
ソフト群
臨床・疾患

臨床項目と
遺伝子・
タンパク質

判別ｿﾌﾄ

病 院

候補疾患
絞込み

疾患とタンパク質臨床・疾患
トランスクリプ
トーム

公開情報
ゲノムほか

疾患と遺伝子発現患者

検体/臨床情報

診断支援情報

判別DB

既知情報との関係
ネットワーク
相互作用解析

新規データの投入
図 7.12 ｢成長するデータベース｣の概念

143

患者

この成長するデータベース、すなわち候補疾患関連データベースは、今後の研究成果を踏まえ、対象とする疾患を拡大し、また健康に深く関わる関連遺伝子やタンパク質の研究が進むにつれて、大きくその姿を変えるに違いない。この総体を『知識ベース』と呼ぶことにすれば、『知識ベース』は、今後未曾有の高齢社会を迎えるわが国の医療分野の研究・臨床応用に大きく寄与すると同時に、わが国緊喫の課題である『幅広い産業分野における新たなビジネスの創出』に必須の産業創成基盤となるものである。この意味で、今後のわが国の新しい知的公共財として重要な役割を持つものであり、『知識ベース』は、その重要性と長期的な維持・更新・運営を視野に入れ、責任ある公的主体により、構築/運営されることが望ましいと考えられる。

(5) ターゲット臨床検査市場としての側面
ここで、上記クリニカルゲノミクス、クリニカルプロテオミクスの臨床検査市場を想定してみることにする。
ターゲットとなる対象疾患をがんと仮定し、下記の試算式により試算（2010 年）した。
〔臨床検査市場〕＝〔臨床検査の受診者数〕×〔臨床検査受診回数〕×〔臨床検査費用〕
試算によれば、患者と既往者で、約 120 億円、がん予備軍（40～69 歳）の 30％が、人間ドックで健康診断時に受診するとして、約 1,350 億円の膨大な市場を見込むことが出来る。
表 7.2 がんを対象とする–omics 臨床検査市場の試算
受診対象者数

受診率

（万人）

（％）

受診部位数

受診単価

市場概算

（千円）

（億円）

がん患者

35 万人

100％

3 部位

3000 円

31.5 億円

がん既往者

100 万人100％

3 部位3000 円

90.0 億円

がん予備群5000 万人30％

3 部位3000 円

1350 億円

臨床インフォマティクスのメインプレーヤーは、患者、病院（医師）、Dry 解析研究実施機関、臨床情報解析センター等であり、これを支えるサブプレーヤーは、解析機器を提供
する計測機器メーカー、解析ソフトやシステムを提供する IT 事業者、臨床検体の輸送事業者等である。臨床インフォマティクスを臨床現場に適用する場合、費用発生ポイントは、・ 患者から病院への診察費（治療費）
・ 病院から臨床情報解析センターへの検査費用
・ 臨床情報解析センターからデータベースセンターへのデータベース使用費用

144と想定されるが、今後、クリニカルゲノミクス、クリニカルプロテオミクスの成果を活用した新たな付加価値をどのように算定するか（コスト、付加価値、その他）、新たな付加価
値やコストを誰（患者、医師、病院、Dry 解析研究拠点、臨床情報解析センター等）が、どのような割合で負担するか、検証されるべき課題が残されている。
なお、試算に当たり設定した前提は、以下のとおりである。
〔臨床検査費用の設定〕
クリニカルゲノミクス、クリニカルプロテオミクスを活用した新規に臨床検査に関わる費用を、3000 円／人回と設定する（前立腺がんの健診に用いる PSA 検査費用とほぼ同額）。
〔臨床検査の受診者数・受診回数〕
臨床検査の受診者は、当該疾患の「患者（診断）」、「既往者（予後診断）」「患者予備軍（健診）」と考えられる。
がん患者数は約 35 万人（平成 14 年）であり、既往者をその 3 倍の 100 万人、患者予備軍（40～69 歳と設定）を、約 5000 万人と設定し、受診対象者により適宜、受診率を設定した。また、受診回数は、平均受診部位数を 3 部位／人回とした。
表 7.3 各種疾患の患者数と推測される人口の推移
疾患の患者数

推定患者数（千人）

総数

7929.0

がんの合計

346.5

胃がん

40.2

大腸がん

39.3

肝、肝内胆管がん

17.8

気管、気管支炎、肺がん

29.1（平成 14 年度患者調査より引用）

人口の構成

2000 年（千人） 2010 年（千人） 2020 年（千人） 2030 年（千人）

人口総数

126697127473124107

11780

～39 歳

61064

55829

47755

42447

40 歳～69 歳

50737

50995

49789

47609

70 歳～

14899

20649

26563

27524

（平成 14 年度人口推計調査より引用）

145候補疾患関連 知識ベース（知的公共財）
臨床応用系DB（診療機関での活用）

研究開発系DB
相互関係解析
ソフト群

臨床情報

臨床項目と
遺伝子・タンパク

実験解析結果疾患とタンパク質

臨床・疾患
判別DB

疾患と遺伝子発現

疾患判別ソフト

実験解析結果プロテオーム

解析結果

検証済データトランスクリプトーム

既知情報との関係

公開情報
ゲノムほか

疾患・遺伝子・タン
パク質のネットワー

検 体

患

者

検 体

新規検体情報のインプット（成長するデータベース）

ク・相互作用解析
図 7.13 臨床インフォマティクスに資する公共財としての知的基盤の姿[研究開発系 DB ]クリニカルゲノミクス、クリニカルプロテオミクスの研究を推進している全国の研究所、研究室、研究者の下には、これまでの研究成果が多様なデータとして蓄積されているものと考えられる。研究開発系 DB は、この全国に分散する研究成果を集約して統合構築されたデータベースであり、ゲノムやプロテオームと疾患との関連を解析するソフトウェアと一体で構築されているものである。
全国に分散する研究成果を集約して統合されたデータベースを構築するためには、共同研究参加者のデータを標準化、研究者相互のデータの共有化を図る必要がある。このためには、候補疾患をターゲットに、同一の研究プロトコルで研究を実施する大きな共同研究
プログラムを創出する必要がある。これについては、別途実証実験の実施の項で述べるこ
ととする。

146

[臨床応用系 DB ]臨床応用系 DB は、疾患関連解析ソフトと一体的に整備された研究開発系 DB のうち、一定の検証を経て診断支援に適用可能なデータや解析アルゴリズムを集約し、臨床の現場での実証実験に向けて再構築されたデータベースである。
患者から採取された検体のゲノミクス/プロテオミクス関連データは、
この臨床応用系 DBと照合され、その解析結果が臨床の現場に直接返され、診断支援に用いられることになる。
一方、この患者から採取されたゲノミクス/プロテオミクス関連データは、別途研究開発
系 DB にも取り込まれ、研究目的でも活用されることになる。
[成長する DB の仕組み ]臨床の現場から新たに研究開発系 DB にパスされる大量のデータは、既に研究開発系 DBに蓄積されているデータを統合し、新たなデータ群を対象とする解析アルゴリズムの開発によって、臨床応用系 DB を進化させることになる。
（参考文献）
・日経バイオ年鑑 2004 研究開発と市場・産業動向, 日経 BP 社, 平成 15 年 11 月
・技術調査レポート（技術動向編）第 5 号「バイオ関連機器に関する産業の現状と課題」,
経済産業省技術環境局技術調査室, 平成 15 年 10 月
・バイオ医薬品及び人の健康に関する標準物質の整備－次世代のニーズ及び長中期技術開発を目指した

方針－, 日本学術会議標準研究連絡委員会, 平成 15 年 7 月
・次世代先進医療機器技術に係る調査研究報告書, 新エネルギー・産業技術総合開発機構, 平成 13 年 3月
・US Insight Silicon Valley Research Val.18 July 2003, NTT データ,平成 15 年 7 月
・実験医学増刊 ゲノム医科学と基礎からのバイオインフォマティクス（Vol.19, No.11 2001）, 羊土社,
平成 13 年 7 月
・改訂 先端のゲノム医学を知る―進展する SNP 解析・マイクロアレーによる創薬とオーダーメイド医療の実際, 中村, 羊土社, 平成 13 年 12 月
・開原、樋口｢医療の個人情報保護とセキュリティ 個人情報保護法と HIPPA 法｣, 有斐閣、平成 15 年
・｢続報、OECD ワークショップ、HGRD に関する基本的なルールには国際的な調和が必要との意見でおおむね一致｣, 日経バイオテク・オンライン（平成 16 年 3 月 12 日）,（http://biotech.nikkeibp.co.jp/news/detail.jsp?id=20024246, visited 2004/03/15）
・｢特区における株式会社の医療への参入に係る取り扱い（成案）｣,（http://www.mhlw.go.jp/topics/2003/06/tp0627-2a.html, visited 2004/03/14）
・'Working Draft' of Human Genome Announced at White House（クリントン大統領の演説文を一部引用）, （http://www.nih.gov/news/NIH-Record/08_08_2000/story03.htm, visited 2004/02/10）
・President Bush Calls on Senate to Back Human Cloning Ban （ブッシュ大統領の演説文）,

147

（http://www.whitehouse.gov/news/releases/2002/04/20020410-4.html, visited 2004/02/10）
・平成 14 年度患者調査概況, （http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/kanja/02/, visited 2004/02/15）
・平成 14 年度 10 月 1 日現在推計人口, （http://www.stat.go.jp/data/jinsui/2002np/index.htm, visited
2003/12/10）
・臨床遺伝専門医認定制度, （http://jsft.bcasj.or.jp/ninntei.htm, visited 2003/12/11）
・ISO, （http://www.iso.org, visited 2003/12/24）
・OMG, （http://www.omg.org, visited 2003/12/24）
・I3C, （http://www.i3c.org, visited 2003/12/11）
・増井、｢－大規模ゲノムコホート研究の進展－新しいゲノム研究は個人の病歴を保護し利用できる社会基盤の上に育つ｣, p.74, Medical Tribune 2003 年 1 月 2 日号
・UK BioBank, （http://www.biobank.uk, visited 2003/10/11）
・テーラーメイド医療実現化プロジェクト, （http://www.biobankjp.org, visited 2004/10/11）
・遺伝学的検査に関するガイドライン, （http://www.jsgc.jp/guideline.doc, visited 2003/1/22）
・武藤、｢ゲノム医療と倫理－海外・日本の現状と課題｣, 49, 507, 144-150, CLINICIAN（2002）
・バイオテクノロジー戦略大綱, （http://www.kantei.go.jp/jp/singi/bt/kettei/021206/taikou.html,
visited 2003/11/14）
・MGED, （http://www.mged.org, visited 2003/11/17）

148

巻末資料
Peter J. Tonellato, Ph.D による報告書
米国における臨床インフォマティクスの先行事例として取り上げた PointOne Systems,
LLC.の代表である Peter J. Tonellato, Ph.D による報告書を掲載する。

1

A ReportonStrategies and Progress in the use of Clinical Genetics
and Bioinformatic Applications
toImprove Japanese Patient Health Care

ByPeter J. Tonellato, Ph.D.
PointOne Systems, LLC.

2

Executive Summary
The future of health care, whether in Japan, the US, or any other nation in the world
will revolve around molecular and genetic discoveries and corresponding technologies
developed sine the late 80’s and ongoing.

There is no doubt that the realization of the

Human Genome Project will ultimately translate to better and predictive health care.
There are various timing and risk issues discussed before but the final conclusion isthat Japan should and ultimately will implement a nation-wide clinical genetics
initiative that incorporates extensive use of Japanese leadership in biotechnology
through industrial design, production and optimization expertise, Japan participationin the world’s efforts to explore and decode the human genome, and by leveraging theJapanese situation with respect to it’s health care infrastructure and supporting
hospital and population health care needs.

This report is intended to provide baseline

information as of June, 2004 to help guide those making the decisions and thoseadvising.

However, this is a dynamic and dramatically changing arena, thetechnologies, factors, strengths and leveraging opportunities described in this document
today, will change in the next month, months, and year dramatically.
Four major areas must be present for any nation to produce a successful futuretranslating and applying discoveries in the molecular and genetic biosciences toimproved health care. These items assessed together provide the background, synergy,
and vision to launch molecular medicine for future work.
1.) Technology availability:

Biotechnology (robotic, molecular level devices for

detection and assessment of biological activity), information science (integrationand processing of data), and bioinformatics (analysis and annotation of new
information and results).
2.) BioMedical Research using the technology to identify and segregate theJapanese population by their disease, phenotype, medical, molecular andgenetic profiles.
3.) A commercial and governmental environment supporting entrepreneurial
activity – and thus commercially risky attempts to translate the technology andresearch results into viable commercial health-care activity.
4.) Legal, ethical, and commercial guidelines to promote the ethical and safe use

3and application of newly developed technological and molecular level
breakthroughs, including a fast-track option for federal approval for common
use.
The following dissertation will lay out the case for using bioinformatics and newmolecular-level discoveries to quickly and effectively provide improved healthcare to theJapanese population in a safe, ethical, and cost-effective mode.
Reference to activity and information concerning similar efforts in the US will be
included.

However, although the model and experience gained from activity in the US

will be valuable there are several differences that are different and need to be addressed
before application in Japan.
Several appendices are included for reference purposes.

In particular, Appendix I is anassessment of the use of bioinformatics and a proposed partnership between
government, new companies, biotechnology and technology companies, and a well
positioned hospital to create a proof of concept project.

The goals of this project are to:1.) Test the foundation and opportunities to implement molecular medicine using
existent and emerging technology in Japan.
2.) Explore the health-care impact in one or two specific disease areas of highest
importance to the Japanese population.
3.) Create a model for reproducing the efforts in a cost effective manner at otherhospitals in Japan.
4.) Provide the foundation of Molecular Medicine that can be used to guide anddirect future developments, longitudinal studies, and healthcare impact
monitoring.

4The Report is divided into three Parts:
Part I.

Overall Assessment and recommendation

Introduction and Background.
The Future of Health Care
The Tsunami of Change
Japanese Strengths and Assessment
Recommendations
Part II.

Steps to Evaluate, Plan, and Implement Technologies, Information Scienceand Genetics into a Health Care System
Application of Genetic Discovery to Molecular Medicine and Healthcare
Part III. A Proof of Concept Proposal
Appendix 1.

Assessment of a Proof of Concept Clinical Genetics Project in Yamaguchi.

Supporting Material
Appendix 2.

References to Companies in the Medical Science Industry related toJapanese Health Care Services.
Appendix 3.

Useful Clinical Genetic Information Resources (with hyperlinks)

Appendix 4.

Glossary of Terms and Phrases.

5Part I.

Overall Assessment and recommendation

Introduction and Background
The world will never be the same it is changing at an astounding rate.

While we arebusy at work and at home responding to the routine demands of our daily lives, anunrelenting collaborative of progress generates an explosion of discoveries that most of
us are unaware of but that may directly effect how we live in the near future.

In thenext 50 years, it is likely, that these discoveries will change the world more dramaticallythan all prior changes induced by technology combined.

This dramatic area is ofcourse in biotechnology, genetics and its’ application to health care.

In that shortperiod of time, diseases will be eliminated, health care will change from reactionary andresponsive to predictive and preventive, and the impact on you, your children and theirchildren will be real, tangible and change the way we live out our lives.
This new “Preventive Medicine Age” will grow faster and become more pervasive andpowerful than any before it, even the “Information Age” we have not yet fully developed.
The technologies of biomaterials, genetic discoveries, and information science together
applied to health care will challenge our very definition of life.

No greater impact has

there or will there be on government policies regarding cost of care, working versus
retired population, healthy vs ailing population and the costs and benefits accordingly.
No economy will be left un-touched.

The value that translating biotechnology,

molecular discoveries and bioinformatics into implementation of an aggressive programof molecular-based, preventive medicine will impact the gross national product, active
working population, and dictate expansion of the high-tech, high-skilled, high-paying
industries they depend on.
Those Nations who do not invest and explore this future, are doomed to be left behind.
If we have learned anything in the past 100 years, it is that investment in technology,
industrial and process revolution, and managing the risk into the creation andexpansion of new industries has provided the primary source of new economies,
expansions of high-paying skilled work force, and provided the momentum that the restof the economy is based on.

Several factors have come to confluence to provide theinfrastructure and momentum for the Preventive Medicine Age:•

Industrial process automation and miniaturization increase the ability to process,6monitor, record, and produce quality data and products.
•

Moore's Law describes the computer-chip industry’s capacity to double computing
power every 18 months while cutting costs in half. This cumulative increase incomputing capacity provides the framework for industrial scale empirical discovery.

•

Metcalfe's Law states that the utility of a network increases as a square of thenumber of users.

Immediate access to discovery information via the Internet has

exponentially increased the rate of discovery.
•

The Human Genome Project has proved that we can address the “Grand Challenge”
problems of biology.

As with any complex system, as we decompose andunderstand the pieces of the system, the remaining system is completed faster andmore easily.
Every day we complete more and more pieces of the system, and the industrial
capabilities supported by Moore's Law and Metcalfe's Law forcefully applied tobiological systems and in particular the genetics of disease lead to a continuously
increasing rate of discovery.
In 1899, U.S. Commissioner of Patents Charles Doole suggested to President McKinleythat the patent office be closed; Doole believed that everything that could be invented
had already been invented.
every eight years.

Yet in the 1970s, approvals for biotech patents doubled

By 1997, patent approvals doubled every four years.

It isanticipated that by 2005, the world’s genetic knowledge base will double on a daily
basis!
In 1953, Watson and Francis Crick announced their discovery of the double helicalstructure of DNA.

In 1955, Frederick Sanger first described the amino acid sequenceof the protein insulin.

In 1969, researchers at Harvard University isolated the firstgene, and in 1971 the first DNA strand of 12 nucleotides was described. The cleavage
method of DNA sequencing was discovered in 1976 and is still in use today.
The Human Genome Project (HGP) was founded in 1990, and in 1995 the firstfull-length DNA sequence of H. Flu was elucidated.

In 1998, Craig Venter announced aprivate effort, Celera, that aimed to decode the entire human genome in two years.

7

Venter’s goal was widely regarded as ludicrous. However, his announcement initiated arace between Celera and the HGP. At a White House conference in June 2000 that
included both Celera and the HGP, President Clinton announced the completion of thefirst draft of the entire human genome.

Celera had done it in less than a year,

prompting the HGP to become one a handful of government projects to finish five years
ahead of plan.

Initially, the HGP had been slated for completion in 2005, 15 years after

its initiation.

Biotechnology companies are now proposing full-length sequencing on a

per-individual basis in one hour at a cost less than $1000.
The HGP created an ordered list of 3 billion base pairs.

If the letters (A, G, C, T) that

represent these base pairs were printed in phone-book format, they would fill every
single page of 200 Manhattan telephone directories.

Reading this record of the humangenome would take 26 years of round-the-clock work. Yet, amazingly, every human is99.9 percent alike.

All diversity of the human population is expressed in only 0.1

percent of the genome.
pairs.

This 0.1 percent still represents a difference of 3 million baseWithin this relatively small amount of biological information lies the basis forthe differences between each individual.
Although the magnitude and scale of genetic discovery is more massive and complex
than anything that we have yet seen, our technical capacity to produce meaningful data
still outpaces our ability to fully understand that data.

Now, is the time to address thisweakness, and create the resources, skilled workers, and environment to solve theproblem.

Our capacities to store, process, and integrate data and information is far

greater than our need to in the biomedical domain.

However, as yet, no single

substantive approach has yet been devised to create the infrastructure, processes andresources to fully exploit our technological resources, use the new break-throughbiomedical data and information and apply them to creating the health care system thatwill move us from a reactive, high-cost health care society to a predictive, low-cost
health-care society.

The State of the Biotech Industry
The nascent industry sector of biotech continues its compounded annual growth rate of
30 percent.

As the sector matures and consolidates, individual companies will be

subject to volatile changes, resulting in many losers and a few very exciting winners.
Several pharmaceutical executives have stated publicly that genomic discoveries will8

provide 35 percent or more of their revenue within five to ten years.

Assuming 10

percent retained licensed revenue, the current $50 billion market cap of biotech
genomics companies will increase to over $300 billion market cap by 2010. An essential
force in this growth is the $20-billion-plus per year which pharmaceutical companies
are investing in biotech drug R&D, an area that has been growing at 30 percent
annually.

As many important drugs come off-patent, the race is on for the genomic

drugs of the future. Large pharmaceutical companies are forming multiple strategic
partnerships and investing in biotech genomic companies to maximize their chances offinding the next winner.
The biotech genomics industry comprises three basic sectors.
Genomics Equipment/Technology Providers
Equipment providers capitalize on new technologies that facilitate genomics research.
These companies design, develop, manufacture, and distribute the highly efficient andautomated industrial-scale systems that combine with advanced computational
capabilities to process the vast amounts of data generated during genetic discovery.
Examples include Olympus, NovusGene, DNAChip, Aclara, Affymetrix, Applied
Biosystems, Genomica, Packard BioSciences, and Sequenom.

More, specific to theJapanese Industry can be found in Appendix 2.
Genomics Information Providers
Information providers focus on acquiring or generating libraries and databases ofproprietary genomic information. Subscriptions to these databases are then sold topharmaceutical companies, biotechnology companies, and academic researchers.
Currently selling gene sequence and expression information, these companies areactively expanding to include SNP (single nucleotide polymorphism, i.e. a difference in asingle base pair e.g. A for T), proteomics, and medical genetic information databases.
Examples of such companies: Hitachi Software, BiGG, Celera Genomics, deCode
Genomics, Gene Logic, Incyte Genomics, and Orchid BioSciences more industrial
participants can be found in Appendix 2.
Genomics Research Centers
These companies sell their research capabilities.

They provide expertise, proprietary

techniques, and analytic technologies to define and identify high value genomic-based
drug targets.

They usually form strategic partnerships with large pharmaceutical9

companies that provide upfront fees, milestone payments, and future royalties for the
drug targets.
CuraGen,Examples include Arena Pharmaceuticals, RIKEN, DDBJ, JBIRC,

Genomic

Therapeutics,

LexiconGenetics,

Maxygen,andSangamo

BioSciences.
New areas that will soon develop into stand-alone sectors are bio-informatics andgenetic/content information systems.
The biotech genomic industry is growing rapidly.

Like other maturing industries, itwill undergo changes that will create significant opportunity for innovative technologies
and savvy, experienced management teams and investors.

Future Health Care
The momentum of genomics discovery, biotech investment, and technology convergence
will dramatically change and improve future health care. Genetic and pharmaceutical
discoveries will eliminate, control, and prevent many if not most of today’s diseases.
Genomic medicine will have a greater impact on society than the development of
immunizations, antibiotics, and surgical intervention combined. Gone will be the daysof heroic last-minute interventions to control advanced disease, as well as theadministration of gross cellular poisons or mere symptomatic control.

Rather, theemphasis will be on prevention of disease and, if needed, molecular intervention in theroot process of the disease.

At Home in the Year 2010
In the year 2010, a citizen of Japan suddenly feels vulnerable at the thought of his
impending doom—he’s about to become a thirty-something!

To appease his anxiety, hegets on-line and connects him to a site for health enhancement. His personal assistant(computer environment) knows he is a single, healthy, 29-year-old male, so he iswelcomed to the “MyHealth” virtual clinic.

After he verbally answers a few brief

questions that define his objectives, the on-line health adviser recommends a baseline
remote medical evaluation at a specialty clinic created for that purpose.

Data,previous doctor’s assessments, and results of past tests are immediately developed andprocessed for the clinic of his choice and submitted that same moment to the clinic staff
for preparation for the morning’s visit.
He arrives at the clinic, a small analyzer (2" x 3" x 4"), a sterile lancet, and several
analytic cards that look like sticks of gum are provided and he quickly places a drop of

10

blood on each analytic card and insert the card into the analyzer provided in his cubical.
Within minutes the analyzer, utilizing simple laser light fluorescence measurements,
securely and confidentially transmits his entire genetic profile to the central dataprocessing center, then returns the results to the man’s health assistant and his
personal health database.

Results include the following:

Complete genetic profile•

Complete SNP analysis (an analysis of his unique genetic differences)•

List of diseases for which he is at risk, and specific prevention strategies•

Metabolic profile, including proteomics profile and nutritional status•

Mental/emotional behavior type•

Genetic heritage and origin, family lineage, and an offer of connection to a family(people with related genetic profiles) chat room•

Drug metabolism type with preferred drugs by disease as well as contraindicateddrugs by disease•

List of drugs that are potentially toxic•

Offers of online personal prevention packages•

Offers of online genetic/medical counseling•

Links to centers of excellence for his at-risk conditions•

Direct customized, automated, medical/genetic information messaging to his
personal assistant (computer).

After reviewing and analyzing his results with his personal health assistant, the young
man decides to start a personalized nutrition plan.

He then requests time with his

clinical genetics specialist for further review and analysis.
His “Health” physician orders several prescriptions that include exercise regimen, diet,exercise, and one personalized drug composition to control his developing hypertension.
That night, after following the doctor’s advise, and prescription, the man returns homes
with a specifically increased sense of well-being.

At a Clinic in the Year 2010
In another setting, during a routine clinic visit, a forty-something female is found tohave labile blood pressure.
hypertension.

Her genetic profile shows a 20X increased risk for

A specific SNP hypertension profile and comparative database analysis

indicates the genetic profile of early progressive, sodium-resistant, renal tubular,

11stress-reactive, lipoprotein E hypertension. Now, instead of empirical treatment witha class I anti-hypertensive medicine with a six-week follow-up to see whether she is a
responder or a non-responder, she will be prescribed a pharmacogenomic drug specific
to her genetic profile. This drug will have been designed and tested to alter her uniquemolecular metabolism and prevent the onset of hypertension.
This is what is being described as personalized medicine. No more “one size fits all”!
Each individual will have a unique genetic profile and a unique and specific health plan.
Massive databases will not only integrate personal health data but will also integrate
population health data and outcomes.

These databases will utilize powerful analytic

networks to analyze the interventions and outcomes, building continuous clinicalintelligence and up-to-date personal “smart agents”.

The Tsunami of Change
The health care system of the future will be several orders of magnitude more complex
than today’s system yet more efficient and effective.

In the future, every individual

will have hundreds of diagnoses based on his or her genetic profile.

Tens of thousandsof interventional medications and devices will be available. The available personal
health data will be a thousand-fold greater than is available today.
The emphasis of personalized medicine will be on prevention, and many more people
will be “under treatment” or, more correctly, “under prevention” than in today’s system
in which only people who exhibit the disease are treated.

The powerful combination ofthese factors will exponentially increase the complexity of health care.

Therefore, bydefinition, the health care system of the future will be based on sophisticatedclinical-genetic information systems.
as the excuse ofClinicians will be unable to resist these changes,“cookbook medicine” in the context of future complexity, would leavethem impotent to provide genomic outcome-driven personalized medicine without
information systems to support their care and domain knowledge.
In addition, as information systems become more sophisticated and widely distributed,
adept consumers—driven by defined contribution benefit plans—will assume increasing
responsibility for defining their own personal health plans.

They will be aided bydirect access to their own data and smart agents that deliver relevant health content
personally and securely.

12

It is no longer a question of whether these changes will occur, but when.

Althoughviews of the future are always difficult to time, there is increasing evidence that the
momentum to support these changes is increasing:•

There has been a convergence of technology, bio-informatics, and finite biology.

•

There has been exponential biotech industry growth and increasing market
investment in biotech.

•

The rate of genetic discovery is now over one million base pairs per day, and the costfor SNP analysis has dropped from dollars to cents.

•

The governments of the U.S. and of Asian and European countries support
increased biotech research and investment.

•

Biotechnology has become the focus of supercomputing.

IBM, Compaq,

Hewlett-Packard,

and

Sun,

and

Oraclehave

substantial

R&D

strategic

commitments to capturing the bio-informatics market.
•

Industry founders/visionaries such as Randy Scott, Ph.D., founder of Incyte
Genomics,

publicly

acknowledge

theincreasing

rate

of

changeanditssooner-than-expected impact.
The rate, scope, and potential impact of recent medical discoveries is remarkable. The
following describes current gene-based biopharmaceuticals and investigational
technologies:•

Epogen–genetically developed protein for anemia•

Humulin—genetically developed human insulin for diabetes•

Humatrope—genetically developed growth hormone for dwarfism•

Activase—genetically developed clot buster for heart attacks•

Ceredase—genetically engineered enzyme for Gaucher’s disease•

Intron A—Alpha-interferon for hepatitis B•

Betaseron—Beta interferon for multiple sclerosis•

Recombinate—genetically engineered Factor VIII for hemophilia•

Routine genotyping of HIV viral load in infected individuals to determine drug
resistance patterns•

Genotyping of hepatitis C virus to determine response potential to Alpha-interferon•

Drug metabolism genotyping in children with acute lymphocytic leukemia prior tochemotherapy to identify the 1 in 300 at very high risk for bone marrow suppression
and subsequent death13

Recently Reported Studies•

Curing congenital blindness in dogs by infecting retinal cells with adenovirus thatcarries copies of the good gene into the retinal cell•

Creating new heart muscle and blood vessels in mice with induced heart attacks byinjecting adult mice stem cells•

Treating prostrate cancer by infecting prostate cells with virus and then treating
infected cancer cells with antiviral agents•

Treating multiple sclerosis and Crohn's disease with humanized monoclonal
antibodies that prevent adhesion of immune cells to target organs•

Utilizing a stool DNA test for colon cancer that is much more accurate and sensitive
than current technologies•

Vaccinating patients with their own tumor cells to stimulate the immune system torecognize and kill cancer cells•

Developing tumor necrosis therapy that infects tumor cells with “genetic smart
bombs” that deliver radiation and kill the cell

These are just some examples of existing and potential biotechnology discovery products.
Increasing numbers of drugs are in phase II and III clinical trials, and thousands of
drugs are in the drug target pipeline being evaluated.

The sheer force of momentum

provided by the technology convergence and increasing investment will bring many ofthese products to fruition in the next five to ten years.

As the complexity of this field

increases, visionary health care organizations will in the next three to five years invest
in the necessary information infrastructure to support this tsunami of change.
The information-based health care system of the future will be challenged by delays inthe development of ethics public policy and security legislation.

However, the appeal of

the impact of this technology for the public good will carry the day, and these challenges
will be met, minimized, or circumvented by people desperate for the technology.
Another significant obstacle will be the costs of the technology and the shift to apreventative strategy. It is more difficult to measure the cost of preventing a problem
than it is to measure the cost of solving the problem after it exists.

Again, over time, as

society considers the logic of improved outcomes, the declining cost of technology, andthe increasing resources available to health care as the Preventive Medicine Age raises
the global standard of living, the issue of cost will not prevent the personalization ofhealth care.

14

The impending Preventive Medicine Age will change the world in which we live.
Health care will change dramatically as the technology convergence fuels an increasingrate of discovery that will provide tools and information to personalize medicine.
Phenomenal increases in complexity will require health care organizations to be
information-system-based so they can provide distributed support to health care
professionals and consumers.
Evaluating Japan’s Future in the Clinical Genetics Future.
The review process yielded a number of impressions.

There is a genuine spirit ofcooperation and universally keen interest in the potential impact of clinical genetics inJapan.

Interest ranged from mere curiosity to healthy skepticism that genetic

discovery would have any near-term impact on health care.

There is also a clear

commitment to continuous improvement of patient care and interest in the potential ofgenetic medicine to support this objective.
Most of the technologists, physicians, health care advocates and other industrial
representatives interviewed held a rather narrow, egocentric view of how genetics would
affect their specific industry, practices or sector and who was going to lead Japan’s
deployment strategy for clinical genetics.

Few held a global view or understood thefundamental changes personalized medicine would create in health care.

Noteworthy Findings•

Genetics

mayprovidescreening

tools

for

diseasesbutthepractical

recommendations for intervention are challenging and not clear•

Japan is not adequately intellectually powered to pursue clinical-genetic medicine
at the moment•

A significant effort will be required to educate regarding genetic medicine•

There is no current intellectual leadership formed to lead an integrated genetic
medicine program•

Currently the health-care industries focus on income producing activities anddistractions will not facilitate participation in a new personalized medical initiative•

According to current and past initiatives, it will be challenging to support thisinitiative without being able to accurately assess cost in advance•The development of an genetic medicine program will not work with a “genetic czar”•

It is important to consider how to educate physicians and others about the initiativeand it’s capabilities

15•Japan needs to understand that many if not most research projects fail and only afew produce exciting results•

There is no current champion for clinical-genetic medicine in Japan•

Japan needs more sophisticated information systems for MD web access•

Japan needs to ask the question, “Which key areas do we want to emphasize, as theycannot compete in all areas.”•

There is a need to develop a strong scientific advisory board to develop a strategic R+ D plan•

Data collection to support outcomes medicine is very challenging due to multiple
locations and systems•

Japan’s key strength is it’s strong and very credible physician base•Some physicians want to get paid for research others do not•

Japan’s patient quality improvement program is unique in that it is integrated andsystem wide•

Patient care needs to become more fact and data based•

There are a number of physician groups that have their own small researchfoundations•

Japan can now produce selected patient outcome reports by physician and clinic anddescribe compliance to selected quality care initiatives at some hospitals•

What are the future clinical sources of revenue that Japan needs to develop
competency?

Overall Findings
Overall findings integrating primary research, industry contacts and the Yamaguchiinterview experience fit logically into the following analysis.

Japan’s Strengths and Assessment
Leadership Japan’s leadership has consistently demonstrated the ability to innovateand lead the development of successful health care organizations.
Capabilities

Japan has a number of fragmented yet strong resources to position itself

for a leadership role in clinical genetics.
Laboratory Integrate molecular genetics into the current laboratory settings will be achallenge.

However, Japan has a long history of industrial and robotic advances andimprovements that will provide the experience to do this effectively.

16

CRO

Developing the infrastructure and capacity to conduct additional clinicalresearch, with leadership provided by the National Cancer Center and other , Clinicaland physician leadership with the support of the major biomedical resource facilities
devekoped and expanded through the Millinium project needs to be fully developed andused.

This internal CRO program will be a very important asset to support Japan’s

clinical genetics expertise.
Clinical Information Systems

Japan is negotiating many challenges with respect toinformation health care systems, but the resources, technologies and company expertise
already exists. Now specific training and educational programs associated withbioinformatics and clinical genetics such as those hosted by JBIC and BiGG need to be
expanded and improved.

And a database critical infrastructure component for

personalized medicine be developed.

Geographic integration of diverse information

systems throughout Japan is also important.
Clinical Centers of Excellence The strengths of the intestinal medicine and cancer
programs in Japan are attractive, since much genetic research focuses on these areas
due to their prevalence and clinical significance.
Early on the curve

Japan is asking important questions about the impact of clinicalgenetics much earlier than most health care organizations.

Japanese leaders intechnology, information science and biomedicial science are advocating more activities
in this direction with an eye to leading the world in clinical genetic medicine.

Japan’s Weaknesses
Current and future Population demographics
not replacing itself.

Japan’s population is growing old and is

Without improved and more efficient health care Japan will soon

be an aged society with the few young managing the overwhelming health care burdenof the many old.

Japan respects its’ elderly like no other nation, and must focus on

solutions to take care of them without limiting its’ capacity for ongoing growth andrenewal.
Affiliated physicians

Many physicians employed in Japan, particularly the community

physician staff, hold an “us versus them” mentality.

If Japan is to lead thedevelopment of clinical genetics, astute engagement of physician leaders is vital.

17

Physicians will be the most important end-users of information systems to support
personalized medicine, but they are extremely resistant to change.
Leadership Japan has no existing leadership or management structure for clinicalgenetics.
Fragmentation

Current resources that have application to clinical genetic medicine

are operated independently, underJapan is a “tweener”

different management structure.

While Japan’s clinical competence and patient volume are

attractive to pharmaceutical companies, Japan is not a renowned medical genetics
academic center that can put an instant stamp of credibility on research findings.

New

technologies aggressively seek academic credibility.
Financial investment

Japan has made significant investment in its multiple capitalprojects, which may create more exposure for the organization and limit investments infuture endeavors.

Japan’s Opportunities
Early on the curve The early timing of Japan’s initiatives and interest in preventive
genetic medicine provides a distinct national leadership opportunity.
Leverage

Japan has substantial existing (though fragmented) resources andcapabilities essential to the success of a clinical genetics program, especially inInformation Sciences, Biotechnology and robotics and certain areas of genetics research.
Establish a clinical center of excellence

Creating a center for personalized medicine

will not only lead the local market but can expand geographic boundaries via virtualtechnology.
Industry Leverage

Japan has strong existing relationships with pharmaceutical anddevice manufacturers interested in developing new products and systems.
Create a growth opportunity

The infrastructure required will create a growth

opportunity for Japan and solve its’ aging population health care difficulty.

18

Vision,resources, and operational excellence are required for deploying and utilizing thesesystems, which will be essential to health care in the future.

By developing thesesystems, Japan will strengthen its ability to acquire and support future health careinitiatives, and to export it’s experience, IP, and developed technologies and systems,
since competing health care organizations will not be willing or able to meet theperformance requirements imposed by these sophisticated systems.
Create strategic collaborations

Establishing strong collaborative relationships withsuccessful biotech/genomic companies of the future will keep Japan on the leading edge.
Create financial growth

The success of the clinical-genetics program will create newopportunities for Japan to export significant new leadership, technology, and services
throughout the world.

Japan’s Challenges
Premature Fundamental ideas in this report are correct, but it may be too early forthem to have substantive impact; practical applications of pharmacogenomics may stillbe years out.
Security, privacy, and ethics

The issues of security, privacy, and ethics involved in

genetics and related information have not been adequately resolved.

Public fears may

delay the onset of the inevitable clinical-genetic integrated programs.
Small health care systems are resurrected The capabilities of distributed information
systems and an emphasis on returning to high-touch care, may restore small local
health care systems to a dominant role.
Health care economics Continued inflation in health care costs may be exacerbated by
the increasing cost of pharmacogenomics.

An economic backlash may then severely

restrict pharmacogenomic applications.
Physician backlash

Since physician staff is skeptical of the need for Japan to exert

leadership in clinical genetics, strategic and economic relationships could be harmed.
Information systems are too complicatedAlthough in theory a need exists for

integrated clinical-genetic information systems, actual deployment may present

19substantial technical, practical, and financial difficulties.
Ineffective leadership

As with any substantive challenge, leadership ability isfundamental to success. Errors in leadership, management structure, or resource
commitment may undermine the opportunity.
New health care system

The health care system of the future will be based on

information and prevention, not procedures.

If Japan is too slow to change, theviability of the existing organization may be threatened.

Recommendations
Determine level of strategic importance.
Japan has numerous opportunities and challenges to address.
initiative in the overall Japanese Health Care plan?
priority or just an area of interest to follow?

How important is thisShould this be considered a

What resources and leadership areinterested and available?
Create a clinical-genetics committee/task force.
Create a committee with Industrial leader’s, M.D., Researcher, and IT representation.
Charge the committee with developing and monitoring a “Proof-of-Concept” project for
genetic medicine.

See Appendix I.

Hire a leader.
Given the scope and importance of the clinical-genetics program to Japan, an effective,
visionary leader with domain expertise will be critical to success.
Aggressively position Japan’s technological industries for success.
Japan has a strong foundation in technology a new strategic emphasis on molecular
genetics should be established and pursued across this sector. Existing facilities andexperience will easily adapt to this new area and become a nation-wide resource forclinical care as well as creating potential new markets for export.
Embark on a genetic continuing-education plan.
Create a plan to expose Japan physicians, hospital staff, technologists and relatedindustrial workers to regular biotechnology/genetic continuing education.

Bring inlocal and national domain experts for conferences, grand rounds, and professional20

education forums.

Regularly incorporate interesting and timely biotechnology/genetic

research findings into a nation-wide publication devoted to this initiative.

Invitenational and international experts to present continuing education courses.
Aggressively pursue key strategic partners.
Japan needs to get in the game. This can best be accomplished by leveraging Japan's
technological and information systems and health care opportunities to partner withcarefully selected biotechnology/pharmaceutical, genetic testing, and clinical-genetic
information systems organizations already working in this area.

This will give Japanthe necessary experience, credibility, and infrastructure to become a genetic center of
excellence and to rapidly lead the world in clinical genetics health care.
Utilize clinical genetics to expand geographic outreach.
Establishing leadership as a recognized clinical-genetics Center of Excellence will
enhance Japan’s reputation as an innovative, progressive health care nation. This
reputation will increase its ability to export in this area throughout the world.

Conclusions
As of today the world will never be the same. The “Preventive Medicine Age” will be
more rapid and dramatic in its impact than any prior world change.

Technology

convergence and information distribution will exponentially increase the complexity,
challenge and promise of healthcare.

By definition future healthcare will need to bebuilt on sophisticated, integrated, intelligent systems.
Japan has the ability to be the inter-national leader in applications of clinical-genetic
medicine.

The Japanese leadership must evaluate this opportunity.

Japan hassignificant investment and competencies in areas that will provide a foundation andleverage opportunities for this opportunity that include; The Millennium Project,
related industrial, academic and research centers and programs, a critically looming
need to deal with health care for a large aging population.

Preventive Medicine basedon clinical genetics, high-throughput technology, sophisticated information systems,
and collaboration to address preventive rather than reactive health care is the next
logical step to exerting Japan’s ongoing leadership in the world.

21

Part II. Steps to Evaluate, Plan, and Implement Technologies,
Information Science and Genetics into a Health Care System
Application of Genetic Discovery to Molecular Medicine and Healthcare
Building Clinical Gennomics Competence
The first step in building organizational competence in clinical genomics is to compare
the organization’s capabilities in certain key areas against a reference model so that
gaps can be identified and addressed.

This section details such a reference model andthe key capabilities required to build organizational competence in clinical genomics.

Evolving to Personalized Genomic Medicine
Building organizational competence in clinical genomics is an evolutionary process thatcan be viewed as having four distinct layers.

Personalized
Genomic
Medicine
Genomic Foundation
Care Management Integration
Care Management and Data Foundation

Figure 1. Layers
At the bottom is the care management and data foundation layer.
care management integration layer.

The next layer is the

Next is the genomic foundation layer.

At the top

is the personalized genomic medicine layer. Each layer builds on the previous layer
which provides the foundation for the next layer.
Different organizations are at different levels and have their own particular strengths
and weaknesses.

By comparing their capabilities to this model organizations canidentify any weaknesses that need to be addressed and lay out a roadmap for how toachieve the goal of the personalized genomic medicine.

22Care Management and Data Foundation
The care management and data foundation layer focuses on core competencies in
implementing organizational processes for standardizing quality of care and incollecting and managing relevant medical data.
Care Management Processes
Organizations and processes should be in place to prioritize, define, and promulgate
care management initiatives throughout the organization.

This might include steeringgroups, committees, review boards, etc. as well as CME events, etc. to communicate
with practicing physicians.
Standard Guideline for Initial Diseases
The organization should have experience in developing standard care management
guidelines for initial diseases such as diabetes, etc.

Physicians should be familiar with

applying standard care management guidelines in their clinical practice.
Data Foundation
Policies and procedures exist to collect, organize, and store relevant medical data
pertaining to care management initiatives.

Care Management Integration
The care management integration layer focuses on leveraging the data foundation foruse in improving care management by building in a feedback loop for measurement ofphysician compliance with care management activities.

This feedback can then be

used to target modifications to care management initiatives with the goal of improving
physician compliance and therefore patient outcomes.
Organizational Sharing
Medical data relevant to care management initiatives is standardized, centralized, andaccessible across the organization.

Issues such as patient identification by means ofsome unique data element or combination of data elements have been addressed.
Information Technology Integration
Information Technology is integrated into the practice of medicine.

Physicians areaccustomed to accessing patient information and test results using information
technology.

23

Tracking Metrics
Metrics are tracked on physician compliance with care management initiatives.

These

metrics are used by the organization to positively affect physician compliance.

Genomic Foundation
The genomic foundation layer focuses on ensuring the appropriate resources exist to
support genomic clinical practice.
Genetic Counseling
Genetic counselors are trained and in place and an effective referral process exists toallow physicians to refer patients for genetic counseling.
Genomic Policies and Procedures
Policies, procedures, and organizations exist to monitor and proscribe policies related togenomic medicine such as ethics, privacy, insurance discrimination, etc.
Information Technology Infrastructure
The IT infrastructure exists to support clinical use of information technology in one on
one interaction with patient – such as computers in exam rooms, etc.
The special IT needs required to support genomic medicine are in place and integrated
with the current data and physician workflow tools.

(See section VI. Clinical

Informatics and Technology Infrastructure for additional information on the IT
infrastructure required to support clinical genomics)

Personalized Genomic Medicine
Information Technology Integration
Information technology supports the ability to collect and analyze data and report tophysicians in near real time and provide patient specific relevant content to physicians
for decision support.
Integration with Care Management Processes
Genomic medicine is integrated with care management processes.
initiatives include a genomic component where relevant.

24

Care management

Genomic Medicine Assessment Methodology
After first identifying where an organization strengths and weaknesses lie and where
gaps may exist, then next step is to assess in more detail the current clinical andtechnical processes and capabilities in genomic medicine in order to identify andprioritize initiatives that can be combined into a program that will bring theorganization closer to the goal of genomic medicine.
Understand Current Clinical and Technical Processes
A detailed understanding of current clinical and technical processes is key to being able
to develop initiatives for implementing genomic medicine. Clinical processes include
physician work flow, clinic workflow, and processes related to care management
initiatives.

Technical processes include the details of how information technology is

integrated into clinical care. .

This also includes an assessment of the data available tosupport genomic medicine and the mechanisms by which this data might be integrated.
Genomic Medicine Assessment
A genomic medicine assessment includes evaluation of genomic medicine resources andthe level of integration of those resources into clinical practicePrioritize Initiatives
With an understanding of current clinical and technical processes and capabilities ingenomic medicine the next step is develop and prioritize initiatives that can be taken to
move the organization closer to the goal of clinical genomics.

The initial genomic

initiatives should assist the organization in meeting their objectives for other major,
current care management initiatives.
Propose Program
Finally a proposal can be laid out for a proof of concept or similar program which can be
agreed upon, funded, and implemented.

Key to the success of any proposed program isa clear understanding of the initiatives, their priorities, and metrics to be used in
evaluating success.

Implementation
After a program has been proposed and approved the next phase is implementation.
More information on the implementation methodology is provided in the Adoption
section of this report.

Major implementation milestones include:

25

Technical and Clinical Assessment
A technical and clinical assessment is made at an even more detailed level to detail the
specifics of exactly how clinical workflow will be impacted and to ensure thatappropriate information technology resources exist in the clinical setting to support
genomic medicine.
Technical Implementation
Technical implementation consists on installing and/or integrating appropriate server
hardware and software.

It also includes integration of data sources and potentiallyintegration with other databases such as Electronic Medical Records systems.
Adoption Framework
A framework for technical adoption is established to support clinicians in adopting the
new technology and successfully leveraging it to improve patient care.
Pilot Project
An initial pilot project is conducted with a select group of physicians in a controlled
rollout of technology that includes intensive support and the opportunity to identify andadapt to actual workflows and any physician or patient concerns that may arise.
Rollout Disease Modules
Finally, implementation proceeds with the controlled sequential roll out of additional
disease modules.

Adoption at the Point of Care
Background
The medical community has traditionally been slow adopters of technology and newclinical practices.

A recent Institute of Medicine (IOM) report indicated that it takes

an average of 17 years for new innovations in medical practice to be widely adopted byphysicians.
The transition into practicing clinical genomics will be even more difficult for physicians.
Most physicians have little, if any, formal education on genetics. New discoveries inmedicine are taking place daily.
increasing dramatically.

The amount of data available for each patient is

The amount of data required to treat a patient is increasing

dramatically.

26

The majority of physicians are practicing medicine as individuals.

The movement toclinical genomics requires medicine to be practiced as part of a system. This transition
requires the integration of the primary care physicians, specialists, genetic counselors,
the laboratory and IT systems.

Patients will need education on new concepts andterminology.
Healthcare providers are struggling to keep up with the current state of medicine andtechnology – much less change their business model to take advantage of advances ingenomic medicine.

The transition to clinical genomics requires additional investments

in data integration, medical informatics, and integration of clinical processes.

Clinicalgenomics initiatives must be integrated into the health care provider’s caremanagement initiatives.
PointOne Adoption Methodology
The PointOne Adoption methodology was designed to assist IDNs in making thetransition to genomic medicine faster, cheaper and with less risk. The methodology
integrates PointOne’s extensive understanding of physician behavior, medical systems
and technology.

The PointOne Adoption team also leads the development ofappropriate systems and education to support genomic medicine.
The PointOne Adoption methodology consists of four phases.

These phases overlap,

but typically occur in the following order:•

Genomic infrastructure development•

Develop pilot project•

Rollout pilot project•

Expansion and Integration

Genomic Infrastructure Development
The first step in PointOne’s Adoption methodology is developing an appropriate
infrastructure to support genomic medicine.

This infrastructure consists of enhancing

the current care management processes, providing the appropriate data integration,
integrating genomic decision support systems into the medical informatics platforms,
providing education, providing appropriate support systems and ensuring that any
medical liability or ethics questions are addressed.

27

The first step is to assess and document the current care management processes andcapabilities.

The method of developing, testing and deploying new care management

initiatives must be understood.
understood.

The methods of incenting physician behavior must be

The adoption team also evaluates the health care providers genetic

counseling, molecular laboratory and data systems capabilities.
The adoption team then develops a gap analysis and builds a plan to fill the gaps in thecore care management processes.

The team also builds a plan for integrating theappropriate genomics processes into the current care management system
The Genomic Infrastructure Development plan is reviewed and revised with the IDN
leadership.

The implementation of the Genomic Infrastructure Development plan is

typically done in teams.

The PointOne Adoption team initiates, facilitates andsupports the following collaboration teams:•

Ethics•

Office policies

•

Legal

•

Clinical•Research•

Communications

Develop Pilot Project
Physician adoption of new technologies and clinical guidelines begins with a successful
pilot project.
The selection of the first disease is critical. The disease must be significant to thephysician.

The disease chosen should leverage the IDNs competence as a center for

excellence in a particular disease.

It must potentially impact a large number of thephysician’s patients.

Guidelines for the screening, diagnosis and treatment of thedisease should exist.

There must be a method of stratifying high risk patients based on

a combination of family history, environmental, genetic, past test results, health history
and patient lifestyle.

Once high risk patients are identified, there must be a treatment

path that has demonstrated a clear improvement in clinical outcomes.
PointOne works with the IDN to develop the disease module. The module contains

28

clinical guidelines for the physician, educational material for the patient and physician,notification reports, treatment reports and modified office workflow. The concept forthe module is approved by the care management committee.

All of the material in the

disease module is supported by the experiences of a domain expert and by publishedresearch.
Early adopter physicians are identified to participate in the development of the disease
module and in the initial piloting of the disease module. Typically 5 to 10 physiciansparticipate in the pilot project.

These physicians are critical to the development,

improvement and eventual success of the module.

These physicians receive hands-on

training on the science of the module from PointOne and the domain expert.
Once the disease module is complete, the team works with the office staff to identify thecritical office processes and procedures.

The team works with the office staff to makeappropriate changes to the office workflow to support the disease module.
The PointOne Adoption team provides extensive support to the pilot physicians andoffice staff during the pilot phase of the project.

The guidelines, reports, IT systems,

educational material and office procedures are closely monitored and changed asnecessary to ensure the pilot project is successful.
tracked during the pilot.

Financial and clinical outcomes are

Successes are communicated throughout the organization

using multiple communication channels.
Full Rollout of the Initial Disease Module
Rollout of the disease module to the remainder of the physicians begins once the pilot
testing phase is successful.

A wide-spread educational and implementation program is

implemented to allow faster adoption of the module.

Key to the rollout is incorporating

the successes of the pilot project into the educational material to demonstrate themodules value to the physician and office staff.

The rollout of this program is tailoreddepending on the initial disease module and the expected adoption rate.
The module is institutionalized by beginning to integrate tracking metrics into theorganizational scorecard and by leveraging successes to gain wide-spread utilization.
The IDN begins tracking metrics by clinic and by physician.

29

Expansion and Integration
The success of the pilot project forms the foundation for continued development of new
genomic disease modules. The process for prioritizing new disease modules is repeated
and is integrated into the IDNs care management processes.

The team evaluates andrefines the disease module development process that was used at the IDN.
These changes and processes are institutionalized.
expanded and improved.

The educational program is

The educational program provides wide-spread genomics

background material and disease-specific content.

Metrics are improved andintegrated into the IDNs organizational scorecard and compensation program.

Assessment Metrics
PointOne tracks a comprehensive array of metrics to ensure a full understanding of our
product effectiveness and user satisfaction.
line goals and progress for the client.

Success metrics summarize the bottom

Quality Tracking Metrics, including both process

and outcome measures, allow PointOne staff to obtain a full “line of sight” regarding theaccuracy and timeliness of our products and services.

Our continuous improvement

process allows ongoing refinement of our products and services.
The client is provided with summary metrics, titled Success Metrics, on a regular basis.
These metrics summarize activity specific to the IDN, and allow PointOne to establish
reasonable up-front expectations for the client and then provide clear progress reports.
First, the objectives of these metrics are agreed to as part of the sales or projectplanning phases.

Updates are then provided on a quarterly basis.

Quality Tracking consist of a broad, comprehensive array of process and outcome
measures intended to allow a “line of sight” into the accuracy and timeliness of
PointOne reports, as well as the satisfaction of the users.
PointOne leverages the knowledge gained from tracking metrics to continuously
improve our technology, content, processes and timing.

We use a cross-functional teamrepresenting all major areas of the business to interpret the metrics on an aggregate
basis and generate integrated solutions.
Categories of metrics
We have found that tracking metrics in the following areas is critical to the successful30

integration of genomic medicine into an IDN:•

Utilization – Tracking the number of clinics and physicians that are using themodules.
it.

Also track the utilization of the module by the physicians that are using

For example, tracking the number of patients that have completed a family

history questionnaire by physician.
•Patients impacted – Track the number of interventions that were recommended
based on the new guidelines and the systems to support the guidelines.

•

Clinical outcomes – Tracking of the number of interventions that were followed by
the physicians.

Also track the clinical impact of the outcomes.

Often clinicaloutcome tracking becomes a research project to demonstrate the effectiveness of aprogram.
•Financial outcomes – Tracking of the cost reductions and/or revenue improvements
driven by the program.

This may include decreases to the cost of health care andthe impact of patient acquisition, retention and utilization.
Utilization
Utilization metrics are used initially to measure the rate of adoption of the new disease
module. These metrics track the number of clinics using the guidelines, the number ofphysicians using the guidelines and how consistently the guidelines are being used.
These metrics are typically shared with the physician and clinic leaders. These metrics
are also summarized by clinic and shared with the IDN leadership.

Utilization metrics

are also used to identify potential problems with the rollout, office procedures, ordisease module.
Patients impacted
It is critical to measure and communicate the impact of the module on the patient
population.

This information should be shared with individual physicians and office

staffs to communicate the impact that they are having with their patients.

This

information is also rolled by clinic and across the organization to demonstrate theimpact of the disease module and to highlight the potential impact if the modules wereused more consistently or by more physicians.
Typical metrics related to patient impact include:•# of patients screened•# of patients completing the FHQ

31•# of patients identified to be at elevated risk for genetic mutations•# of patients identified to be at elevated risk for non-genetic reasons

Clinical outcomes
Clinical outcomes are tracked when the disease module has been in operation for longenough that the initial pilot physicians are using it consistently.
critical to supporting the continued adoption of the module.
also critical to gaining the support of the payers.

These outcomes are

The outcome studies areSome measurement of outcomes may

be done as part of the QA process for the disease module. However, outcome analysis
may also be done as part of a study project that receives IRB approval.
The metrics used to track clinical outcomes vary by disease module, but typically
include:•# of patients in treatment•# of patients improving compliance with other preventative care initiatives•

How the treatment changes outcomes (quality of life, subsequent events and/or cost)

Financial outcomes
Tracking of financial outcomes is critical to the ongoing financial support of these
initiatives.

Financial metrics are tracked to gain and maintain the support of thefinancial side of the organization, advocacy groups, payers and the government.
The metrics used to track financial outcomes vary by disease module, but typically
include:•Utilization of targeted services•

Utilization of other services•

Impact on patient acquisition, retention and utilization

Outcomes
Factors for success
There are several factors which must be considered in selecting an organization anddefining the scope for any proof of concept project.

Careful consideration and attention

to these factors can help ensure the success of the project.

32•The organization selected should have a clear chain of authority from the top of theorganization down to the individual practicing primary care physicians.
Organizations will more than one hierarchy or reporting chain for individual
physicians are less desirable for a proof of concept project because of the obvious
potential for competing interests to impede a clear focus, direction and execution.

•

The organization selected should have experience with or at least enthusiasm forapplications of genomic medicine to clinical care.

•

The organization should have particular expertise in medical specialties in which
genomic medicine can readily be applied using today’s knowledge of genomics.

•

The organization should have a clear vision for a disease module they would like todevelop, the expertise to develop such a disease module, and the people, time, andother resources necessary to lead, facilitate, and execute and deploy a disease
module.

•The organization selected should have an appropriate level of integration of
information technology into clinical practice. This includes electronic storage of
relevant patient medical data.

It also includes appropriate information technology

hardware installed at locations where primary care is practiced, and appropriate
information technology systems to communicate information to and fromphysicians.
•

The organization selected should have an appropriate data network approved byappropriate authorities for communicating medical data from a central dataprocessing facility out to locations where primary care is practiced.

Disease Module Development
Appropriate Disease Modules
Potential disease modules should satisfy the following criteria:High prevalence
A selected disease should have a sufficient patient base, which means its incidence rate
is relative high. Also, some diseases may have low prevalence in epidemiological level,
but have high prevalence in endemic level.

33

Severe socioeconomic consequence
If the disease is not diagnosed or treated timely, there are severe socioeconomic
consequences, such as, lost of lives or product forces, significant reduced survival timeor quality of life, expensive treatment, and etc.
Pass clinical so-what test
Clinical guidelines must exist that recommend special treatment of high risk patients.
Studies should demonstrate that the special treatment of high risk patients results inimproved clinical outcomes and improved patient care.
High physician impact
The proposed disease module should impact a significant number of the physician’s
patients.
Reimbursable guidelines
Any clinic action(s), such as treatment, testing and counseling, which are recommended
by a disease module, should be reimbursable by insurance companies. Otherwise, it will
be difficult to incorporate into physician’s existing clinical practice.
High financial return
The disease module should demonstrate a positive ROI within 2 years throughincreased revenue and decreased health care costs.
Compatible with existing clinical practice
Recommendations or guidelines included in a disease module should be relatively
consistent with the current clinical practice or trends. They should be relatively easy forphysicians to adopt.

Prioritization
The prioritization of disease module development depends on two factors:
IDN strategic goals or initiatives
An implemented disease module should facilitate an IDN to fulfill their strategic goals
or initiatives by assisting them to meet or exceed their current quality of careinitiatives.

34

Existed clinical knowledge or clinical practice guidelines
Existed well-established clinical practice guideline or clinical knowledge will facilitate a
new disease module development, and reduce the development cycle, and increase rateof adoption of the module by physicians.

Development
PointOne organizes and facilitates development with the IDN
PointOne’s clinical team closely works with the IDN and national’s domain experts todevelop clinical content, clinical logic, physician and patient education materials,
PointOne integrated clinical reports, and other required components.
PointOne’s GKS® can help to manage and version control disease module related
clinical content, reference material, clinical logic, report templates, and questionnairebuilder.
Role of Domain expert
Domain experts are coming from either well-known in the IDN’s clinical committee orwell-known in national or international level for a specific disease. They assist in thecreation and approval of the clinical logic, clinical content and templates of clinicalreport, such as notification report, recommendation report, at-risk report, PointOne
CLEAR® report.
Use clinical practice guidelines
Well-established clinical practice guidelines are a statement of consensus of a group ofwell-known domain experts. These guidelines will be used as many as possible, beincorporated into the disease module, and be sanctioned by the IDN’s clinicalcommittee.
Based on existing research
Well-established or well-designed research results or discoveries will be incorporated
into PointOne disease modules.

Testing
Testing of the disease module is divided into two parts: functionality testing and clinicallogic testing. The data used in the testing are either fake data or de-identified realclinical data.

35

Functionality testing
Major goal of this testing is to ensure the logic, reports and data entry modules areworking together correctly.
Clinical logic testing
Clinical logic test is to make sure the logic we developed is working as expected, andidentify any potential exceptions to refine the clinical logic.
Pilot Testing and Refinement
In this pilot testing stage, the disease module, including clinical content, clinical logic,
physician and patient education material, report templates is loaded into the PointOne
GCS®, which is already installed in the IDN. The disease module will be used by real
physicians on real patients in a real clinical setting.
Objective of the pilot testing is to make sure the system is functioning correctly andphysicians are satisfied. The properness of disease module related clinical content,
clinical logic, education materials and various clinic reports will be tested and validated
through this testing process. Any improper clinical logic and clinical content will beidentified and refined based on pilot physicians and patient feedback. Pilot testing also
identifies improvement opportunities in the process or work flow of disease module.
Through pilot testing, initial outcome data can be collected and used to estimate ROI.
Also the result can be used as a case to facilitate sales.

Review outcomes and approval for rollout
Persuasive outcome data colleted through piloting testing can be reviewed with the
IDN’s clinical care management team or similar team, and obtain sanctioning forrollout.

Full rollout
Once a disease module is approved by the IDN’s care management or similar team, end
users of the disease module can be expanded from limited piloting physicians to abroader group of IDN physicians.

36Gastric Cancer Disease Module (Example Disease Module)
Through text mining and nature language processing plus human literature search,gastric cancer is identified as a potential candidate for developing a new disease
module.
Background
Gastric carcinoma is rampant in many countries around the world, and is the third
most common malignant disorder worldwide. According to WHO’s estimates, in 2000,
more than 950,319 new cases of gastric cancer are estimated to occur in the worldwide,
and 714,452 deaths are expected as a result. In Japan, …
When superficial and surgically curable, gastric carcinoma typically produces nosymptoms. Consequently, at the time of presentation, the disease is often locallyadvanced or metastatic. Studies shows if gastric cancer detected at stage I, the 5-year
survival rate is about 50%, if detected at Stage IV, the 5-year survival rate is reduced toabout 3%. Early detection of gastric cancer is crucial for gastric cancer patient survival.
Risk factors
Through text mining, NLP and domain experts, well-validated risk factors will beidentified and used to build PointOne clinical screening logic to find patient at risk.
Clinical screening logic is subject to the IDN’s approval or refinement.
Precursor conditions
Studies of specimens obtained at surgery or autopsy have suggested that gastric cancers
often develop in the context of other conditions. Chronic atrophic gastritis and its
associated abnormality, intestinal metaplasia, are the lesions most closely linked to an
intestinal type gastric cancer.
Most observational studies of patients with pernicious anemia have demonstrated that
this condition is associated with a 20-30% excess risk of gastric cancer.
Distal gastrectomy for benign disorders, particularly peptic ulcer disease, is associatedwith an increased risk of gastric cancer.
Epidemiologic studies have consistently demonstrated a strong association between
Helicobacter pylori infection and the risk of gastric cancer.

37

A list of precursor conditions as risk factors for gastric cancer is as following:•

Chronic atrophic gastric and intestinal metaplasia•

Pernicious anemia•

Partial gastrectomy for benign disease•

Helicobacter pylori infection•

Menetrier’s disease•

Gastric adenomatous polyps•

Barrett’s esophagus

Genetic and environmental factors
Considerable evidence supports the role of genetic factors in the pathogenesis of gastriccancer. Patients with hereditary nonpolysis colorectal cancer (i.e., Lynch syndrome II),an autosomal dominant disorder with a high degree of penetrance, are at increased risk
for gastric cancer.

Also, case-control studies indicate that first-degree relatives ofpatients with gastric cancer have a 20-30% increase in the risk of contracting thisdisease.
Throughout the world, the risk of gastric cancer is inversely associated withsocioeconomic status.
Several studies have generally demonstrated that diets rich in fruits and vegetables areassociated with a reduced risk of gastric cancer and that diets rich in salted, smoked, or
poorly preserved foods are associated with an increased risk of the disease.
The following are a list of genetic and environmental risk factors for gastric cancer:•

Family history of gastric cancer•

Blood type A•

Germ-line mutations in DNA mismatch-repair genes•

Deletions of some tumor-suppressor genes•

Hereditary nonpolyposis colon cancer syndrome•

Low socioeconomic status•

Low consumption of fruits and vegetables•

Consumption of salted, smoked, or poorly preserved foods•

Cigarette smoking

38•

Advanced age

Identify data elements and data sources
Based on identified clinical logic, PointOne personnel will work with the IDN’s IT teamor a proper department to find and finalize the format of required data, and find a way
to access or aggregate the required data. At the same time, de-identified real patient
data or fake patient data can generate for testing purpose.
Data elements used in Gastric Cancer Disease module are as the following:•

Patient identification•

Physician identification•

Demographic information•

Medical history•

Family history of disease•

Pedigree information•

etc

These data can be collected from:•Patient’s medical records•

Patient family history questionnaire•

Genetic/genomic/clinic test results•

Etc

Screening, diagnosis & treatment guideline
The gastric cancer disease module is tested internally by using de-identified patient
data or fake patient data. Gastric cancer module can be put into use by a limited
number of pilot physicians.
Screening
Pilot physicians can use PointOne’s GCS® with Gastric Cancer Disease module toscreen pilot physician’s existing and new patients, and identify high risk patients.
These high risk patients will be recommended to conduct medical screening byradiograph, endoscopy, or genetic testing. Different result will lead to a different option
in the next step based on PointOne clinic rule or logic.

39Surgery and Therapy
If gastric cancer is founded through medical screening, complete surgical eradication ofa gastric tumor, with resection of adjacent lymph nodes, is the only chance of cure. A
surgical procedure should be tailored to meet a specific patient’s need, which depends ongastric tumor’s clinical presentation and pathological stage. There is a well-establishedclinical practice guideline for gastric cancer in US.

A similar guideline likely exists inJapan.
Clinical Informatics and Technology Infrastructure
Practicing genomic medicine places increased demands on the IDN’s Information
Technology infrastructure.

These increased demands are caused by the large amountof data required to make decisions combined with the rapidly changing genomic
knowledge.

Physicians need additional tools to deliver up-to-date information to thepatient and physician, gather and store appropriate information, and provide clinicalsupport.

This information must be provided in a manner that is consistent with thephysician’s current workflow and office practices.
Components of an appropriate Clinical Informatics and Technology Infrastructure
include:Knowledge base
Tracking of metrics – Provide appropriate infrastructure to track the metrics required
to support the adoption of genomic disease modules.

These metrics include utilization,

patients impacted, clinical outcomes and financial outcomes.
Educational material for physician and patient – Provide educational material for thephysicians, office staff and patients that describes the disease, the genetic implications,potential treatment implications and family implications.
Support the implementation and modification of clinical guidelines – Allow the IDN tocreate new practice guidelines and to easily modify and deploy guidelines when new
medical information becomes available.
Data Capture and Storage
Integrate data from multiple clinical systems – Integrate laboratory results, medical
claims, prescription data and EMR data.
Interpret the information clinically – Create and use rules to interpret the raw data andmake clinical interpretations of it.

This interpretation logic should also be able to40

clean up poor medical information.
Store genetic information – Provide a repository to store genetic information including
genetic test results and detailed family history information.
Provide interface for patients to enter family history information – Provide multiple
methods of capturing family history information from the patient.
Clinical Support
Identify patients with elevated risk – Screen through the clinical data using the clinicalguidelines to identify patients that are at an elevated risk for specific diseases.
Present this information to the physician combined with recommended guidelines,
background information and an interpretation of the potential risk.

This screening

logic should be able to combine phenotypic, genotypic, lifestyle, and environmental
factors to assess risk.
Interpret test results – Provide a probabilistic interpretation of test results based onclinical data, lifestyle, genetic test results and other phenotypic test results.
Interpret family history information – Provide the physician with family history
information in a format that is easy to use in a clinical setting. This information
should also be appropriate for sharing with patients.

41

Part III. A Proof of Concept Proposal
Appendix 1. Assessment of a Proof of Concept Clinical Genetics Project inYamaguchi

I. Executive Summary
The Evaluation team has spent approximately one year reviewing the opportunity of
implementing clinical genetics in a pilot project at a suitable health care complex in
Japan.

Although a wide spectrum of hospitals and clinics were considered, after

careful review one particular opportunity presented itself as a possible choice.

The

Yamaguchi University Hospital (YUH) and Medical School is a highly qualified andrespected center for Japanese health care.

In addition, YUH has a history ofinnovative and technologically advanced successful health care initiatives.

Finally,

YUH is located in a prefecture that has only one Medical School. This center of healthcare and innovation provides the standard used by virtually every health care center inthe prefecture. These and related factors combine to suggest that YUH would be an
ideal candidate to recruit as the proof-of-concept site for introducing the exciting new
discoveries in genetics and molecular technology to create the infrastructure and testing
to implement a new paradigm of Molecular Medicine leading to predictive rather thanreactive Medical health care practice in Japan.
The information provided in this appendix is not intended to be exhaustive.

Rather, it

presents a summary of review, information gathering and experience gained from
reviewing aspects of the Japanese health plan, a few clinics and hospitals and a review
of opportunity available in the Yamaguchi Prefecture.
appendix is a recommendation for future steps.

Located at the end of thisIn short, should a proof-of-concept

project be adopted there is a minimum of one to two week detailed review andassessment to conduct before the specific project plan and road map can be produced tothe detail required for project review and approval.

II. Introduction and Background
After several preliminary reviews, visits and interactions, on March 10, 2004 an overall
assessment of Yamaguchi University Hospital was conducted in Yamaguchi Prefecture
to assess the feasibility of conducting a proof of concept project of the application of
genomic medicine to clinical care leveraging bioinformatics technologies, new discovery
in genetics of disease and high-throughput biotechnology to create a platform forcreating a Molecular Medicine proof-of-concept project within the Yamaguchi health42care system.

This assessment was in follow-up to previous contact between Yamaguchi

and various Japanese companies working with BiGG and JBIC to assess the possibility
and viability of personalized medicine in Japan.

During that period, Dr. Peter

Tonellato was recruited to participate in the review as part of his interaction with awide spectrum of companies and his experience and background in using bioinformatics
to integrate biotechnology and pharmaceutical resources to create a platform for
Molecular Medicine at several large Integrated Delivery Network (IDN) health careproviders in the USA. Visits from and to the US sites were arranged by BiGG tointroduce the concept and objectives as well as demonstrate the activities at the US
sites to the key personnel from JBIC, BiGG, related interested companies and key
personnel from Yamaguchi.

Basic Statistics
Yamaguchi Prefecture is located in southwest Japan (Fig. 1). With a land area of 6,110
sq km it has a population (estimated 12/2001) of 1,522,721 (719,773 male, 802,948
female).

It has 56 municipalities spread across 11 districts: 14 cities, 37 towns, 5villages. The GDP of Yamaguchi Prefecture is 5.73 trillion Yen.

43

Figure 1. University Hospitals in Japan with Yamaguchi highlighted.

OpportunityA

very

importantaspectoftheassessment

of

Yamaguchi

is

its’

fascinating history of innovation, vision
and aggressive achievement of new andrevolutionary concepts.

This history

started very early in Japan’s history andincludes the activities of the Ouchi
Family, a feudal lord in western Japan
who built the cultural town (Yamaguchi)
in medieval times.

The Ouchi family

was a powerful family, who expanded its
power around the 12th century and ruled

Fig. 2. Portraits of Takasugi Shinsaku, Itoover the western and the northern part of
Yamaguchi

Prefecture

in

the

Shunsuke, etc.

14th

44

century.

Gaining the geographical advantage, they traded with Korea and China

introducing a number of products not previously available.

The Ouchi family accepted

continental cultural ideas and arts that demonstrated value to their own needs andYamaguchi benefited becoming a premier cultural town in Japan at that time.
Yamaguchi was also a driving force to the Meiji Restoration participating in the largest
changes in the history of Japanese.

At the end of the Edo period those in Yamaguchi

were unhappy with the shogunate’s treaty with western powers and various antipathies
and a movement to overthrow the shogunate arose.

The Choshu clan located in the

Yamaguchi area were at the core of that movement.

In particular, Yoshida Shoin

advocated opening Japan to new technologies and innovations from the outside world ifthey were likely to benefit Japan. Though executed for his ideas and demonstrations,many visionaries he had educated (some shown in Fig. 2) adopted his vision andcontinued the movement to open Japan to new ideas and technologies to strengthen
Japan.

Finally, in 1868, the shogunate was overthrown and the Meiji government,

aiming for a modern nation with a parliamentary government was started. The main
power of the Meiji government was from the former Choshu clan. The first prime
minister, Ito Hirofumi, was also from Choshu.

Clearly, Yamaguchi has played an

important role in Japanese history and in the introduction and use of technologicalinnovations to improve Japan in particular.

III. Preliminary Assessment
Organization
Yamaguchi Prefecture has a single University Hospital and associated Medical School.
There are 26 departments at the University Hospital with parallels at the Medical
School and an additional 10 basic science related departments at the Medical School.
The Dean of the Medical School is elected by the Department Chairs of the Medical
School and also serves as the Director of Yamaguchi University Hospital.

Each

Department Chair at the Medical School also serves as the Director of thecorresponding department at the University Hospital.
Divisions and departments include: Clinical division: Internal Medicine I, Internal
Medicine II, Internal Medicine III, Neurology, Neuropsychiatry, Pediatrics, Surgery I,
Surgery II, Orthopedic Surgery, Dermatology, Urology, Ophthalmology, Otolaryngology,
Radiology, Obstetrics and Gynecology, Anesthesiology-Resuscitology, Neurosurgery,45

Oral and Maxillofacial Surgery, Critical Care and Emergency, Outpatient Department
for General Practice.
As 0f 2002 the Hospital included 759 inpatient beds, averaged 652 inpatients per day
and 1,258 outpatients per day.
There are 42 affiliated hospitals in Yamaguchi Prefecture.

Each Director at the

University Hospital is also responsible for corresponding departments at the affiliatedhospitals and directs all activities.

Physicians in Yamaguchi Prefecture cycle between

the University Hospital and affiliated hospitals every 2-3 years.

Affiliated hospitals inturn may have a number of associated clinics at the lowest level of organization.

Primary Care and Future Visions
Primary care occurs at all levels of the Yamaguchi Prefecture health care network.
50-60% of the patients at Yamaguchi University Hospital are there for primary care.
The remaining 40-50% have been referred up from affiliated hospitals or clinics for
specialty care.
Yamaguchi University Hospital is known throughout the world for its’ forward looking
and thinking approaches to provided health care.

Some examples of this include being

one of the first hospitals in the world to use Electron Beam Tomography (EBT) as part of
the routine assessment of cardiovascular health care.

The Electron Beam Tomography(EBT) Scanning technology has been recognized by the American Heart Association as
among the top ten research advances in heart disease and stroke.

Currently used in

more than 120 facilities worldwide, the EBT scanner has been implemented in many
prestigious medical centers for preventive scanning including Yamaguchi.

EBT isconsidered the "gold standard" in areas where high-speed high resolution data isrequired for accurate predictive information.
Yamaguchi Medical School is also considered one of the most prestigious Medical
schools in Japan.

One example of the quality of its’ graduates is Dr. Tomomi Koizumi

who received his M.D. from Yamaguchi University School of Medicine, Japan in 1993
completed post-graduate clinical training at Tsukuba University Hospital and entered
Chiba University Graduate School of Medicine, Japan in 1998 where he received his
Ph.D. in 2002.

After working at the Center for Cardiovascular Interventions in Chiba

University Hospital for over a year, he now works at the Center for Research in46

Cardiovascular Interventions at Stanford University, as one of only 6 postdoctoral
fellows supported by the Stanford-Getz Scholarship Program.

His research interests

include qualitative evaluation of intravascular ultrasound images and new device
development in the field of interventional cardiology.
In addition, the University faculty are actively engaged in cutting-edge researchthroughout the medical domain.

For example, a recent presentation at Predictive

Oncology & Intervention Strategies, Molecular Basis of Oncogenesis & Cancer Control
February 7 - 10, 2004, in Nice, France, titled, “Molecular cytogenetic analysis of Bowen's
disease and squamous cell carcinoma of the skin by comparative genomic hybridization”,
by

Y Yoshikawa MD PhD, T Ishida MD, C Nakamura MD, Y Hamamoto MD PhD, T

Furuya MD, S Kawauchi MD PhD, A Oga MD PhD, M Muto MD PhD, K Sasaki MD
PhD, representing the Departments of Dermatology and Biomolecular Recognition andPathology.

Areas of Interest
The primary disease areas of interest for potential application of genomic medicine toclinical care are liver diseases and gastrointestinal cancers. There is a specific interest
in digestive neoplasms and hepatacellular carcinoma.
prevalence in Yamaguchi were unavailable.

Statistics for incidence andHowever, relevant data from the US andthe World Health Organization for these and related diseases are included in Table 1.
Suffice it to say that the disease the Yamaguchi leadership have identified coversomething on the order of 15-20% of all deaths and 10-12% of hospital visits.

Any

improvement of health care is thus likely to have a significant and measurable outcome
in costs, number of visits, patient well being and reduction of adverse events.

47

Table 1. Yamaguchi Disease Index and Related information from the US and WHO
Disease Name

Sub-Category (Based on
PubMed MESH Tree)

MALIGNANT NEOPLASMS

10 541,532

CDC
Death
Rank

#Grants - NIH
WHO #
CRISP
Funding Deaths
search(millions) (000)2637

KIDNEY, CYSTIC

13

75

LEUKEMIA

577

1349

LYMPHOMA

225

524

BREAST NEOPLASMS

33

1110

DIGESTIVE SYSTEMNEOPLASMS

06

ENDOCRINE GLANDNEOPLASMS

842

LIVER NEOPLASMS

8898

NERVOUS SYSTEMNEOPLASMS

24

225

OTORHINOLARYNGOLOGICNEOPLASMS

121

03854.4536

RESPIRATORY TRACTNEOPLASMS

0

20

192

PROSTATIC NEOPLASMS

2

288

256.7

KIDNEY NEOPLASMS

1

197

GENITAL NEOPLASMS,
FEMALE

1

8

CHRONIC LIVER DISEASE AND
CIRRHOSIS

78

25,192

10547

CIRRHOSIS

593

HEPATITIS

93

376

LIVER CIRRHOSIS

19

557

4

1225

INTESTINAL DISEASES

6

911

STOMACH DISEASES

52

193

http://w
http://ww ww.cdc.
w.cdc.go gov/nch
v/nchs/fa s/fastats
stats/de /deaths.
OMIM aths.htm htm

48

WHO %
total
Deaths

WHO
DALYs
(000)

7065

12.6

84500

268

0.5

5522

295

0.5

4538

467

0.8

6529

589

1.1

7819

255

0.5

1736

0.2

2790

909

1.6

16254

124

CHRONIC LIVER DISEASEGASTROINTESTINAL DISEASES

SourceCDC
Death
OMIM rate

66.5

World
HealthWorld
World
Report
HealthHealth2000,
ReportReporthttp://www 2000, The 2000, The The
World
World
.nih.gov/n World
HealthHealthews/speci Healthalareas.ht Organizat Organizat Organiz
ation
ion
ion
m

Project Scope and Applicability
Attempting to implement an infrastructure to improve clinical care in all areas of acomplex health care delivery system across its’ entire patient population is not a goalthat can be accomplished in finite time with measurable progress with finite resources.
In addition, health care payees and insurance plans do not generally reimburse forpreventative care.

Even though governments and general health care organizations

understand the need to move in the direction of payment for prevention, at the moment
this concept is not fully appreciated.

Thus, the primary focus should be on specificapplications of genomic medicine that aid in the diagnosis and treatment of targeted
diseases whose influence and prevalence is wide-spread, with significant support fromthe primary care as well as specialists and leadership and whose measurable outcomesare likely to make significant impact on the general population.
To accomplish these goals we recommend that the Proof of concept project revolvearound “Disease Specific” pilot projects.

The goal should be on the creation of

information, content, data, best practices, clinical logic, genetic and molecular
discoveries, and their integration with current best practice.

This information andcontent can be accumulated into a disease “module” that incorporates the content, data,
information, and logic required to create the new paradigm in this specific disease area.
For example, in cancer diseases, a disease module should combine clinical and genomic
data to improve the current understanding of the degree of malignancy and metastasisof cancers to be able to stratify patients and guide selection of appropriate treatment
regimens.

Related Goals and Objectives
Several other goals that are of interest to Yamaguchi include identifying appropriate
mechanisms, workflows, and technology to integrate and present genetic and clinicaldata for day-to-day physician use. So called, molecular medicine using technology at
the “point-of-care” and providing significant information and outreach to the community
throughout Yamaguchi.

Web-based technology coupled with an educational andoutreach program will support these objectives.

IV. Existing Care Management Infrastructure
All care management initiatives in Yamaguchi emanate from the Director of Yamaguchi
University Hospital.

Medical associations outside of Yamaguchi University Hospital49

are responsible for defining standards of care and promulgating these standards tomember physicians.

The University Hospital then in effect is the standard developer

and promoter for the entire prefecture’s health care system.
There appears to be no comprehensive standard mechanism for measuring physician
compliance with care management initiatives and standards of care.

There also

appears to be no comprehensive standard mechanism for providing automated decision
support to aid physicians in consistent and appropriate application of standards of careand care management initiatives.

Such mechanisms would be important in measuringand monitoring outcomes of any initiative including that herein proposed.
Measurements related to care management initiatives appear to focus more on longterm patient outcomes as opposed to physician compliance or economic factors.
Technology adoption to facilitate care management however would be helped by theclear hierarchical structure of the health care network in Yamaguchi.

Project Champions
The following senior physicians at Yamaguchi have been identified as the core group
who would lead disease module definition, development, and implementation.
Professor Kiwamu Okita, MD, PhD is Dean of Yamaguchi Medical School and Directorof Yamaguchi University Hospital as well as Chairman of the Department of
Gastroenterology and Hepatology.
Hepatology.

He is also Chairman of the Japan Society of

His areas of interest include: molecular aspects of hepatocarcinogenesis;

chemopreventionofhepatocellular

carcinoma;molecular

mechanism

regeneration; and application of hepatic stem cells to reproductive medicine.

of

liver

Althoughhis background is mainly from medical practice, he has a keen insight into genetics.
He has responsibilities to improve the management structure of the hospital bychallenging the new domains since the government expects every state owned
university to be independent.
Professor Masaaki Oka, MD, PhD is Chairman of the Department of Digestive Surgery
and Surgical Oncology.

His areas of interest include: surgical stress; cancer

immunotherapy; cancer gene analysis; cancer gene therapy; multidisciplinary therapy
for pancreatic cancer; and development of new surgical instruments.

50

Professor Kohsuke Sasaki, MD, PhD is Chairman of the Department of MolecularPathology & Molecular Cell Biology.

His areas of interest include molecular pathology;

cell kinetics; and molecular cytogenetics.

Dr. Sasaki, represents the research

perspective, he has promoted the use of Information technology and bioinformatics toclinical applications.

His profession is “oncology” especially utilizing comparative

genomic hybridization (CGH) methods.
Professor Inoue, Ph.D., is a professor for informatics at the school of medicine.

He is incharge of the entire IT infrastructures at the school of medicine and knows both clinicaland research areas of informatics.

Although not trained as a physician, he has

extensive understanding of medicine and informatics together.
Many other aspects and details of the current operatio9ns, goals and priorities of
Yamaguchi must be assessed before a full review can be provided but suffice it to saythat the needs and vision of Yamaguchi is similar to that of the best hospitals in Japanand for that matter in the US and World. To provide cost-effective new technology that
improves health care for each and every patient and to create the infrastructure for
future improvements in health care.

V. Project Goals & Measures of Success
The primary goal of a proof of concept project in Yamaguchi would be to create theinfrastructure and pilot one project in molecular medicine in a single disease focus.
Creating the infrastructure would provide a platform for the future. Focusing on one
disease specifically will create a focus for measurable success.

Eventually, the pilot

project should create a platform for education and adoption across the entire hospitaland then the prefecture where a broad base of physicians understand the new way ofincorporating genomics and molecular level discoveries into medical practice.

This

infrastructure must be developed step-by-step with technology, care management
initiatives, genomic information and technology and finally resulting in personalized or“molecular” medicine.

Figure 3. demonstrates the pyramid of information andfoundation that must be implemented to create a successful platform for the
proof-of-concept program.

51

Personalized
Genomic
Medicine
Genomic Foundation
Care Management Integration

Care Management and Data Foundation

Fig. 3.

The four primary building blocks for successful molecular medicine.

Success would be defined in terms of the following criteria:
1.)Creating a Disease Module meeting Yamaguchi and the Japan health care needs:

Development of the disease module will include clinical screening rules, decision
support, and disease specific physician content.

The development will create the teamof informaticians, bioinformaticians, geneticists and clinicians who will ultimately be
the project team for the ongoing development. In addition, this project team will most
likely set the agenda for the entire proof-of-concept activites.
2.)

Ability to conduct data integration:

Clinical and molecular genetic data

integration is at the heart of molecular medicine and the future of predictive medicine.
One of the first goals and measures of success is the successful integration of
appropriate data sources to be leveraged for automated screening and reporting
3.)

Technology implementation:

Yamaguchi has a long history of medical device andinformation implementation and use.

We anticipate the technological implementation

will be quick and efficient based on this experience.

Figure 4 demonstrates the basic

configuration for the infrastructure and figure 5 demonstrates the development of the52

IT infrastructure.
4.)

Technology adoption:

Our experience in the US indicate the most difficult but

simultaneously most important measure of success is the adoption of the technology by
the health care staff at the point of care. We have developed and used a complete
spectrum of support services required to facilitate physician adoption of the technology
and informatics that support genomic medicine

MCC / Yamaguchi University
Yamaguchi University

Public Databases- JBIRC- DDBJ- Pathological Data, Samples- Medical Information Systems

Clinical Application System-Yamaguchi Model
PointOne / Adoption Technologies, Platform

Genomic Test Companies

Bioinformatics Companies- Assay kits
- Instrument- Analytical tools- Database Systems- Software Development- Hardware

Figure 4. A schemata of the basic components important to the integration of data,
resources and technology to create the infrastructure for genetics medicine at
Yamaguchi.
A much more difficult set of measurements that will ultimately determine the success ofthe project will evolve about the outcomes of new treatments and detection
methodologies at the hospital.

These will depend on the specific disease choosen but

will reflect the following factors:
Patient analysis – ongoing production of patient specific recommendation andresults reports related to disease module of interest

53

Modification of treatment – capture and reporting of metrics related to efficacy
and using these metrics to demonstrate a positive affect on patient outcomes
Value in providing physicians with decision support in the consistent
application of standards of care and care management initiatives.

This is especiallytrue as the rate of change genomic discovery drives changes in what is consider anappropriate standard of care.
Value in being able to measure and assess physician compliance with caremanagement initiatives.

Personalized Genomic
IT Integration

Genomic Foundation
Genetic Counseling

Care Management

Organizational Sharing

Care Management Processes

Care Management

Figure 6. Development steps in the IT infrastructure.

Factors for Success
The following factors for success were identified in the main body of this report.
Following each is an assessment of Yamaguchi in each regard.

We do believe

Yamaguchi Prefecture and Yamaguchi University Hospital meet all of the major criteria
for success.

•Its’ assets are many and the risk of implementation is very low.

The organization selected should have a clear chain of authority from the top of

the organization down to the individual practicing primary care physicians.

54Organizations will more than one hierarchy or reporting chain for individual physicians
are less desirable for a proof of concept project because of the obvious potential forcompeting interests to impede a clear focus, direction and execution.
With a single University Hospital and associated Medical School and clear chain of
authority down through the affiliated hospitals to the clinics, Yamaguchi is ideal in thisregard.

•The organization selected should have experience with or at least enthusiasm

for applications of genomic medicine to clinical care.
Yamaguchi identified a core group of senior physicians with experience and enthusiasm
to champion the application of genomic medicine to clinical care.

•

The organization should have particular expertise in medical specialties inwhich genomic medicine can readily be applied using today’s knowledge of genomics.
Yamaguchi has particular expertise in liver diseases, gastrointestinal cancers, digestive
neoplasms, and hepatacellular carcinoma.

•

The organization should have a clear vision for a disease module they would

like to develop, the expertise to develop such a disease module, and the people, time,and other resources necessary to lead, facilitate, and execute and deploy a disease
module.
Yamaguchi has clearly identified an interest in digestive neoplasms and hepatacellular
carcinoma.

They have identified Professors Okita, Oka, Sasaki, and Inoue as leadersin this area would be able to lead development of such a disease module.

•

The organization selected should have an appropriate level of integration of

information technology into clinical practice.

This includes electronic storage of

relevant patient medical data. It also includes appropriate information technology
hardware installed at locations where primary care is practiced, and appropriate
information technology systems to communicate information to and from physicians.
Yamaguchi University Hospital has implemented a hospital wide electronic medical

55

record system.

•

The organization selected should have an appropriate data network approved

by appropriate authorities for communicating medical data from a central dataprocessing facility out to locations where primary care is practiced.
The prefecture wide data network for Yamaguchi University Hospital and its affiliatedhospitals is the only data network approved by a prefecture government for thetransmission of medical data in all of Japan.

56

Proof-of-Concept Program Defined and Next Steps
The next steps to implementing an application of genomic medicine to clinical care in
Yamaguchi would be a more detailed assessment of the site and following theimplementation methodology specified in this document.

The details of thisassessment are included in the section titled Assessment Project Definition, found below.
One would anticipate a full five days of intense interaction with the primary project
leads at Yamaguchi before the full scope, milestones, timelines, and project tasks can be
defined.

I.

Perform the Genomic Medicine Assessment

Different organizations are at different levels and have their own particular strengths
and weaknesses. By comparing their capabilities to a common model and organization
can identify any weaknesses that need to be addressed in order to achieve the goal of
personalized genomic medicine.
This assessment should include:
Care management and data foundation•

Care management processes•

Standard guidelines for initial diseases•

Data foundation

Care management integration•

Organizational sharing•

Information technology integration•

Tracking metrics

Genomic foundation•

Genetic counseling•

Genomic policies and procedures•

Information technology infrastructure

Personalized genomic medicine•

Information technology integration•

Integration with care management processes

II. Prioritize and Select Pilot ProjectWith an understanding of current clinical and technical processes and capabilities ingenomic medicine, the next step is to develop and prioritize initiatives that can be taken

57

to move the organization closer to the goal of clinical genomics.

The initial genomic

initiatives should assist the organization in meeting their objectives for other major,
current care management initiatives.

III. Develop Appropriate Genomic Infrastructure
The next step is to develop an appropriate infrastructure to support genomic medicine.
This infrastructure consists of enhancing the current care management processes,
providing the appropriate data integration, integrating genomic decision support
systems into the medical information platforms, providing education, providing
appropriate support systems and ensuring that any medical liability and ethicalquestions are addressed.

IV. Develop Pilot Project
Early adopter physicians are chosen to participate in the development of the disease
module and in the initial piloting of the disease module. These physicians are criticalto the development, improvement, and eventual success of the module. The physiciansreceive hands-on training on the module from domain experts.

The module should

contain clinical guidelines, educational material for physicians and patients, high risk
notification reports, treatment reports and modifications of office workflow.
The disease module is rolled out to all physicians after the initial pilot test begins togenerate successes.

V. Create Written Project Plan
Information for a written Project Plan must be gathered and summarized to create aproject template for all teams to work from.

The detailed assessment informationquestions and review material is provided below.

One anticipates a full week ofinteractions on site to fully explore the details of the Proof-of-concept program before awritten fully detailed project plan can be produced.
summarized into a written report as follows:

Project Planning Written Project Outline
I.

Executive Summary (1 page)
Introduction
Summary of Deliverables
Organizational Preparation

58

The information gathered isPhysician Engagement
Project Plan Highlights Based on Strengths and Areas for Development
Organization Preparation
Physician Engagement
Macro Overview of Project Plan (graphic)
Time and Cost EstimatesII.

IDN Preparation for PointOne System- Project Plans and Deliverables (3-5pages)
Specialty Team Plans Customized to IDN
1. Leadership Team
2. Implementation Team
3. Clinical Care Team
4. Ethics Team
5. Communication Team6. IT Team
7. Research Team
8. OtherIII.

Physician Engagement Plan and Deliverables (3- 5 pages)
Overview (graphic and narrative)
Engagement and roll-out plan for Existing Disease Modules
Beta User Group
Expanded User Group
Roll-Out plan for New Disease Modules
User Feedback

IV.

Cost of Services (2 pages)
List of Technology Adoption Services and associated costs
Resources required of IDN

V.

Two-week Timeline to Generate Project Report
Interviews and report presentation scheduled

Pre-work

Interviews Conducted

Days 1 and 2

Data Sharing Discussion

Day 3

Team members draft sections

Days 4 and 559

Project Manager and Coordinator consolidates

Days 5-7

Reviews/edits

Day 8

Executive Team reviews/edits

Days 9 -10

Report Finalized

Days 11 - 12

Report Presentation CreatedDay 13

Report and Project Plan Presented to IDN

Day 14

Assessment Tools for Project Definition
Business Background
Methods of Translating Discovery into Clinical Practice
Genomics Infrastructure
Technical Environment
Adoption Questions
Data Sources and Technology
Physician Adoption Questions
Medical Questions_______________________________________________________________________
Business Background•

How many employed physicians?

•

How many primary care physicians?

•

How many hospitals?

•

How many primacy care clinics?

•

How geographically dispersed are the primary care clinics?

•

What drivers are motivating a change?

•

Is there an interest in a particular disease?

Do you have an area of specificcompetence?
•

What issues are driving an interest in care management / genomics at yourorganization?

•

What impact (and when) will genomics have on your physicians? What
have you done to prepare for the change?

•

What competitive factors are impacting your organization?

•

What regulatory or governmental factors are impacting your organization?

Methods of Translating Discovery into Clinical Practice60

•What disease(s) are “high visibility” for your patient population?

•(e. g. in US this would be Breast Cancer, Prostate Cancer)•

What disease(s) are “high volume” for your patient population?

•(e.g. in US: CHF / DM)•

What “screening tests” are you interested in (or trying to) initiating and/or
expanding?

•(e.g. in US: colonoscopy)•

What obstacles do you see to physicians adopting a “care management”
module?

•(e.g. resist cookbook medicine, liability, no accepted standards)

•

What

structure

is

there

in

place

for

reviewing-customizing-modifying-approving a disease module? (or practiceguidelines)•

How long does that process (above) take?

•

What government agencies (e.g. US Preventative task force, AHRQ, etc)
exist that define, publish, promulgate standards of care?

•Will patients accept self-completing a form with information being
forwarded to their physician?

Will they accept paper form, electronic form,

web form?
•

Will patients be willing to provide (in the above manner) information about
their family history (or will they consider this too private to do so)?

•Is there a current care management process? Do you have an organizationthat provides supports care management initiatives?

•

What are your current care management initiatives?

•

How do you prioritize new initiatives?

•

How are you supporting quality of care initiatives?

•

How effective are your current quality of care initiatives?

•

How do you prioritize new quality of care initiatives?

•

What is your process for developing new quality of care initiatives?

•

What is your process for rollout of new quality of care initiatives?

•

What genomic diseases are of the most interest to you?

•

How long have you had a care management organization?

•

How to you track your successes in care management initiatives?

•

Do you measure physician behavior?

61

If so, how?

Genomics Infrastructure•

What genetic testing is done by your organization?

•

Do you have a dedicated genetic counseling program?

•

What processes and procedures are in place?

•

How are the genetic counseling resources engaged by physicians?

•

How is genetic counseling provided to patients? (by counselors, physicians,
nurses, etc.)•

What is the attitude of patients and physicians to genetic counselors?

•

Do you have policies and procedures related to privacy, IRB, etc?

•

Who is responsible for office policies and procedures related to genetics?

•

Do you have a method of gathering family history data from patients?

•

Do you have a method of making family history data available to physicians?

•

Do you have a decision support system that assists physicians ininterpreting genetic test results?

•

Do you have a policy for handling family history data?

•

How do you provide genetic education to primary care physicians?

•

How do you keep your physicians current on best practices related togenetics?

Technical Environment•

Have you implemented any IT systems that store patient related medical
data (e.g. billing•systems, lab systems, prescription systems, EMR systems, etc.)?

•

Do you have an enterprise data warehouse of patient related medical data?
If so, what information is in the warehouse?

•

What IT infrastructure exists to support physician use of and maintenanceof electronic patient related medical data?

•

Have you implemented an EMR?

•

How does your IT infrastructure support physicians in providing consistent
care?

•

What lab system(s) are being used?

•

What billing system(s) are being used?

•

What coding systems are being used?

•

How centralized are the lab and billing systems?

•

Have you implemented an EMR?

•

If so, what percentage of physicians are using the EMR?

62

(i.e. snomed, ndc, icd, etc.)•

Do you have an electronic prescription system?

•

If so, what percentage of prescriptions are written using the system?

•

Do you have a master patient index?

If so, what systems are connectedwith it?
•

What is your database standard?

•

What is your hardware standard?

•

What is your application server standard?

Adoption Questions•

What is the number of employed versus closely affiliated physicians? Whoshares common information systems?

•

What is the physicians’ attitude or level of interest in new information
systems?

How successful have implementation efforts been in the

past? What factors are the key to this success or failure? Who are the mostimportant stakeholders?
•

How are physicians compensated? Is any of their compensation tied toclinical outcomes or organizational initiatives?

•

What types of ethics boards are there? How do they operate?

•

How would you describe the culture of medicine in Japan? Specifically, howis the culture with regard to genomic medicine? Technology innovation?
Doctor-patient relationship?

Data Sources and Technology•

What data is available digitally?

(i.e. lab results, prescription drugs, billingclaims, x-ray, etc.)•

Does Yamaguchi have a data warehouse?

If so, what is in the warehouseand how is it used?
•

How are lab results distributed?

•

How is family history information captured?
completed a family history?

•(electronically, printed, paper, etc.)
What % of patients have

What diseases are covered?

What clinical decision support systems currently exist for physicians andhow do physicians access the reports?

•

What are the hardware, software and O/S standards?

•

Do they use HL7 for extracting and communicating medical information?

•

Do they use ICD-9, CPT, NDC or other standard coding procedures?

63

Physician Adoption Questions•

How many physicians are affiliated with the center?
and clinics?

•

How many hospitals

How many patients are treated annually by the center?

Are the affiliated physicians employed by the medical center or independent,
or employed by some other entity?

•

Is the medical center affiliated with a university?

•

Do the physicians specialize in areas that are analogous to primary care,

With a medical school?

such as family practice and internal medicine?
•

To what extent do the physicians use computerized equipment in theirpractices (email, hand-helds)?

•

How does the medical community, in general, feel about genomic medicine?

•

How does the public appear to feel about genomic medicine?
patient demand on any front?

•

How does the media treat the issues?

Do physicians have an ongoing educational requirement in order to practice,as they do in the U.S.?

•

Is thereIf so, how is this education typically conducted?

Has “Quality Assurance” in health care become in vogue?

If so, iscomputerization of processes seen as one avenue of attractive solutions toquality issues?
•

What type of ethical standards must health care data meet?

(The U.S.

analogies are Internal Review Board for patient protection and HIPAA for
privacy and security of data).
Medical Questions•

What do you anticipate would be the physician response to “care guidelines”?

•

What is the physician and patient attitude towards genetic testing?

•

Re: Breast Cancer:oWhat is the current incidence of breast cancer in women in Japan?

oWhat is the prevalence of BRCA mutation in Japan?

oWill Japanese patients respond well (and with what accuracy) to family
history questionnaires?

o
•

Re:

Are prophylactic surgical procedures being performed?
Hereditary HemochromatosisoWhat is the incidence of HH in Japan?

oWhat is the prevalence of C282Y and H63D HFE mutations in Japano

Are there other mutations of the HFE gene associated with HH that arecommon in Japan?

64oWill Japanese physicians/patients be receptive to phenotype/genotype
screening to identify and treat HH before clinical symptoms develop?

•

Re: ThrombosisoWhat is the incidence of venous thromboembolism in Japan?

oIs the prevalence of Factor V Leiden, Prothrombin G20210A mutationand other congenital hypercoagulable states in Japan similar to the
U.S.?

o
•

What is the current diagnosis and treatment protocol for acute DVT?

Re: Colon CanceroIs there a population difference in cell type, distribution, risk (some work
was being done at Nagoya University Medical Center?

•oWhat is the incidence of HNPCC in Japan, and the genetic basis thereof?

oWhat is the prevalence of hMLH1 and hMSH2 in Japan?

Are there other diseases that have an established genetic basis that would
be of interest clinically or for research?

••

Buerger’s disease•

Takayasu’s arteritis•

Biliary Atresia?

•

Fibromuscular Dysplasia (renal artery)•

Gastroesophogeal cancer?

•

Hepatic Carcinoma?

Are there subpopulations of the Japanese population that have a higher
incidence of specific genetic traits?

•

What 3 genetic discoveries would you like to see moved quickly andefficiently into clinical practice?

•

What 3 genetic discoveries do you see in the next 3 years that have thepotential to significantly impact clinical practice65

Notes from March, 2004 Assessment Trip to Yamaguchi.
I.

Preliminary Assessment
A.

Organization of Yamaguchi•

Following are details of the organization of health care network in
Yamaguchi•

Side by side at top is Yamaguchi Medical School (YMS) and Yamaguchi
University Hospital (YUH)•

Each department chair at YMS is director of corresponding dept at
YUH•

There are 26 parallel depts between YMS & YUH (e.g. surgery,internal med, ortho, etc.)•

There are 10 additional basic science depts at YMS w/ no parallel at
YUH (e.g. biochem)•

Dean of YMS is elected by dept chairs at YMS and is also Director of
YUH•

Yamguchi prefecture has only one University hospital - otherprefectures sometimes have more than one•

A single University Hospital is good because all doctors report up
single chain of command, ultimately to single person at top (e.g. Dean of
YMS/Dir of YUH)•

In Yamaguchi there are 42 affiliated hospitals•

Each director at YUH also leads corresponding departments ataffiliated hospitals and directs activities.

66

•

Affiliated hospitals have clinics at the lowest level.

•

Physicians cycle between YUH and affiliated hospitals every 2-3 years.

B.

Primary Care•

Primary care occurs at all levels.

•

50-60% of patients at YUH are there for primary care.

•

40-50% have been referred up from affiliated hospitals for
specialty care.

•C.

A pilot would likely first be implemented at YUH.
Areas of Interest•

In Japan prevention is not covered, only treatment – be careful don’t go
to far with prevention, leverage current best practices•

Would want disease module that combines clinical and genetic data tohelp treatment.

•

Liver diseases and gastointestinal cancers are key area of interest•

Specifically interested in digestive neoplasms including hepatacellular
carcinoma.

•

Disease module would combine clinical and genetic data to help
determine degree of malignancy of tumor, to be able to choose
appropriate treatment – improve upon current understanding of “degree”
of malignancy/metastatsis•(Similar to CHF module for Roche)•

Genetic/clinical data integration & presentation

67

•
D.

Outreach to community throughout Yamaguchi
Existing Care Mgmt Infrastructure•

Had to explain concept of care mgmt initiative and quality of careinitiative•

Doesn't sound like they have as robust a process or infrastructure forsystematically handling these - perhaps physicians are given more
freedom/leeway - not controlled/managed as tightly•

All new care initiatives come from Director of YUH - more top down
directed than U.S. and perhaps integrated with research process (type of
metrics gathered might run afoul of IRB’s in U.S.?)•

clinical metrics focus more on long term patient outcomes as opposed tophysician compliance or economics•

adoption issues may be easier though because of culture & top down
structureE.

Project Champions•

Who would head pilot project and development of disease module?

•

Inoue, Sasaki, Okita, Oka (Prof of Surgery) w/ Okita's interests key
because of position•

Prof Okita is overall Dean of YMS and Director of YUH and
Chair/Director of Dept of Gastroenterology and Hepatology.

His is also

an oncologist, and head of Japan Society of Hepatology.
F.

Project Goals & Measures of Success•

How would pilot test be conducted, how would we define success?

68•

get to point where physicians understand new way of doing medicine
incorporating genetics then success (Inoue)•

Technology implementation•

Disease module development•

Data integration•

Patient analysis – recommendation reports, validation•

Modification of treatment – metrics related to efficacy•

currently associations develop and release standards of care andprotocols - Inoue saw value in providing automated support for helping
physicians remember protocols and providing decision support tophysicians to understand what to do•measuring physician compliance w/ standards of care seemed like anewer concept but could be potentially useful (but be careful of physician“King of Castle” syndrome)69June, 2003 Report of Visit to Yamaguchi
Reported by Yoshiya FUKUMA
June 16, 2003
Date

: June 11, 2003, 9:00AM to 12:00PM

Venue: Medical Creative Center, Yamaguchi University
Ube, Yamaguchi
Visitor: Oku, Fukuma / Hitachi Software
Matsuura, Katagiri / JBIRC
Yamaguchi / Fujitsu
Tanikawa / Hitachi Ltd.
Saito / ABIAkiba / NEC
Takaji / Sysmecs
Muramoto / Intech
Those companies listed above are members of JBIC.
Persons who met : Dr. Okita, General Director, Yamaguchi University Hospital
Dr. Kousuke Sasaki, School of Medicine, Yamaguchi University
Dr. Inoue, Informatics, School of Medicine, Yamaguchi University
Purpose of Visit: Presenting PointOne’s GKMS in general
1. Background
JBIC who is responsible for managing JBIRC made lease contract with Yamaguchi
University to rent the space at Medical Creative Center owned by Yamaguchi University.
The rent agreement has been valid since April for one year. The major focus is tointroduce a clinical system by bioinformatics with introducing GKMS designed by
PointOne.
2. Key persons at Yamaguchi University
The university is located at Ube, Yamaguchi where is about 1 hour and 30 min. by flightfrom Haneda, Tokyo. You will have an option to fly JAL or ANA with B767.
Dr. Okita, in clinical side, is the general director of Yamaguchi University Hospital. I
believe that he is the most important person to decide what kind of systems might beuseful for clinical practice at the university hospital. Although his background is mainly

70

from medicines, he seems to understand some genetics. He also seems to have enoughEnglish skills. According to his message broadcasted from the home page, he has
responsibilities to improve the management structure of the hospital by challenging the
new domains since the government expects every state owned university to be
independent.
Dr. Sasaki, in research side, has been contacted with Shimoda past several months
discussing the possibilities of collaborations in bioinformatics applied to clinical. His
profession is “oncology” especially utilizing comparative genomic hybridization (CGH)
methods. The dozens of his references written in English are available. We including themembers of JBIC shall not misunderstand that his research of CGH is only his research,
it will not be a major part of the body applied to the systems like GKMS. The reason
why Shimoda has been contacted with Dr. Sasaki is he has been very generous about
introducing other key persons at the school regarding to the issue.
Dr. Inoue, research side, is a professor for informatics at the school of medicine. He is
also important person since he exclusively handles the IT infrastructures at the schoolof medicine and knows both clinical and research areas of informatics. Although he is
not a physician, he understands medicine and informatics together, which I find his
presence very unique.
I MUST SPECIFICALLY REMARK THAT THESE THREE GENTLEMEN KINDLY
ATTENDED THE WHOLE SESSION FOR THREE HOURS. IT IS RARE CASE
AMONG THE PHYSICIANS IN JAPAN ACCORDING TO MY UNDERSTNADING.
THEY ALSO EXPRESSED THEIR INTERESTS TO ATTEND OTHER SESSIONS(June 17 and June 26).
3. Presentations of GKMS
Fukuma made the presentations of followings.
(1) PointOne’s background and relationships with JBIRC and BiGG.
(2) An overview of GKMS
(3) “Adoption” approaches. Fukuma especially emphasized the importance of“Adoption” to implement the system. Also talked about “Janet” little bit.
(4) Bioinformatics background associated with GKMS.
The presentations materials are mainly based upon the file given by Peter Tonellato in
addition to some files originally designed by Fukuma. Most of the presentations are71

translated into Japanese with English sentences. In addition, the presentation took
almost 60 min. then proceeded to discussions for two hours.
4. Comments and Responses from Yamaguchi University(1) They really want to know about how Aurora are successfully working from sample
collections, initial screening with parameters to informatics levels. In short, theywant little more details from physician’s side.
(2) There is no such entity like Aurora in Japan according to their understandings. Also
it is difficult to introduce the system like this as “university level”. There is, however,an alternative way to consider the issue which is to assign a Professor, he or she will
be on top like Aurora, then networking with other local clinics and physiciansworking in Yamaguchi. This may be practical way to facilitate the system by
avoiding many interventions rendered by officials.
(3) They need to specifically assign a single disease model, which is typical for theJapanese patients. Otherwise it is very difficult to facilitate the issue.
(4) They also understand that it is vital for them to follow up the patients who aretaken care by the physicians. What about their recent conditions, etc.
(5) The cost of genetic test in Japan is still too high. It may cost like several hundreds
dollar for one assay, etc.
(6) It is very important to bring the evidenced based data to the system like this.
(7) Ministry of Welfare has been worked to make hospitals IT oriented past 20 years
with almost no success. They are still arguing how each patient can carry own IC
card memorized their physiological data. Dr. Okita thinks that there are some datathat a patient may not want to have it. So he thinks that a physician rather than apatient shall basically control the data.
(8) Although the ministry has been put efforts for references like journals as databases,
there are no genetic databases available for clinical areas. Also almost no practical
SNP data available for physicians.
(9) There is LAN system at the school of medicine which links between “Clinical” sideand “Research” side on campus. The system is called “Shugaku-LAN”. (Shugaku
means “To study”) According to Dr. Inoue, he really believes that system like this inJapan’s medical field is very rare. Since the school already owns the system, Dr.
Inoue thinks that it could be important to implement the system like GKMS with
Shugaku-LAN at Yamaguchi University.
(10) Dr. Okita believes that “care” is more important than “diagnosis” for today’s
medicine.

72

Supporting Material
Appendix 2. References to Companies in the Medical Science Industry
related to Japanese Health Care Servises.
1. Pharmaceutial, Bio, ME, and Reagent companies
AusBiotech
Amersham Biosciences Co., Ltd
Applied Biosystems Japan Ltd
Banyu Pharmaceutical Co., Ltd.
Chugai Pharmaceutical Co., Ltd.
Ciphergen Biosystems, Inc.
Daiichi Pharmaceutical Co., Ltd
Degussa-Huls .
Fujisawa Pharmaceutical Co., Ltd.
Invitrogen Japan K.K.
Kaken Pharmaceutical Co., Ltd.
Kyorin Pharmaceutical Co., Ltd.
Kyowa Hakko Kogyo Co., Ltd.
LTS Lohmann Therapie-System AG
Mitsubishi Pharma Corporation
Neurochem
Pharmacia Corp.
Oxoid Ltd
Santen Pharmaceutical Co., Ltd.
Sumitomo Pharmaceuticals Co., Ltd.
Taiho Pharmaceutical Co., Ltd.
TransDermal Technologies,Inc.

2. CROs, CSOs, SMOs,Consultant and Other Service Providers
Adamas Consulting Ltd.
Aster・Cephac
Bespak Europe Ltd.
Charmex Ventures Ltd.
Chiltern International, Inc.
Clinical Trial Services(CTS)73

ComGenex Inc.
CroMedica Prime Inc.
Detapharm Australia Pty Ltd.
DxS Ltd.
Guildford Clinical Pharmacology(GCPL)
HFL
Huntingdon Life Sciences Ltd.
ICON CLINICAL RESEARCHInCROM
Inveresk Research
Medical Action Communications Ltd.
NOTOX Safety ＆ Environmental Research B.V.
Omnicare Clinical ResearchIntercern Clinical Research Networks
In Vitro Technologies
Shin Nippon Biomedical Laboratories, Ltd.
N S Clinic
Omnicare Inc.
Omnicare Clinical Research
Origin Pharmaceutical Services Ltd.
Pharmaceutical Profiles
Pharm-Olam International
Phase Forward Inc.
PPD Development
PRA International
Quintiles Transnational, UK
RCC Ltd
ScantoxShin Nippon Biomedical Laboratories, Ltd.
SIMBEC Research Ltd.
Summit Pharmaceuticals International
Sumisho Electronics Co., Ltd.
Technomark

Consulting Services Ltd.

TNO Pharma Japan Office

3. Genome Drug Discovery Companies

74

Arachnova Ltd.
Astex Technology Ltd.
AtugenBioFocus plc
Biovation Ltd.
Cambridge Drug Discovery Ltd.
Cognitive Drug Research Ltd.
Crucell3-Dimensional Pharmaceuticals Inc.
Discovery Technologies Ltd.
Evotec OAI
Gemini Genomics
Inpharmatica Ltd.
INTELLIgene Expressions Inc.
Oxagen Ltd.
Pharmagene publications
Tripos Inc.

4. Pharmaceutical Related Societies & Organization, Bio Partnering
ACRP(Association or Clinical Research Professionals)
Asia Pacific Conference & Exhibition on Anti-Aging Medicine
BIO Asia-Pacific
BIO Partnering
BIO ( Biotechnology Industry Organization)
Center Watch
CPhI Japan
DIA(Drug Information Association)
IBC USA Conferences
IFPMA(International

FederationofPharmaceutical

Manufacturers

Association)
JPMA(Japan Pharmaceutical Manufacturers Association)
PhRMA(Pharmaceutical Research and Manufacturers of America)
Regulatory Affairs Professionals Society
SNIP(Syndicat National de l'Industrie Pharmaceutique)
VFA（Verband Forschender Atzsneimittelhersterller E.V..)5. Governmental Offices, Bio Associations

75

ABPI(The Association of the British Phrmaceutical Industry)
Basel Area Business Development
Biotechnology Industry Organization
BPI(Bundesverband der Pharmazeutischen Industrie)
CDC(Centers for Disease Control and Prevention)
FDA(Food and Drug Administration)
IIC Industrial Investment Council
ISA (Invest in Sweden Agency), Embassy of Sweden
Japan Bioindustry Association
Kanagawa Academy of Science and Technology
Locate in Scotland
MHW(Ministry of Health and Welfare)Mins. Of Economy, Trade and Industry
NCI(National Cancer Institure)
NIH(National Institute of Health)Nord-Pas de Calais DEVELOPPEMENT
North Carolina Biotechnology Center
Trade Partners UK
USPTO(US Patent and Trademark Office)White House
WHO(World Health Organization)

6. Universities and Institutions76

DDBI(DNA Data Bank of Japan)
DISC(DNA Information and Stock Center)
EBI(European Bioinformatics Institute)
Edinburgh Research and Innovation(The University of Edinburgh)
EMBL(European Molecular Biology Laboratory)
GeneMap99
GenomeNet
Human Genome Center, Institute of Medical Science, University of Tokyo
Institut Pasteur
JST ALIS Project
LLNL Human Genome Center
NCBI/GenBank
NCC (National Cancer Center - Japan)
NHGRI(National Human Genome Reserch Instirute)
Sanger Centre
Science/NCBI Human Gene Map
UCLA/Chemistry and Biochemistry
UK Human Genome Mapping Project Resource Centre

7. Libraries Related, Journals, Publishers and News Media
Asahi Shimbun
Ballantyne Ross Ltd.
BL(British Library)
Businesswire
Britanica Internet Guide
Cell
Chicago Tribune
Clontech Japan
CNBC
CNN
CNNfn
Dow Jones Business Information Service
Drug Discovery Today（Elsevier Science）
FOX News
Genome Research
Harvard University /Biology

77

Health Gate
Journal of Biological Chemistry
Journal of Molecular Biology
Medical Matrix
Mainichi Daily News
National Center for Biotechnology Information
National Diet Library
NatureNBC
Nikkei Net Interactive
Pedro's Biomolecular Research Tools
PJB Publications Ltd.
PR NESWIRE
Science
Science International
The Daily Yomiuri
The Philadelphia On Line
The New York Times
The Wall Street Journal
The Washington Post
TOTAL NEWS8. Database Companies, Other Health care Information, Organizations andAssociations, Patents
Agency for Health Care Policy & Research
American Association of Colleges of Pharmacy
American Association of Health Plans
American Association of Pharmaceutical Scientists
American Health Care Association(AHCA)
American Hospital Association
American Medical Association
American Society of Health System Pharmacists(ASHP)
Association for Clinical Research Professionals
BioCommerce Data Ltd.
BioOnline
Celera Genomic

78

Cheshire Innovation Park(Shell Research Ltd.)
Code of Federal Regulations
Euro-Japanese Exchange Foundation(EJEF)
Food and Drug Law Institute
HCFA(Health Care Financing Administration)
Health Insurance Association of America(HIAA)
Health World Online
IBM Corporation
Incyte Genomics
Intellectual Propery Law Web ServerInternet Drug Index
Japan Medical Association
Japan Pharmaceutical Association
Johns Hopkins University
Mayo Clinic
Med Info
Medaccess
MEDIS-DC(The Medical Information System Development Center)
Medmarket
Miller Insurance Group Ltd.
Newsfile
PSL Consulting GroupTokyo Metropolitan Institute of Gerontology
Regus
Reed Exhibitions Japan Ltd.
U.S. Pharmacopeia
University of Wisconsin

79

Appendix 3. Useful Clinical Genetic Information Resources (withhyperlinks)
American Academy of Family Physicians (AAFP)The AAFP has endorsed a Recommended Curriculum Guidelines for Family Practice
Residents.
American Academy of Pediatrics, Section on Genetics and Birth Defects
Established in 1990, this section meets for the purpose of discussing ideas, developing
programs and projects which will improve the care of infants, children and adolescentswith genetic disorders or birth defects, and educating primary care pediatricians about
the role of genetics in their practices.
American College of Medical Genetics (ACMG)
The ACMG is an organization whose membership includes biochemical, clinical,
cytogenetic, medical and molecular geneticists, genetic counselors, and other healthcare professionals committed to the practice of medical genetics.
American Society of Human Genetics (ASHG)
The American Society of Human Genetics (ASHG), founded in 1948, is the primary
professional membership organization for human geneticists in North America. The
ASHG brings together investigators in human genetics to share research findings,
primarily through the Society's annual meeting and its official monthly publication, The
American Journal of Human Genetics.
CDC Office of Genomics and Disease Prevention
The site provides information related to human genome research and how discoveries
can be used to prevent disease. Access to the collaborative HuGENet (The Human
Genetics Epidemiology Network).
Communities of Color and Genetics Policy Project
The Project's focus is to develop a process for engaging communities of color of diverse
socio-economic levels in dialogues relating to genome research and its resulting
technology. It's outcome will be recommendations for laws, professional standards andinstitutional policies regarding the use and application of genome research andtechnology.
Council for Responsible Genetics (CRG)
80

The CRG, founded in 1983, is a national nonprofit organization of scientists,
environmentalists, public health advocates, physicians, lawyers and other concerned
citizens. CRG encourages informed public debate about the social, ethical, andenvironmental implications of new genetic technologies, and advocates for socially
responsible use of these technologies. Publishers of the magazine, GeneWatch.
Department of Energy (DOE) Human Genome Project
The Human Genome Project, initiated by the DOE in 1986 to map and determine thecomplete DNA sequence of the human genome. Includes a vast amount of information,
including the Primer on Molecular Genetics, the Gene Gateway, a Genome Glossary,and much more.
Foundation for Genetic Medicine, Inc.
The Foundation was established to examine critical issues and help develop and gain
acceptance for public policies which support and advance the ethical development ofgenetic medicine for improved human health care. It is also concerned with helping oursociety achieve "genomic literacy" through education.
GeneCards
Gene Cards is a database of concise information on gene structure, function andinvolvement in disease processes.
GeneTests-Gene Clinics
Publicly funded genetic information site. Includes the publication Gene Reviews(previously Gene Clinics), worldwide testing laboratory and clinic directories, and ateaching tool, "The Primary Care Physician: The Primary Source of Genetic Testing
Information", and more.
Genes and Disease
Genes and Disease is an online text containing information about genetic diseases
associated with specific chromosomes, a brief description of these disease, links to one or
two relevant PubMed citations, and link outs to national associations. Also available
fully searchable on the PubMed Bookshelf.
The Genetics Resource Center
Presents an exhaustive listing of genetic resources categorized by information type,such as books, journals and articles, information for students, among others.

81

The Genome Action Coalition (TGAC)
Begun in 1995, TGAC is involved in various advocacy issues including testifying before
Congress,

supporting

legislation

importanttogenetics

(such

as

genetic

nondiscrimination in insurance policies), along with conducting numerous briefings on
Capitol Hill and elsewhere.
The Genome Database
The official central repository for genomic mapping data resulting from the Human
Genome Initiative, maintained at the Bioinformatics Supercomputing Centre (BiSC) at
The Hospital for Sick Children in Toronto, Ontario, Canada. Includes information on
regions of the human genome, maps of the human genome and variations in the humangenome. Includes links and citations to outside resources.
GROW (Genetic Resources on the Web) Search Tool
Provides the ability to search the National Institutes of Health web pages for genetic
information through inputting terms of interest; e.g., breast cancer.
HuGENet Human Genome Epidemiology Network
A global collaboration of individuals and organizations committed to the development
and dissemination of population-based epidemiologic information on the humangenome. The Web site offers access to information on population-specific prevalence
data on human gene variants, epidemiologic data on the association between genetic
variation and diseases in different populations; quantitative population-based data on
gene-environment interaction; and population impact on the use of genetic tests andservices in improving health and preventing disease.
HuGEM (Human Genome Education Model) Project II
A collaborative effort, funded by the National Human Genome Research Project,
HuGEM II faculty will be providing educational workshops that are case-centered,consumer-involved and competency based.
Joint Genome Institute and Gene Sequencing Facility
Formed in 1997, the JGI is a virtual laboratory whose work will be conducted in a
number of labs allowing more efficient and effective use of expertise and resources
across labs. It takes advantage of the complementing strengths and expertise in genome
mapping, sequencing, genome technology development and information sciencesdeveloped at DOE genome centers at Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL),82

Lawrence Livermore National laboratory (LLNL), and Los Alamos National Laboratory(LANL) and those at other labs and universities.
Kansas University Medical Center, Information for Genetics Professionals
Provides information for genetic professionals (counselors, clinical and medical
geneticists) with regularly updated information on clinical, research, and educational
resources.
Mid-Atlantic Regional Human Genetics Network
The Network is a partnership of consumers, health care providers and otherprofessionals,

government

agencies,andcommercial

enterprises

toprovideopportunities to collaborate regionally in education, research and other relevant genetic
activities; to promote access to genetic services; and develop, facilitate and support thecollection and utilization of genetics services data.
National Cancer Institute
Information on genetics and cancer.
National Center for Biotechnology Information (NCBI)NCBI was established in 1988 as a national resource for molecular biology
information. Among its many important services, the Center provides public databases
and software tools for analyzing genome data. NCBI also works with the NLM toproduce PubMed.
National Coalition for Health Professional Education in Genetics
NCHPEG is a national effort to promote health professional education and access to
information about advances in human genetics from a diverse group of healthprofessional individuals and organizations.
National Human Genome Research Institute (NHGRI)NHGRI was eatablished in 1989 to head the Human Genome Project for the National
Institutes of Health.
National Society of Genetic Counselors, Inc. (NSGC)The Society's mission is to promote the genetic counseling profession as a recognized
and integral part of health care delivery, education, research and public policy. Position
statements are available from their homepage.

83

The National Taskforce for Newborn Screening and Genetic Resource Center(NNSGRC)
The National Taskforce will replace the Council of Regional Networks for Genetic
Services to bring together network representatives to encourage and facilitatecommunication and planning for genetic services
New York State Department of Health
NYS DOH has several genetic resources available including:•

Genetic Susceptibility to Breast and Ovarian Cancer: Assessment, Counseling andTesting Guidelines•

Evaluation of the Newborn with Single or Multiple Congenital Anomalies: A Clinical
Guideline•

New York State Specialists in Cancer Genetics Risk Assessment and Genetic
Counseling•

Genetic Testing Laboratories Approved to Provide DNA-Based Analysis for
Genetic/Cancer Predisposition Testing for Specimens Originating in New YorkState.

Office of Rare Diseases (ORD)
ORD provides information on more than 6000 rare diseases, including current research,
publications from scientific and medical journals, completed research, ongoing studies,and patient support groups.
Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM)
OMIM is a database which catalogs human genes and genomic disorders. The
database contains textual information, pictures, and reference information. It also
provides links to NCBI's MEDLINE and sequence databases.
OrphaNet
OrphaNet is a database providing access to information about rare diseases and orphan
drugs.
Promoting Safe and Effective Genetic Testing in the United States
Final Report of the Task Force on Genetic Testing. The Task Force was created by the
National Institutes of Health-Department of Energy Working Group on Ethical, Legal,
and Social Implications of Human Genome Research.

84

Public Health Genetics Society
The goal of the Public Health Genetics Society is to promote awareness of the role ofgenetics in public health and disease and the implications of genetic technology on
public health. The Society hopes to fulfill this goal by publishing a newsletter andsponsoring presentations, seminars and conferences related to these issues.
Secretary's Advisory Committee on Genetic Testing (SACGT)The SACGT will advise the government about all aspects of the development and use ofgenetic tests, including the complex medical, ethical, legal, and social issues raised bygenetic testing.
Sickle Cell Information Center
The mission of this site is to provide sickle cell professional and patient education, news,
research updates and world wide sickle cell resource.

85

Appendix 4.

Glossaryaffected: An individual who manifests symptoms of a particular condition

allele: One version of a gene at a given location (locus) along achromosome
Related Terms: allele frequency; allelic variant of unknown significance; compound
heterozygote; heterozygote; homozygote; locus; mutation; polymorphism; wild-typealleleallele frequency: (synonym: gene frequency) The proportion of individuals in a
population who have inherited a specific gene mutation or variant

allele-specific oligonucleotide testing: (synonyms: ASO, ASO testing) The detectionof a specific mutation using a synthetic segment of DNA approximately 20 base pairsin length (an oligonucleotide) that binds to and hence identifies the complementary
sequence in a DNA sample

allelic heterogeneity: (synonym: molecular heterogeneity)
Different mutations in the same gene at the same chromosomal
locus that cause a single phenotype
Related Terms: allele; locus heterogeneity; mutation
allelic variant of unknown significance: An alteration in thenormal sequence of a gene, the significance of which is unclear
until further study of the genotype and corresponding phenotype ina sufficiently large population; complete gene sequencing often
identifies numerous (sometimes hundreds) allelic variants for agiven gene
Related Terms: allele; benign variant; disease-causing mutation; mutation;polymorphism; sequence alteration
alternate paternity: (synonyms: false paternity, nonpaternity) The situation in which
the alleged father of a particular individual is not the biological father

86analyte: A complex biological component of an enzymatic reaction; a substance that is
typically measured in a Biochemical/Metabolic specialty laboratory that is absent,
reduced in quantity, or increased in quantity, as a result of an abnormality in a
metabolic pathway

Aneuploidy: The occurrence of one or more extra or missing chromosomes leading toan unbalanced chromosome complement, or, any chromosome number that is not anexact multiple of the haploid number

anticipation: The tendency in certain genetic disorders forindividuals in successive generations to present at an earlier age
and/or with more severe manifestations; often observed indisorders resulting from the expression of a trinucleotide repeat
mutation that tends to increase in size and have a more significant
effect when passed from one generation to the next
Related Terms: intrafamilial variability; mutable normal allele; trinucleotide repeat;
trinucleotide repeat testing; variable expressivity
Ashkenazi Jewish: (synonym: Eastern European Jewish) The Eastern European
Jewish population primarily from Germany, Poland, and Russia, as opposed to theSephardic Jewish population primarily from Spain, parts of France, Italy, and North
Africaautosomal: Refers to any of the chromosomes other than the sex-determining
chromosomes (i.e., the X and Y) or the genes on these chromosomes

autosomal dominant: Describes a trait or disorder in which thephenotype is expressed in those who have inherited only one copyof a particular gene mutation (heterozygotes); specifically refers toa gene on one of the 22 pairs of autosomes (non-sex
chromosomes)
Related Terms: de novo mutation; germline mosaicism; heterozygote; mode ofinheritance; penetrance; variable expressivity

87autosomal recessive: Describes a trait or disorder requiring thepresence of two copies of a gene mutation at a particular locus inorder to express observable phenotype; specifically refers to genes
on one of the 22 pairs of autosomes (non-sex chromosomes)
Related Terms: allele frequency; carrier; carrier testing; compound heterozygote;consanguinity; heterozygote; homozygote; mode of inheritancebackground risk: (synonym: population risk) The proportion ofindividuals in a given population who are affected with a particulardisorder or who have mutations in a certain gene; often discussed
in the genetic counseling process as a comparison to the patient's
personal risk given his/her family history or other circumstances
Related Terms: allele frequency; carrier rate; risk assessment; risk assessment
modification
band: When chromosomes at a particular stage in cell division are stained using one ofseveral types of preparations, a specific pattern of light and dark stripes (bands) appear
which can aid in identifying the chromosome and evaluating its structure

band level: The total number of bands estimated to be present in a
haplotype set (23) of chromosomes. When cell division is arrested
and staining is performed at an earlier stage of mitosis(prometaphase), chromosomes appear longer, with approximately
700-1200 bands. At a later stage of mitosis (metaphase),chromosomes are more condensed, with approximately 300-600
bands. At higher band levels, the greater resolution increases theability to identify more subtle chromosomal abnormalities andtheir breakpoints.
Related Terms: chromosome; high-resolution chromosome studies; karyotype
base pair: (synonym: bp) Two nitrogenous bases paired together
in double-stranded DNA by weak bonds; specific pairing of thesebases (adenine with thymine and guanine with cytosine) facilitatesaccurate DNA replication; when quantified (e.g., 8 bp), refers to
the physical length of a sequence of nucleotides
Related Terms: codon; nucleotide; reading frame

88benign variant: (synonym: polymorphism) An alteration in a gene distinct from thenormal, wild-type allele that does not appear to have a deleterious effect
Related Terms: allelic variant of unknown significancecarrier: An individual who has a recessive, disease-causing genemutation at a particular locus on one chromosome of a pair and anormal allele at that locus on the other chromosome; may also
refer to an individual with a balanced chromosome rearrangement
Related Terms: X-linked recessive; autosomal recessive; carrier rate; carrier testing;compound heterozygote; double heterozygote; heterozygote; obligate carrier; obligate
heterozygote
carrier rate: (synonym: carrier freqency) The proportion ofindividuals in a population who have a single copy of a specificrecessive gene mutation
Related Terms: allele frequency; carrier; heterozygote
carrier testing: (synonyms: carrier detection, heterozygote
testing) Testing used to identify usually asymptomatic
individuals who have a gene mutation for an autosomal recessiveor X-linked recessive disorder
Related Terms: X-linked recessive; autosomal recessive; carrier; heterozygote;homozygote; molecular genetic testing; mutation
centimorgan: (synonym: cM) The unit of linkage that refers to the distance between
two gene loci determined by the frequency with which recombination occurs between
them. Two loci are said to be one centimorgan apart if recombination is observed
between them in 1% of meioses.

chromosome: Physical structure consisting of a large DNA moleculeorganized into genes and supported by proteins called chromatin
Related Terms: aneuploidy; autosomal; cytogenetics; derivative chromosome;homologous chromosomes; karyotype; polyploidy
cis configuration: (synonyms: cis, coupling) Term whichindicates that an individual who is heterozygous at twoneighboring loci has the two mutations in question on the same89

chromosome
Related Terms: double heterozygote; pseudogene; variable expressivity
clone: An identical copy of a DNA sequence or entire gene; one or more cells derived
from and identical to a single ancestor cell; to isolate a gene or specific sequence ofDNA

coding region: (synonym: open reading frame) All exons of a genethat contribute to the protein product(s) of the gene
Related Terms: codon; exon; intron; promoter region; reading frame
codon: In DNA or RNA, a sequence of three nucleotides that codes for a certain aminoacid or signals the termination of translation (stop or termination codon)

compound heterozygote: An individual who has two different
abnormal alleles at a particular locus, one on each chromosomeof a pair; usually refers to individuals affected with an autosomal
recessive disorder
Related Terms: autosomal recessive; carrier; double heterozygote; heterozygote;homozygote
conformation-sensitive gel electrophoresis: (synonym: CSGE) A
type of mutation scanning in which a segment of DNA is screened
for mismatch pairing between normal and mutated base pairs.
Related Terms: DNA-based testing; denaturing gradient gel electrophoresis; molecular
genetic testing; mutation analysis; mutation scanning; polymerase chain reaction (PCR);
sequence analysis; single-stranded conformational polymorphism
congenital: Present from birth, but not necessarily genetic

consanguinity: Genetic relatedness between individuals
descended from at least one common ancestor
Related Terms: autosomal recessive; family history; pedigree
consultand: The individual (not necessarily affected) who presents for genetic
counseling and through whom a family with an inherited disorder comes to medical90attention

contiguous gene syndrome: A constellation of findings caused
by a small chromosome deletion or duplication that spans two
or more adjacent genes
Related Terms: FISH; deletion; duplication; high-resolution chromosome studies;microdeletion syndrome
cosegregation: The inclusion of two or more linked genes on achromosome in the same gamete leading to their transmission
together
Related Terms: crossing over; flanking marker; homologous chromosomes; intragenic
marker; linkage analysis; marker; recombination
critical region: The specific portion of a chromosome or a gene that, when altered insome way (deleted, duplicated, or otherwise mutated), produces the characteristic setof phenotypic abnormalities associated with a particular syndrome or disordercrossing over: (synonym: recombination) The exchange of asegment of DNA between two homologous chromosomes duringmeiosis leading to a novel combination of genetic material in thegameteRelated Terms: cosegregation; linkage analysis; marker
cryptic chromosome translocation: A chromosome translocation or rearrangement
detected by special techniques (e.g., fluorescent in situ hybridization [FISH], telomeric
detection) because it is too small to be seen with conventional cytogenetic techniques

CSGE: (synonym: conformation-sensitive gel electrophoresis) A
type of mutation scanning in which a segment of DNA is screened
for mismatch pairing between normal and mutated base pairs.
Related Terms: DNA-based testing; denaturing gradient gel electrophoresis; molecular
genetic testing; mutation analysis; mutation scanning; polymerase chain reaction (PCR);
sequence analysis; single-stranded conformational polymorphism
custom mutation analysis: Molecular genetic testing for a given specific mutation91

developed on an as-needed basis in a clinical laboratory for diseases for which testing
is not otherwise clinically available. Situations in which custom mutation analysis may
be used include: a) testing for at-risk family members when a disease-causing mutation
has been identified in an affected family member in a research laboratory; b) prenatal
testing for families in which a disease-causing mutation has been identified in an
affected family member by a laboratory not offering prenatal testing.

cytogenetics: The study of the structure, function, and abnormalities of humanchromosomes

de novo mutation: (synonyms: de novo gene mutation, new genemutation, new mutation) An alteration in a gene that is present for
the first time in one family member as a result of a mutation in agerm cell (egg or sperm) of one of the parents or in the fertilized
egg itself
Related Terms: autosomal dominant; germline mosaicism; germline mutation;
sporadicdeletion: Absence of a segment of DNA; may be as small
as a single base or as large as one or more genes
Related Terms: DNA-based testing; FISH; band; chromosome; contiguous gene
syndrome; critical region; disease-causing mutation; high-resolution chromosome
studies; karyotype; microdeletion syndrome
denaturing gradient gel electrophoresis: (synonym: DGGE) Identification of
mutations by electrophoresis of double-stranded DNA samples through a denaturing
gradient, such as urea. Certain mutations affect the migration pattern by changing thepoint in the gel at which the DNA denatures; mutant sequences can be distinguishedfrom wild-type sequences by comparing the electrophoretic pattern.

densitometry: Method of identifying gene dosage or expression by measurement oflight absorption on an autoradiogram (film) of a band (or spot) representing a DNA,
RNA, or protein sample; useful in detecting duplication mutations and heterozygous
deletion mutations

92

derivative chromosome: Term used to denote an abnormal chromosome consisting ofsegments from two or more chromosomes joined together as the result of atranslocation, insertion, or other rearrangement

DGGE: (synonym: denaturing gradient gel electrophoresis) Identification of mutations
by electrophoresis of double-stranded DNA samples through a denaturing gradient,such as urea. Certain mutations affect the migration pattern by changing the point in
the gel at which the DNA denatures; mutant sequences can be distinguished fromwild-type sequences by comparing the electrophoretic pattern.

diagnostic testing: Testing designed to confirm or exclude aknown or suspected genetic disorder in a symptomatic individualor, prenatally, in a fetus at risk for a certain genetic condition
Related Terms: DNA-based testing; direct DNA analysis; karyotype; linkage analysis;
molecular genetic testing; predictive testing; prenatal diagnosis
diploid: The normal number of chromosomes in a somatic cell; in humans, 46
chromosomes (22 pairs of autosomes and two sex chromosomes)

direct DNA analysis: (synonym: direct DNA) The use of any test
method, such as sequence analysis, mutation scanning, or mutation
analysis to detect a mutation in a gene
Related Terms: linkage analysis; mutation analysis; mutation scanning; sequence
analysis
disease-causing mutation: A gene alteration that causes or predisposes an individual
to a specific disease

DNA: (synonym: deoxyribonucleic acid) The molecule which encodes the genes
responsible for the structure and function of an organism and allows for transmissionof genetic information from one generation to the next

DNA banking: The process through which DNA is extracted
from any of a number of possible cell sources and stored93

indefinitely by freezing or refrigerating for future testing; done
when a specific test is not presently available or when the decision
to have testing has not been madeRelated Terms: DNA-based testing; informed consent; molecular genetic testing
DNA-based testing: (synonyms: DNA testing, molecular genetic testing) Testing thatinvolves the analysis of DNA, either through linkage analysis, sequencing, or one ofseveral methods of mutation detection

domain: A specific region or amino acid sequence in a protein associated with aparticular function or corresponding segment of DNA

dominant: See autosomal dominant or X-linked dominant.

dominant negative mutation: A mutation whose gene product adversely affects thenormal, wild-type gene product within the same cell, usually by dimerizing(combining) with it. In cases of polymeric molecules, such as collagen, dominantnegative mutations are often more deleterious than mutations causing the production ofno gene product (null mutations or null alleles).

dosage analysis: Method of measuring the quantity of a variety of analytes, including
DNA, RNA, and protein, by comparison with a known standard; can be used todetermine the number of copies of a sequence of DNA (i.e., to test for duplication anddeletion mutations) either by visual comparison of band intensity or numericalquantification by densitometry. If extra copies of a gene are present, intensity is greaterthan 100% on a gel or film; whereas, if one copy of the gene is missing, the intensity isapproximately 50%.

double heterozygote: An individual who is heterozygous fora mutation at each of two separate genetic loci
Related Terms: carrier; cis configuration; heterozygote; homozygote; locus; transconfiguration
duplication: The presence of an extra segment of DNA, resulting in redundant copies
94

of a portion of a gene, an entire gene, or a series of genes, usually caused by unequalcrossing-over during gene replication when gametes are formed in meiosis

dysmorphology: The clinical study of malformation syndromes

enzyme assay: Measurement of enzyme activity with a particular substrate; can beassessed in a variety of ways including quantification of the end product orcolorimetric analysis

euploid: Any chromosome number that is a multiple of the haploid number

exon: Coding sequence of DNA present in mature messenger RNA
Related Terms: coding region; intron; open reading frame
exon scanning: The process by which certain exons (coding regions within a gene),
under highest suspicion to contain a specific mutation, are subjected to testing via
conformation sensitive gel electrophoresis (CSGE), single-stranded
conformational-polymorphism (SSCP), denaturing gradient gel electrophoresis(DGGE), or other means deemed most appropriate, to confirm the presence of amutation before use of further testing, such as sequencing, to delineate the exact natureof the mutation; used to expedite analysis when the disorder in question can be causedby numerous possible mutations within a gene

false negative result: A test result which indicates that an individual is unaffected
and/or does not have a particular gene mutation when he or she is actually affected
and/or does have a gene mutation; i.e., a negative test result in an affected individual

false paternity: (synonyms: alternate paternity, nonpaternity) The situation in which
the alleged father of a particular individual is not the biological father

false positive result: A test result which indicates that an individual is affected and/or
has a certain gene mutation when he or she is actually unaffected and/or does not have95the mutation; i.e., a positive test result in a truly unaffected individual

familial: A phenotype that occurs in more than one family member; may have genetic
or non-genetic etiology

family history: The genetic relationships and medical history of a family; whenrepresented in diagram form using standardized symbols and terminology, usuallyreferred to as a pedigree
Related Terms: pedigree
family-specific mutation: In a family, the sequence alteration observed that causes or
predisposes to a particular disease; the mutation may be rare or common

first-degree relative: Any relative who is one meiosis away from aparticular individual in a family (i.e., parent, sibling, offspring)
Related Terms: family history; pedigree; second-degree relative
FISH: (synonym: fluorescent in situ hybridization) A technique used
to identify the presence of specific chromosomes or chromosomal
regions through hybridization (attachment) of fluorescently-labeled
DNA probes to denatured chromosomal DNA. Examination underfluorescent lighting detects the presence of the hybridized fluorescentsignal (and hence presence of the chromosome material) or absenceof the hybridized fluorescent signal (and hence absence of thechromosome material).

FISH-interphase: A technique used to identify the presence of specific chromosomes
or chromosomal regions through hybridization (attachment) of fluorescently-labeled
DNA probes to denatured chromosomal DNA. Examination under fluorescent lighting
detects the presence of the hybridized fluorescent signal (and hence presence of thechromosome material) or absence of the hybridized fluorescent signal (and hence
absence of the chromosome material). With interphase FISH, probes are introduced
directly to the interphase cell. Interphase FISH is often used for rapid detection of
specific types of aneuploidy in fetal cells and for the detection of certain deletions,96

duplications and other abnormalities in tumor cells. In contract to metaphase FISH,
interphase FISH does not permit visualization of the actual chromosomes; therefore,
certain structural rearrangements or aneuploidy will not be detected.
Related Terms: FISH-metaphase; aneuploidy; probe
FISH-metaphase: A technique used to identify the presence of specific chromosomes
or chromosomal regions through hybridization (attachment) of fluorescently-labeled
DNA probes to denatured chromosomal DNA. Examination under fluorescent lighting
detects the presence of the hybridized fluorescent signal (and hence presence of thechromosome material) or absence of the hybridized fluorescent signal (and hence
absence of the chromosome material). With metaphase FISH, cells progress throughthe division process until metaphase, when chromosomes are condensed and can be
individually distinguished. In contrast to interphase FISH, metaphase FISH permits
visualization of the actual chromosomes as well as the general location of theabnormality on the chromosome.
Related Terms: FISH-interphase; probe
flanking marker: An identifiable, polymorphic region of DNA (i.e., marker) locatedto the side of a gene (i.e., flanking), as opposed to an intragenic marker which islocated within the gene itself. Flanking markers are used in linkage analysis to track
the coinheritance of the gene in question.

flanking microsatellite analysis: The use of highly variable repetitive sequences
found in microsatellite regions adjacent to genes or other areas of interest as markers
for linkage analysis, DNA fingerprinting, or other diagnostic application

fluorescent in situ hybridization: (synonym: FISH) A techniqueused to identify the presence of specific chromosomes or
chromosomal regions through hybridization (attachment) offluorescently-labeled DNA probes to denatured chromosomal DNA.
Examination under fluorescent lighting detects the presence of thehybridized fluorescent signal (and hence presence of the chromosome
material) or absence of the hybridized fluorescent signal (and hence
absence of the chromosome material).

97

founder effect: A gene mutation observed in high frequency in a
specific population due to the presence of that gene mutation in asingle ancestor or small number of ancestors
Related Terms: allele frequency; population risk
frameshift mutation: (synonyms: out-of-frame deletion, out-of-frame mutation) An
insertion or deletion involving a number of base pairs that is not a multiple of three andconsequently disrupts the triplet reading frame, usually leading to the creation of apremature termination (stop) codon and resulting in a truncated protein productfull penetrance allele: In autosomal dominant, autosomal recessive,
and X-linked disorders caused by nucleotide repeat expansion, an
abnormally large allele that is associated with disease manifestations

gametogenesis: (synonyms: oogenesis, spermatogenesis) The meiotic process bywhich mature gametes (ova and sperm) are formed. Oogenesis refers specifically to the
production of ova and spermatogenesis to the production of sperm.

gene: The basic unit of heredity, consisting of a segment of DNA
arranged in a linear manner along a chromosome. A gene codes for a
specific protein or segment of protein leading to a particularcharacteristic or function.
Related Terms: allele; genome; genotype; mutation
gene conversion: The transfer of DNA sequences between twovery similar genes, most often by unequal crossing over duringmeiosis; can be a mechanism for mutation if the transfer ofmaterial disrupts the coding sequence of the gene or if thetransferred material itself contains one or more mutations
Related Terms: pseudogene; recombination; unequal crossing overgene product: Genes are transcribed into segments of RNA(ribonucleic acid), which are translated into proteins. Both RNA andproteins are products of the expression of the gene.
Related Terms: DNA; RNA; dosage analysis; gene; isoforms; protein truncation98

testing; transcription; translation
gene symbol: A unique abbreviation of a gene name consisting of
italicized uppercase Latin letters and Arabic numbers formallyassigned by the by HUGO Gene Nomenclature Committee after agene has been identified (Note: a putative gene may be referred to by
its locus name prior to its identification)
Related Terms: locus namegene therapy: Experimental treatment of a genetic disorder by replacing,supplementing, or manipulating the expression of abnormal genes with normallyfunctioning genes

gene transfer: The transfer of genetic material, ranging from a small segment of DNA
to the entire genome, from a human cell to another type of cell in culture in order tostudy the frequency with which known genetic markers are transferred together to therecipient genome; used to determine the physical proximity of genetic markers in thehuman genome; also used to study gene expression and regulation

genetic counseling: A process, involving an individual or family, comprising:evaluation to confirm, diagnose, or exclude a genetic condition, malformation
syndrome, or isolated birth defect; discussion of natural history and the role ofheredity; identification of medical management issues; calculation and communicationof genetic risks; provision of or referral for psychosocial support

genetic predisposition: (synonym: genetic susceptibility) Increased susceptibility to aparticular disease due to the presence of one or more gene mutations associated withan increased risk for the disease and/or a family history that indicates an increased risk
for the disease

genome: The complete DNA sequence, containing all genetic information andsupporting proteins, in the chromosomes of an individual or species

genomic microarray analysis: Array-based comparative genomic hybridization99

allows the simultaneous detection of submicroscopic DNA copy number changes atvarious loci throughout the genome

genotype: The genetic constitution of an organism or cell; also refers to the specific
set of alleles inherited at a locus

genotype-phenotype correlation: The association between thepresence of a certain mutation or mutations (genotype) and theresulting pattern of abnormalities (phenotype)
Related Terms: genotype; phenotype
genotyping: Testing that reveals the specific alleles inherited by an individual;
particularly useful for situations in which more than one genotypic combination can
produce the same clinical presentation, as in the ABO blood group, where both the AO
and AA genotypes yield type A blood

germline: The cell line from which egg or sperm cells (gametes) are derived

germline mosaicism: Two or more genetic or cytogenetic cell lines confined to theprecursor (germline) cells of the egg or sperm; formerly called gonadal mosaicism

germline mutation: The presence of an altered gene within theegg or sperm (germ cell), such that the altered gene can bepassed to subsequent generations
Related Terms: de novo mutation; germline; germline mosaicism
gonadal mosaicism: See germline mosaicism.

haploid: Half the diploid or normal number of chromosomes in a somatic cell; thenumber of chromosomes in a gamete (egg or sperm) cell, which in humans is 23
chromosomes, one chromosome from each chromosome pair100

haploinsufficiency: The situation in which an individual who is heterozygous for acertain gene mutation or hemizygous at a particular locus, often due to a deletion of thecorresponding allele, is clinically affected because a single copy of the normal gene isincapable of providing sufficient protein production as to assure normal function

haplotype analysis: Molecular genetic testing to identify a set of closely linked
segments of DNA; used in linkage analysis or when a given trait is in linkage
disequilibrium with a marker or set of markers

hemizygous: The situation in which an individual has only one
member of a chromosome pair or chromosome segment rather thanthe usual two; refers in particular to X-linked genes in males who
under normal circumstances have only one X chromosome
Related Terms: X-linked dominant; X-linked recessive; heterozygote; homologous
chromosomes; homozygote
heteroplasmy: The situation in which, within a single cell, there is a mixture ofmitochondria (energy producing cytoplasmic organelles), some containing mutant
DNA and some containing normal DNA
Related Terms: mitochondrial inheritance; pleiotropy; variable expressivity
heterozygote: An individual who has two different alleles at aparticular locus, one on each chromosome of a pair; one allele isusually normal and the other abnormal
Related Terms: carrier; homozygote; obligate carrier; obligate heterozygote
high-resolution chromosome studies: Analysis of the number and structure of thechromosomes when cell division has been arrested and the chromosomes stained at an
early stage (pro-metaphase) of mitosis. The chromosomes of a high resolution study
appear longer and reveal 700-1200 bands, allowing more detailed analysis of thechromosome structure, as opposed to the typical 300-600 bands observed with routine
metaphase banding.

homologous chromosomes: (synonym: homologs) The twochromosomes from a particular pair, normally one inherited from the101mother and one from the father, containing the same genetic loci inthe same order
Related Terms: chromosome; cytogenetics; hemizygous; karyotype; monosomy;
polyploidy; recombination; trisomy; trisomy rescue; uniparental disomy
homozygote: An individual who has two identical alleles at aparticular locus, one on each chromosome of a pair
Related Terms: compound heterozygote; heterozygote
hotspot mutation region: DNA sequences of high susceptibility to mutation due tosome inherent instability, tendency toward unequal crossing over, or chemical
predisposition to single nucleotide substitutions; region where mutations are observedwith greater frequency

imprinting: The process by which maternally and paternallyderived chromosomes are uniquely chemically modified leading
to different expression of a certain gene or genes on thosechromosomes depending on their parental origin
Related Terms: trisomy rescue; uniparental disomy
in-frame mutation: A mutation that does not cause a shift in the triplet reading frame;such mutations can, however, lead to the synthesis of an abnormal protein productinformativeness: In linkage analysis, the ability to distinguishbetween maternally-inherited and paternally-inherited DNA markers(polymorphisms) within or near a given gene of interest
Related Terms: haplotype analysis; linkage analysis; polymorphism
informed consent: Permission given by an individual to proceed with a specific test or
procedure, with an understanding of the risks, benefits, limitations, and potential
implications of the procedure itself and its results

insertion: A chromosome abnormality in which material from one chromosome isinserted into another nonhomologous chromosome; a mutation in which a segment of
DNA is inserted into a gene or other segment of DNA, potentially disrupting thecoding sequence102

interfamilial variability: Variability in clinical presentation of a particular disorderamong affected individuals from different families

intrafamilial variability: Variability in clinical presentation of a particular disorderamong affected individuals within the same immediate or extended family

intragenic marker: An identifiable, polymorphic region of DNA (i.e., marker) locatedwithin a gene (i.e., intragenic), as opposed to a flanking marker, which is located oneither side of a gene. Intragenic markers are used in linkage analysis to track thecoinheritance of the gene in question.

intron: Non-coding sequence of DNA removed from mature
messenger RNA prior to translation
Related Terms: RNA; coding region; exon; intronic mutation; splicing; transcription;translation
intronic mutation: A mutation (usually a base substitution) within an intron thatcreates an alternative splice site that competes with the normal splice sites during RNA
processing. Such a mutation results in a proportion of mature messenger RNA withimproperly spliced intron sequences.

inversion: A chromosomal rearrangement in which a segment of a chromosome has
inverted from end to end, and re-inserted into the chromosome at the same breakage
site. Balanced inversions (in which no net loss or gain of genetic material occurs) areusually not associated with phenotypic abnormalities, however, in some cases, genedisruptions at the breakpoints can cause adverse phenotypic effects, including someknown genetic diseases. Unbalanced inversions (in which loss or gain of chromosome
material occurs) nearly always yield an abnormal phenotype.

isoelectric focusing: Method of mutation detection by which proteins are separated
according to the pH at which their net charge is zero (isoelectric point); often used inconjunction with a western blot to allow identification of wild-type versus mutant

103

protein products. A DNA sequence alteration resulting in an amino acid substitution
can change the isoelectric point of a protein.

isoforms: The protein products of different versions of messenger RNA created fromthe same gene by employing different promoters, which causes transcription to skipcertain exons. Since the promoters are tissue-specific, different tissues express
different protein products of the same gene.

isolated: An abnormality that occurs in the absence of other systemic involvement

karyotype: A photographic representation of the chromosomes of asingle cell, cut and arranged in pairs based on their size and banding
pattern according to a standard classification

kindred: An extended family; term often used in linkage studies to refer to large
families

linkage: The tendency for genes or segments of DNA closely positioned along achromosome to segregate together at meiosis and therefore be inherited together

linkage analysis: (synonym: indirect DNA analysis) Testing DNA
sequence polymorphisms (normal variants) that are near or within agene of interest to track within a family the inheritance of adisease-causing mutation in a given gene
Related Terms: direct DNA analysis; haplotype analysis; polymorphism;recombination
linkage disequilibrium: In a population, co-occurrence of a specific DNA marker anda disease at a higher frequency than would be predicted by random chancelocus: The physical site or location of a specific gene on a chromosome

104

locus heterogeneity: The situation in which mutations ingenes at different chromosomal loci cause the same
phenotype
Related Terms: allele; allelic heterogeneity; genotype; locus; mutation; phenotype
locus name: An informally assigned abbreviation used in the process of mapping todesignate a putative gene prior to gene identification; once the gene is identified. The
locus name is generally replaced by a formally assigned gene symbol (which often
differs from the locus name).

loss of heterozygosity: (synonym: LOH) At a particular locus
heterozygous for a deleterious mutant allele and a normal allele, adeletion or other mutational event within the normal allele renders
the cell either hemizygous (one deleterious allele and one deleted
allele) or homozygous for the deleterious allele
Related Terms: deletion; hemizygous; heterozygote; homozygote
lyonization: (synonym: X-chromosome inactivation) The
phenomenon in females by which one X chromosome (eithermaternally derived or paternally derived) is randomly inactivatedin early embryonic cells, with fixed inactivation in all descendant
cells; first described by the geneticist Mary Lyon
Related Terms: X-chromosome inactivation study; X-linked dominant; X-linked
recessive; mosaicism; replication analysis
manifesting carrier: An individual who has, at a particular locus,
a recessive, disease-causing allele on one chromosome and anormal allele on the other chromosome and who manifests some
symptoms of the disorder; generally refers to female carriers of an
X-linked recessive mutation who are clinically affected, although
the phenotype is usually less severe as compared to males with thesame mutation
Related Terms: X-chromosome inactivation; X-chromosome inactivation study;
X-linked recessive; carrier; heterozygote; lyonization
mapped gene: (synonym: mapped phenotype) A gene or phenotype whose relative
position on a segment of DNA or on a chromosome has been established105

marker: An identifiable segment of DNA (e.g., RFLP, VNTR, microsatellite) withenough variation between individuals that its inheritance and co-inheritance withalleles of a given gene can be traced; used in linkage analysis

marker chromosome: A small chromosome containing a centromere occasionallyseen in tissue culture, often in a mosaic state (present in some cells but not in others).
A marker chromosome may be of little clinical significance or, if it contains material
from one or both arms of another chromosome, may create an imbalance for whatever
genes are present; assessment to establish clinical significance, particularly if found ina fetal karyotype, is often difficult.
Related Terms: supernumary chromosome
maternal contamination: The situation which occurs in prenatal testing in which asample of chorionic villus, amniotic fluid, or umbilical blood becomes contaminatedwith maternal (usually blood) cells, which can confound interpretation of the results ofgenetic analysis

methylation: The attachment of methyl groups to DNA at cytosine bases; correlatedwith reduced transcription of the gene and thought to be the principal mechanism in
X-chromosome inactivation and imprinting

methylation analysis: Testing that evaluates the methylation
status of a gene (attachment of methyl groups to DNA cytosine
bases); genes that are methyalted are not expressed; methylation
plays a role in X-chromosome inactivation and imprinting
Related Terms: Southern blot; X-chromosome inactivation study; imprinting;methylation; sequence analysis
microdeletion syndrome: (synonym: contiguous gene deletion syndrome) A
syndrome caused by a chromosomal deletion spanning several genes that is too small
to be detected under the microscope using conventional cytogenetic methods.
Depending on the size of the deletion, other techniques, such as FISH or other methodsof DNA analysis can sometimes be employed to identify the deletion106

microsatellite: (synonyms: satellite DNA, short tandem repeats) Repetitive segmentsof DNA two to five nucleotides in length(dinucleotide/trinucleotide/tetranucleotide/pentanucleotid e repeats), scatteredthroughout the genome in non-coding regions between genes or within genes (introns),
often used as markers for linkage analysis because of the naturally occurring highvariability in repeat number between individuals. These regions are inherently unstable
and susceptible to mutations.

microsatellite instability: (synonyms: MSI, replication error phenotype, RER) The
presence of a discrepancy between the size of microsatellites in DNA from tumor
tissue compared to nontumor tissue from the same person, resulting from mutations ina gene in the DNA mismatch repair pathway (MMR) that would normally correct theseerrors.

microsatellite instability testing: (synonym: MSI testing) Used to
identify tumors caused by defective mismatch repair by comparing
the number of nucleotide repeats in a panel of microsatellite
markers in normal tissue with the number from tumor tissue fromthe same individual. Microsatellite stability (MSS) is present if thesame number of repeats is present in each marker in both the tumor
and the normal tissue. Microsatellite instability (MSI) is present if
the number of repeats in the tumor and the normal tissue differs.
Related Terms: microsatellite; microsatellite instability; mismatch repair mechanism
mismatch repair mechanism: (synonym: mismatch repair) The DNA 'proof-reading'system controlled by certain genes that identifies, excises, and corrects errors in thepairing of the bases during DNA replication. Mutations in the genes responsible forthis mechanism can lead to certain genetic diseases and some forms of cancer.

missense mutation: A single base pair substitution that results in the translation of adifferent amino acid at that position

mitochondrial inheritance: Mitochondria, cytoplasmic organelles
107

that produce the energy source ATP for most chemical reactions in
the body, contain their own distinct genome; mutations inmitochondrial genes are responsible for several recognizedsyndromes and are always maternally inherited since ova containmitochondria, whereas sperm do not
Related Terms: heteroplasmy; mode of inheritance; penetrance; pleiotropy; variable
expressivity
mode of inheritance: (synonyms: inheritance pattern, pattern of inheritance) The
manner in which a particular genetic trait or disorder is passed from one generation to
the next. Autosomal dominant, autosomal recessive, X-linked dominant, X-linked
recessive, multifactorial, and mitrochondrial inheritance are examples

molecular genetic testing: (synonyms: DNA testing, DNA-based testing, molecular
testing) Testing that involves the analysis of DNA, either through linkage analysis,
sequencing, or one of several methods of mutation detection

monosomy: The presence of only one chromosome from a pair; partial monosomy
refers to the presence of only one copy of a segment of a chromosome

mosaicism: Within a single individual or tissue, the occurrenceof two or more cell lines with different genetic or chromosomal
constitutions
Related Terms: germline mutation; post-zygotic event
Multicolor FISH (M-FISH)/Spectral Karyotyping(™) (SKY(™)): (synonyms:
Multi-color-FISH, Multi-FISH, Multi-target) SKY and M-FISH utilize "wholechromosome paint" DNA probes, which are labeled with a unique fluorescent color foreach of the 24 human chromosomes. The technique visualizes and thus identifies
chromosomal material in marker chromosomes and subtle translocations whose origin
cannot be determined by other cytogenetic techniques.

multifactorial inheritance: (synonym: polygenic) The combined contribution of one
or more often unspecified genes and environmental factors, often unknown, in the108causation of a particular trait or disease

mutable normal allele: (synonyms: intermediate allele,
premutation) In disorders caused by nucleotide repeat expansion,an abnormally large allele that is not associated with clinicalsymptoms but that can expand into a reduced penetrance allele or afull penetrance allele when transmitted to offspring. Mutablenormal alleles are larger than normal alleles and smaller than
reduced penetrance alleles and full penetrance alleles.
Related Terms: anticipation; full penetrance allele; reduced penetrance allele;trinucleotide repeat; trinucleotide repeat testing
mutation: (synonyms: sequence alteration, splicing mutation) Any
alteration in a gene from its natural state; may be disease-causing ora benign, normal variant
Related Terms: allelic variant of unknown significance; benign variant; deletion;disease-causing mutation; frameshift mutation; in-frame mutation; point mutation;polymorphism; trinucleotide repeat
mutation analysis: (synonym: targeted mutation analysis) Testing forthe presence of a specific mutation (e.g., Glu6Val for sickle cellanemia), a specific type of mutation (e.g., the trinucleotide repeat
expansion associated with spinocerebellar ataxia type 1, deletions
associated with Duchenne muscular dystropy), or set of mutations(e.g., a panel of mutations for cystic fibrosis), as opposed to complete
gene sequencing or mutation scanning, which detect most mutationsin the tested region
Related Terms: Southern blot; allele-specific oligonucleotide testing; mutation
scanning; sequence analysis; trinucleotide repeat testing
mutation scanning: A process by which a segment of DNA isscreened via one of a variety of methods to identify variant generegion(s). Variant regions are further analyzed (by sequence analysis
or mutation analysis) to identify the sequence alteration.
Related Terms: CSGE; DGGE; DNA-based testing; PCR; SSCP; molecular genetic
testing; mutation analysis; sequence analysis

109negative predictive value: The likelihood that an individual with a negative test result
is actually unaffected and/or does not have the particular gene mutation in question

newborn screening: Testing done within days of birth to identify
infants at increased risk for a specific genetic disorder so thattreatment can begin as soon as possible; when a newborn
screening result is positive, further diagnostic testing is usuallyrequired to confirm or specify the results and counseling is offeredto educate the parents
Related Terms: diagnostic testing; screening; sensitivity; specificity
nonsense mutation: A single base pair substitution that prematurely codes for a stopin amino acid translation (stop codon)

northern blot: (synonym: northern blotting analysis) The separation of sequences orfragments of RNA, partially digested by endonucleases, on an electrophoretic gel

novel mutation: A distinct gene alteration that has been newly discovered; not thesame as a 'new' or 'de novo' mutation

nucleotide: A molecule consisting of a nitrogenous base (adenine, guanine, thymine,or cytosine in DNA; adenine, guanine, uracil, or cytosine in RNA), a phosphate group,
and a sugar (deoxyribose in DNA; ribose in RNA). DNA and RNA are polymers ofmany nucleotides.

null allele: A mutation that results in either no gene product or the absence of function
at the phenotypic levelobligate carrier: (synonym: obligate heterozygote) An individual
who may be clinically unaffected but who must carry a genemutation based on analysis of the family history; usually applies
to disorders inherited in an autosomal recessive or X-linked
recessive manner110Related Terms: X-linked dominant; X-linked recessive; autosomal dominant; carrier;heterozygote
obligate heterozygote: (synonym: obligate heterozygote) An individual who may beclinically unaffected but who must carry a gene mutation based on analysis of thefamily history; usually applies to disorders inherited in an autosomal recessive andX-linked recessive manneropen reading frame: (synonym: ORF) All exons of a gene that contribute to theprotein product(s) of the geneparacentric inversion: An inversion in which the breakpoints are confined to one armof a chromosome; the inverted segment does not span the centromere

parent-of-origin studies: An analysis used to determine whether a particularchromosome or segment of DNA was inherited from an individual's mother or father;helpful in the diagnosis of disorders in which imprinting or uniparental disomy is apossible underlying etiological mechanism

parentage testing: (synonyms: maternity testing, paternity testing) The process
through which DNA sequences from a particular child and a particular adult arecompared to estimate the likelihood that the two individuals are related; DNA testing
can reliably exclude but cannot absolutely confirm an individual as a biological parent

PCR: (synonym: polymerase chain reaction) A procedure that
produces millions of copies of a short segment of DNA throughrepeated cycles of: 1) denaturation, 2) annealing, and 3) elongation;
PCR is a very common procedure in molecular genetic testing andmay be used to: 1) generate a sufficient quantity of DNA to perform atest (e.g., sequence analysis, mutation scanning), or 2) may be a testin and of itself (e.g., allele-specific amplification, trinucleotide repeat
quantification).
Related Terms: Southern blot; X-chromosome inactivation study;111conformation-sensitive gel electrophoresis; denaturing gradient gel electrophoresis;
mutation analysis; mutation scanning; restriction fragment length polymorphism
analysis; sequence analysis; single-stranded conformational polymorphismpedigree: A diagram of the genetic relationships and medical
history of a family using standard symbols and terminology
Related Terms: consanguinity; consultand; obligate carrier; proband
penetrance: The proportion of individuals with a mutation
causing a particular disorder who exhibit clinical symptoms ofthat disorder; most often refers to autosomal dominantconditions.
Related Terms: autosomal dominant; intrafamilial variability; variable expressivity
pericentric inversion: An inversion in which the breakpoints occur on both arms of achromosome. The inverted segment spans the centromere.

phenotype: The observable physical and/or biochemical
characteristics of the expression of a gene; the clinical presentation of
an individual with a particular genotype
Related Terms: allelic heterogeneity; dysmorphology; genotype; genotype-phenotype
correlation; locus heterogeneity; variable expressivity
phenotyping: Diagnostic testing and inference of a particular genotype based onclinical or biochemical presentation (phenotype) of the individual, such asmeasurement of alpha-1-antitrypsin level, which is greatly reduced in individuals
homozygous for the Z allele. With the advent of DNA-based testing, direct mutation
analysis (genotyping) is becoming more widely available for many disorders.

pleiotropy: Multiple, often seemingly unrelated, physical effects caused by a single
altered gene or pair of altered genes

point mutation: An alteration in DNA sequence caused by a single nucleotide basechange, insertion, or deletion112

polygenic: A condition caused by the additive contributions of mutations in multiple
genes at different locipolymerase chain reaction (PCR): A procedure that produces
millions of copies of a short segment of DNA through repeated cycles
of: 1) denaturation, 2) annealing, and 3) elongation; PCR is a very
common procedure in molecular genetic testing and may be used to:1) generate a sufficient quantity of DNA to perform a test (e.g.,
sequence analysis, mutation scanning), or 2) may be a test in and of
itself (e.g., allele-specific amplification, trinucleotide repeat
quantification).
Related Terms: Southern blot; X-chromosome inactivation study;
conformation-sensitive gel electrophoresis; denaturing gradient gel electrophoresis;
mutation analysis; mutation scanning; restriction fragment length polymorphism
analysis; sequence analysis; single-stranded conformational polymorphism
polymorphism: Natural variations in a gene, DNA sequence, protein,or chromosome that have no adverse effect on the individual andoccur with fairly high frequency in the general population
Related Terms: allele; allelic variant of unknown significance; benign variant;mutation; restriction fragment length polymorphism
polyploidy: An increase in the number of haploid sets (23) of chromosomes in a cell.
Triploidy refers to three whole sets of chromosomes in a single cell (in humans, a totalof 69 chromosomes per cell); tetraploidy refers to four whole sets of chromosomes in asingle cell (in humans, a total of 92 chromosomes per cell).

population risk: (synonym: background risk) The proportion of individuals in thegeneral population who are affected with a particular disorder or who carry a certain
gene; often discussed in the genetic counseling process as a comparison to the patient's
personal risk given his or her family history or other circumstances

positional cloning: (synonym: reverse genetics) The cloning or identification of agene for a particular disease based on its location in the genome, determined by acollection of methods including linkage analysis, genomic (physical) mapping, and113

bioinformatics, when no information about the biochemical basis of the disease is
known; distinguished from the more common strategy of gene cloning beginning witha known protein product, determining its amino acid sequence, and using that
information to isolate the gene

positive predictive value: (synonym: PPV) The likelihood that an individual with apositive test result actually has the particular gene in question, is affected, or willdevelop the disease

post-zygotic event: A mutational event or abnormality inchromosome replication/segregation that occurs after fertilization of
the ovum by the sperm, often leading to mosaicism (two or moregenetically distinct cell lines within the same organism)
Related Terms: germline mosaicism; mosaicism; somatic mosaicism; trisomy rescue
predictive testing: Testing offered to asymptomatic individuals
with a family history of a genetic disorder and a potential risk ofeventually developing the disorder
Related Terms: DNA-based testing; disease-causing mutation; molecular genetic
testing; predisposing mutation; susceptibility gene
predisposing mutation: (synonym: susceptibility gene) A gene mutation that
increases an individual's susceptibility or predisposition to a certain disease ordisorder. When such a mutation is inherited, development of symptoms is more likely
but not certain.

predispositional testing: Testing of an asymptomatic individual in whom thediscovery of a gene mutation indicates that eventual development of findings related toa specific diagnosis is likely but not certain. A negative result may not exclude thepossibility of future development of the disease from other causes.

preimplantation diagnosis: (synonym: preimplantation testing) A
procedure used to decrease the chance of a particular genetic
condition for which the fetus is specifically at risk by testing one

114

cell removed from early embryos conceived by in vitro fertilizationand transferring to the mother's uterus only those embryos
determined not to have inherited the mutation in question
Related Terms: DNA-based testing; diagnostic testing; direct DNA analysis; molecular
genetic testing; mutation analysis; polymerase chain reaction (PCR); prenatal diagnosis
prenatal diagnosis: (synonym: prenatal testing) Testing
performed during pregnancy to determine if a fetus is affected witha particular disorder. Chorionic villus sampling (CVS),
amniocentesis, periumbilical blood sampling (PUBS), ultrasound,and fetoscopy are examples of procedures used either to obtain asample for testing or to evaluate fetal anatomy.
Related Terms: diagnostic testing; screening
presymptomatic testing: Testing of an asymptomatic individual in whom thediscovery of a gene mutation indicates certain development of findings related to a
specific diagnosis at some future point. A negative result excludes the diagnosis.

private mutation: (synonym: unique mutation) A rare disease-causing mutation
observed in a few families

proband: (synonyms: index case, propositus) The affected individual
through whom a family with a genetic disorder is ascertained; may or
may not be the consultand (the individual presenting for genetic
counseling)
Related Terms: affected; consultand; pedigreeprobe: A specific, pre-fabricated sequence of DNA or RNA, labeledby one of several methods, used to detect the presence of acomplimentary sequence by binding (hybridizing) to it
Related Terms: FISH; Southern blot; mutation analysis; restriction fragment length
polymorphism analysis
promoter region: A specific region just upstream from a gene that acts as a bindingsite for transcription factors and RNA polymerase during the initiation of transcription

115

protein analysis: One of several different testing methods that reveals either the
structure or function of a particular protein productprotein functional assay: Measurement of the rate of a chemical reaction that takes
place in the presence of an enzyme contained in a sample taken from an individual.
Reduced enzymatic activity may indicate carrier status or the diagnosis of a particular
genetic diseaseprotein truncation testing: (synonym: PTT) Means ofidentifying the shortened (truncated) proteins that result frommutations which specifically cause premature termination ofmRNA translation
Related Terms: PCR; direct DNA analysis; western blot
pseudodominant inheritance: An autosomal recessive condition present inindividuals in two or more generations of a family, thereby appearing to follow adominant inheritance pattern. Common explanations include: 1) a high carrier
frequency; 2) birth of an affected child to an affected individual and a geneticallyrelated (consanguineous) reproductive partner

pseudogene: A copy of a gene that usually lacks introns and otheressential DNA sequences necessary for function; pseudogenes,
though genetically similar to the original functional gene, are notexpressed and often contain numerous mutations
Related Terms: deletion; duplication; gene conversion; unequal crossing overquantitative PCR: (synonyms: kinetic quantitative PCR, real timequantitative PCR) The use of PCR to determine the amount of DNA
or RNA in a sample; commonly used to detect heterozygous deletion
mutations and duplication mutations
Related Terms: PCR; deletion; duplication; heterozygote; mutation analysis
radiosensitivity testing: (synonyms: colony survival essay, CSA) Testing specific to
ataxia-telangiectasia (A-T) and other disorders in which cells are particularly sensitive
to ionizing radiation; demonstrates colony formation of a blood lymphocyte cell line116

following irradiation, which is abnormal in approximately 99% of patients withclinically diagnosed A-T, though the sensitivity of such testing in light of a suspected
but unsure diagnosis of A-T has not yet been documented

reading frame: (synonym: exon) A sequence of messenger RNA that is translated into
an amino acid chain, three bases at a time, each triplet sequence coding for a singleamino acidrearrangement: A structural alteration in a chromosome, usually involving breakage
and reattachment of a segment of chromosome material, resulting in an abnormal
configuration; examples include inversion and translocation

recessive: See autosomal recessive.

reciprocal translocation: A segment of one chromosome isexchanged with a segment of another chromosome of adifferent pair
Related Terms: chromosome; deletion; derivative chromosome; duplication; trisomy
recombination: (synonym: crossing over) The exchange of asegment of DNA between two homologous chromosomes duringmeiosis leading to a novel combination of genetic material in thegameterecurrence risk: The likelihood that a trait or disorder present in one family member
will occur again in other family members in the same or subsequent generations

reduced penetrance allele: (synonym: intermediate allele) In
autosomal dominant disorders caused by nucleotide repeat expansion,an abnormally large allele that may or may not result in an abnormal
phenotype in a normal life span. The abnormal phenotype may bevery-late-onset disease and/or a different phenotype. Reduced
penetrance alleles are larger than mutable normal alleles and smaller117

than full penetrance alleles.
Related Terms: anticipation; full penetrance allele; mutable normal allele; trinucleotide
repeat; trinucleotide repeat testingreflex testing: Follow-up testing automatically initiated when certain test results areobserved in the laboratory; used to clarify or elaborate on primary test results

replication analysis: (synonyms: replication banding, X-chromosome inactivation
study, XCI) A cytogenetic technique that uses specialized banding procedures(replication banding) to identify the late-replicating (inactive) X chromosome in cells.
Because it is less complicated, less expensive, and less subjective, molecular testing is
now used more commonly than replication analysis for X-chromosome inactivation
studies.

restriction fragment length polymorphism: (synonym: RFLP) Natural(polymorphic) variation in DNA sequence between individuals which abolishes orcreates endonuclease restriction (cutting) sites, resulting in DNA fragments of different
lengths when DNA is digested by an endonuclease

restriction fragment length polymorphism analysis: (synonyms:
RFLP analysis, RFLP testing) Fragment of DNA of predictablesize resulting from digestion (cutting) of a strand of DNA by agiven restriction enzyme. DNA sequence alterations (mutations)that destroy or create the sites at which a restriction enzyme cuts
DNA change the size (and number) of DNA fragments resulting
from digestion by a given restriction enzyme.
Related Terms: DNA-based testing; Southern blot; molecular genetic testing; mutation
analysis; polymerase chain reaction (PCR)
restriction site: A sequence of DNA that is recognized by an endonuclease (a proteinthat cuts DNA) as a site at which the DNA is to be cut

risk assessment: Calculation of an individual's risk, employing appropriate
mathematical equations, of having inherited a certain gene mutation, of developing a118

particular disorder, or of having a child with a certain disorder based upon analysis ofmultiple factors including family medical history and ethnic backgroundrisk assessment modification: Alteration of the assessment of anindividual's genetic risk based upon previously unknown
information about the family history or upon the results of genetic
testing; depending on the nature of the new information, risk may
be either increased or decreased
Related Terms: background risk; population risk; risk assessment
RNA: (synonym: ribonucleic acid) The molecule synthesized from the DNA template;contains the sugar ribose instead of deoxyribose, which is present in DNA; three typesof RNA exist, messenger RNA (mRNA), transfer RNA (tRNA), and ribosomal RNA(rRNA)

Robertsonian translocation: The joining of two acrocentricchromosomes at the centromeres with loss of their short arms toform a single abnormal chromosome; in acrocentric chromosomes
the centromere is located near the end of the chromosome;acrocentric chromosomes are the Y chromosome and chromosome
numbers 13, 14, 15, 21, and 22
Related Terms: chromosome; deletion; derivative chromosome; duplication; trisomy
screening: Testing designed to identify individuals in a given
population who are at higher risk of having or developing aparticular disorder, or having a gene mutation for a particulardisorderRelated Terms: diagnostic testing; prenatal diagnosis
second-degree relative: Any relative who is two meioses away from a particular
individual in a pedigree; a relative with whom one quarter of an individual's genes isshared (i.e., grandparent, grandchild, uncle, aunt, nephew, niece, half-sibling)

segregation: The separation of the homologous chromosomes and their random
distribution to the gametes at meiosis

119sensitivity: The frequency with which a test yields a positive result when theindividual being tested is actually affected and/or has the gene mutation in question

sequence alteration: (synonym: mutation) Any alteration in a gene from its naturalstate; may be benign (commonly referred to as a "polymorphism"), pathogenic, or of
unknown significancesequence analysis: (synonyms: gene sequencing, sequencing)
Process by which the nucleotide sequence is determined for asegment of DNA
Related Terms: DNA-based testing; PCR; direct DNA analysis; molecular genetic
testing; mutation analysis; mutation scanning
simplex case: A single occurrence of a disorder in a family

single-stranded conformational polymorphism: (synonym: SSCP)
A type of mutation scanning; the identification of abnormally
migrating single-stranded DNA segments on gel electrophoresis
Related Terms: CSGE; DGGE; PCR; mutation analysis; mutation scanning; sequence
analysis
sister chromatid exchange: (synonym: SCE) Exchange of genetic material between
the two chromatids of a single chromosome during the cell division process; similar to
crossing-over (recombination), except that the exchange involves the two sister
chromatids of a single chromosome, whereas crossing-over refers to exchange ofgenetic material between the two homologous chromosomes of a chromosome pairsomatic mosaicism: Two or more genetic or cytogenetic cell lines within the cells of
the body (may or may not include the germline cells)

Southern blot: (synonyms: Southern analysis, Southern blot analysis,
Southern blotting, Southern blotting analysis) Molecular genetic120

testing technique used to detect differences in the lengths of DNA
fragments following restriction enzyme digestion (commonly known
as RFLPs: restriction fragment length polymorphisms). The lengths ofrestriction fragments can vary due to mutations occurring between
two restriction sites (e.g., large insertions, large deletions, and highly
expanded trinucleotide repeats) or within a restriction site (e.g., single
base pair changes).
Related Terms: direct DNA analysis; molecular genetic testing; mutation analysis;
restriction fragment length polymorphism analysis; restriction site
specificity: The frequency with which a test yields a negative result when theindividual being tested is actually unaffected and/or does not have the gene mutation inquestion

splice-site mutation: A mutation that alters or abolishes the specific sequencedenoting the site at which the splicing of an intron takes place. Such mutations result in
one or more introns remaining in the mature messenger RNA and can disrupt thegeneration of the protein productsplicing: (synonym: splicing mutation) The process by which introns, non-coding
regions, are excised out of the primary messenger RNA transcript and exons (i.e.,
coding regions) are joined together to generate mature messenger RNA

sporadic: The chance occurrence of a disorder orabnormality that is not likely to recur in a family
Related Terms: familial; isolated; recurrence risk; simplex case
SSCP: (synonym: single-stranded conformational polymorphism) A
type of mutation scanning; the identification of abnormally migrating
single-stranded DNA segments on gel electrophoresis
Related Terms: CSGE; DGGE; PCR; mutation analysis; mutation scanning; sequence
analysis
subtelomeric FISH screen: Uses DNA probes that are specific for the subtelomericareas on the long arm and short arm of each chromosome, allowing for the detection of121cryptic and submicroscopic subtelomeric deletions and translocations, a significant
cause of moderate to severe mental retardation

subtelomeric region: The chromosomal region just proximal to the telomere (end of
the chromosome) composed of highly polymorphic repetitive DNA sequences that are
typically situated adjacent to gene-rich areas. Microdeletions and subtle
rearrangements that disrupt genes in the subtelomeric regions can cause mental
retardation; use of fluorescent in situ hybridization (FISH) to evaluate subtelomericregions is usually required for detection of these abnormalities.

supernumary chromosome: A small chromosome containing a centromere
occasionally seen in tissue culture, often in a mosaic state (present in some cells but
not in others). A marker chromosome may be of little clinical significance or, if it
contains material from one or both arms of another chromosome, may create animbalance for whatever genes are present; assessment to establish the clinicalsignificance, particularly if found in a fetal karyotype, is often difficult.

susceptibility gene: A gene mutation that increases the likelihood that an individual
will develop a certain disease or disorder. When such a mutation is inherited,development of symptoms is more likely but not certain

targeted mutation analysis: (synonym: mutation analysis) Testing for the presence ofa specific mutation (e.g., Glu6Val for sickle cell anemia), a specific type of mutation(e.g., the trinucleotide repeat expansion associated with spinocerebellar ataxia type 1,
deletions associated with Duchenne muscular dystropy), or set of mutations (e.g., apanel of mutations for cystic fibrosis), as opposed to complete gene sequencing or
mutation scanning, which detect most mutations in the tested region

telomere: The segment at the end of each chromosome arm which consists of a seriesof repeated DNA sequences that regulate chromosomal replication at each cell
division. Some of the telomere is lost each time a cell divides, and eventually, when
the telomere is gone, the cell dies.

122trans configuration: (synonym: repulsion) Term which indicatesthat an individual who is heterozygous at two neighboring locihas the two mutations in question on each of the two homologous
chromosomes
Related Terms: double heterozygote; pseudogene; variable expressivity
transcription: The process of synthesizing messenger RNA (mRNA) from DNA

transcription factor: (synonym: zinc finger protein) A protein that aids in theactivation and regulation of transcription, in which messenger RNA is synthesizedfrom the DNA template; zinc finger proteins are one type of transcription factor

translation: The process of synthesizing an amino acid sequence (protein product)from the messenger RNA codetranslocation: (synonym: chromosome rearrangement) A chromosome alteration inwhich a whole chromosome or segment of a chromosome becomes attached to orinterchanged with another whole chromosome or segment, the resulting hybrid
segregating together at meiosis; balanced translocations (in which there is no net loss
or gain of chromosome material) are usually not associated with phenotypicabnormalities, although gene disruptions at the breakpoints of the translocation can, insome cases, cause adverse effects, including some known genetic disorders;
unbalanced translocations (in which there is loss or gain of chromosome material)
nearly always yield an abnormal phenotype

trinucleotide repeat: Sequences of three nucleotides repeated anumber of times in tandem within a gene. Normal polymorphic
variation in repeat number with no clinical significance commonlyoccurs between individuals. Abnormally large alleles are classified
in increasing order of size as mutable normal alleles, reduced
penetrance alleles, and full penetrance alleles, respectively.
Related Terms: anticipation; trinucleotide repeat testing
trinucleotide repeat testing: Quantification of the number of123trinucleotide repeats (sets of three nucleotides of identical sequence)in a segment of DNA
Related Terms: PCR; Southern blot; mutation analysis
trisomy: The presence of a single extra chromosome, yielding a total of three
chromosomes of that particular type instead of a pair. Partial trisomy refers to thepresence of an extra copy of a segment of a chromosome.

trisomy rescue: The phenomenon in which a fertilized ovum
initially contains 47 chromosomes (i.e., is trisomic), but loses oneof the trisomic chromosomes in the process of cell division suchthat the resulting daughter cells and their descendants contain 46
chromosomes, the normal number
Related Terms: aneuploidy; imprinting; post-zygotic event; trisomy; uniparental
disomy; uniparental disomy study
unaffected: An individual who does not manifest any symptoms of a particularconditionunequal crossing over: Mispairing and exchange of DNA
between genetically similar, nonhomologous chromosome
regions that results in duplication or deletion of DNA in eachdaughter cell
Related Terms: crossing over; deletion; duplication; gene conversion; homologous
chromosomes; inversion; recombination
uniparental disomy: (synonym: UPD) The situation in which
both members of a chromosome pair or segments of achromosome pair are inherited from one parent and neither isinherited from the other parent; uniparental disomy can result inan abnormal phenotype in some cases
Related Terms: imprinting; parent-of-origin studies; trisomy rescue; uniparental
disomy study
uniparental disomy study: (synonyms: UPD analysis, UPD
study) Testing used to identify if specific chromosomes or124chromosomal segments are maternally or paternally derived; canaid in confirming the clinical diagnosis of certain disorders forwhich UPD is a possible underlying etiology
Related Terms: chromosome; imprinting; parent-of-origin studies; uniparental disomy
variable expressivity: Variation in clinical features (type andseverity) of a genetic disorder between affected individuals,
even within the same family
Related Terms: allelic heterogeneity; interfamilial variability; intrafamilial variability;
locus heterogeneity; penetrance; pleiotropy
variable number tandem repeats: (synonym: VNTR) Linear arrangement of multiple
copies of short repeated DNA sequences that vary in length and are highly
polymorphic, making them useful as markers in linkage analysis

western blot: The separation of proteins on an electrophoretic gel for identification byimmunological techniqueswild-type allele: The normal, as opposed to the mutant, gene or allele

X-chromosome inactivation: (synonym: lyonization) In females,
the phenomenon by which one X chromosome (either maternallyor paternally derived) is randomly inactivated in early embryoniccells, with fixed inactivation in all descendant cells; first describedby the geneticist Mary Lyon
Related Terms: X-chromosome inactivation study; X-linked dominant; X-linked
recessive; lyonization; manifesting carrier; mosaicism
X-chromosome inactivation study: (synonym: XCI study)
Molecular genetic testing to assess the relative proportion of
methylated (inactive) X chromosomes to unmethylated (active) X
chromosomes; used to determine if X-chromosome inactivation is
random or skewed
Related Terms: X-chromosome inactivation; X-linked recessive
X-linked dominant: Describes a dominant trait or disorder caused125

by a mutation in a gene on the X chromosome. The phenotype isexpressed in heterozygous females as well as in hemizygous males(having only one X chromosome); affected males tend to have amore severe phenotype than affected females.
Related Terms: X-linked recessive; autosomal dominant; mode of inheritance
X-linked lethal: A disorder caused by a dominant mutation in a gene on the X
chromosome that is observed almost exclusively in females because it is almost always
lethal in males who inherit the gene mutation

X-linked recessive: A mode of inheritance in which a mutation ina gene on the X chromosome causes the phenotype to be expressedin males who are hemizygous for the gene mutation (i.e., they have
only one X chromosome) and in females who are homozygous forthe gene mutation (i.e., they have a copy of the gene mutation oneach of their two X chromosomes). Carrier females who have only
one copy of the mutation do not usually express the phenotype,although differences in X-chromosome inactivation can lead tovarying degrees of clinical expression in carrier females
Related Terms: X-chromosome inactivation; X-linked dominant; mode of inheritance;
obligate carrier
zygosity testing: The process through which DNA sequences are compared to assess
whether individuals born from a multiple gestation (twins, triplets, etc.) aremonozygotic (identical) or dizygotic (fraternal); often used to identify a suitable donor
for organ transplantation or to estimate disease susceptibility risk if one sibling isaffected126ヒアリング要旨
本調査の中で「臨床インフォマティクス」について、国内先行事例に関与する有識者に対するヒアリングを行った。ヒアリングの実施は以下の通りである。
東京医科歯科大学教授兼情報医科学センター長 田中 博教授
2004 年 1 月 19 日 10:00 - 12:30 （東京医科歯科大学情報医科学センター）
山口大学医学部 先端分子応用医科学講座 佐々木 功典教授
山口大学医学部 付属病院 医療情報部部長 井上 裕二教授
2004 年 1 月 20 日 9:00 - 12:00（山口大学医学部本館）
国立がんセンター研究所 がん情報研究部 水島 洋 室長
2004 年 1 月 20 日 19:00 - 20:15 （国立がんセンター）
京都大学大学院薬学研究科 辻本 豪三教授（慶應義塾大学 客員教授）
東レ株式会社研究開発企画部 内海 潤

バイオメディカル担当部長

2004 年 1 月 20 日 19:00 - 21:30 （慶應義塾大学 信濃町キャンパス）以下、ヒアリング要旨を記載する。

127

東京医科歯科大学 田中 博教授
基本情報•ヒアリング対象
東京医科歯科大学教授兼情報医科学センター長 田中 博教授
2004 年 1 月 19 日 10:00 - 12:30 （東京医科歯科大学情報医科学センター）•

ヒアリング対象に関する属性情報
日本医療情報学会会長•

参考文献・URL｢電子カルテと IT 医療｣ 株式会社エム・イー振興研究会（2001）

ヒアリング要旨

臨床インフォマティクスを含めた、医学研究に関する内外の動向について
・ 今までの臨床医学では、細胞から臓器レベルの範囲だけをカバーしていたが、これからの臨床医学には、統計学的アプローチに基づき集団・社会を対象とする、疫学→臨床疫
学→EBM（Evidence Based Medicine; 根拠に基づく医療）の流れと、分子・遺伝学的レベルで疾患のメカニズムを解明しようとする、分子生物学→ゲノム科学→GBM（Genome Based Medicine; ゲノムに基づく医療）が重要である。EBM と GBM は、
21 世紀型医療の両輪になると考えられる。
・ EBM は標準化医療である。日本では病院毎の医療技術の標準化が進んでいないため、
例えば東京の患者が名医を求めて北海道の病院を受診することが可能であるが、EBMにより各医療機関の医療技術が標準化すれば、どの病院を受診しても一定の医療技術が供給可能になる。欧州では医療が国営医療であり、米国では健康保険プランを提供する
HMO（Health Management Organization）自身が診療ガイドラインを作成していて、医療の質を底上げする仕組みがある。
・ 医療の質の底上げの一方で、最先端の医療も必要であり、その一端を担うのがゲノム情報に基づく GBM であり、GBM により Personalized Medicine（個別化医療）が実現化される。現状では、診療ガイドラインに記載されているゲノム情報は受容体の有無程度

128

であり、今後の研究が待たれる。
臨床インフォマティクス推進に必要となる解析機器/インフォマティクスについて・ EBM と GBM は医療における新しい概念である。その実現には医療 IT システムが欠か
せなず、電子化診療ガイドライン、ゲノム電子カルテ、ゲノム診療支援システムが必要になるだろう。医療 IT システムを通じて、クリティカル・パス作成等の実施が容易になり、新しい医療を実現可能になる。
・ 電子カルテの性能自体は、1990 年代の電算化の潮流を受けて非常に進歩してきている。
初期には数値データしか入らなかったが、画像データが入るようになり、最近では動画すら入るようになってきている。ゲノム情報がリンクするとしたら、単にハプロタイプ
や SNP の情報が記載されるだけでは余り意味がなく、所謂オーム研究の情報や疾患に関する確率的素因情報が収録されるべきである。
・ 分子生物学やゲノム情報に基づく医学の発展は、薬剤の副作用死の防止や、疾病の予防に大きなインパクトを与えるだろう。
・ ゲノム情報に基づく予後予測という意味では、ゲノムカルテ、疾患システム解析システ
ム、ゲノム医療支援システム、疾患シミュレーションといった IT システムの開発が必要になる。開発が必要なツールは DNA チップや TOF-MS に基づく SELDI のようなプ
ロテインチップで、遺伝子群がどのように動くかパターン解析する技術の開発が求められている。国際医療情報学会のプログラム委員会に入っているが、年会における約 1200の発表のうち、100 がゲノム科学関連の発表であり、80％は DNA チップに基づく診断に関する研究である。
・ 電子カルテを活用した診療支援やデータマイニングを可能にするには、データを記述す
る規格、用語、同義語辞書やシンタックスの標準化が欠かせない。医療とゲノム科学各々で基礎となる用語・概念の体系（オントロジー）構築が行われているが、両者が融合するようなゲノム医療用のオントロジーが必要である。米国の NLM（National Library ofMedicine, 国立医学図書館）は UMLS（Unified Medical Language System, 統一医学言語システム）を作成しているが、臨床とゲノムを繋ぐオントロジー構築に向けて努力を重ねている。

129

臨床インフォマティクス推進に向けた課題について・ 欧米企業に、遺伝子特許を取得されている問題がある。例えば、BRCA は Myriad
Genetics が特許取得していて、彼らに試料を送るか、あるいは特許料を支払うかしないと検査が実施できない状況にある。遺伝子は誰の物かという議論もあり、カナダの一部
地域では公的機関が遺伝子検査を実施していて、特許料支払いを拒んでいる例がある。
・ 予防医学にゲノム情報を組み込むには、エビデンスが重要だが、SNP 等遺伝子多型の調査に基づく臨床治験を疫学調査で充分に蓄積するには 20 年はかかるので、疫学研究にゲノム科学を早急に取り入れるべきである。疫学調査の代表例は久山町での健診デー
タ研究や米国のフラミンガム・スタディが有名だが、メンデル型遺伝病は疾病全体の 5％以下であるから、環境と疾患感受性遺伝子が複雑に影響する多因子疾患の疫学研究が重要である。
・ 臨床医は、診断・治療にあたり、検査所見のみならず症状まで含めて患者を全体的に捉えている。ゲノム情報も大事だが、病気が何故起こるのか説明する疾患モデルが臨床医学では重要である。最近、疾患における分子レベルでの因子間の相互作用が、分子生物学により次第に明らかされ、システム生物学的な理解が進んでいる。例えば、肥満、高血圧、糖尿病や動脈硬化といった生活習慣病は、異なる病気として理解されているが､実は核内受容体が関与する、脂質代謝ネットワークのシステム異常が原因であると指摘されている。従って、病気をシステム生物学の見地から理解する、システム病態医学が今後重要だと考えている。
・ 混合診療が認められていないのは、ゲノム情報を臨床応用する上で大きな壁だが、疾病を積極的に予防して自分の命を守るのであれば、私的ビジネスの枠内で良いのではないだろうか－例えば、人間ドックは保険でカバーされていない。
・ 情報セキュリティの観点からは、仮に個人のゲノム情報が全て調べられるようになるとして、その情報を誰が管理するかが課題である。患者個人のゲノム情報を医療機関が個々に持つのはデータ量・セキュリティの観点から現実的ではない。むしろ、データセ
ンターのようなところに外部保存になるかと思うが、ゲノムビジネスを認定する何らかの公的組織が必要だろう。

130

臨床インフォマティクスのビジネスモデルについて
・ 現状で整備されているゲノム関連の公共データベース中にも、臨床医学を支援し得る情報は非常に多く含まれているが、利用者である医師が使いこなすには情報が分散しすぎている。各種情報が有機的にリンクした、二次的データベースの整備が、臨床応用のために重要である。参考となる先駆的な例は、EBM のための大規模臨床実験の Systematic
Review の基盤となるコクラン・データベースである。
・ 薬物応答性に関する遺伝子の多型情報を利用した遺伝子検査が最も早く実用化されるだろう。最初は FDA の薬理ゲノミクスに関するガイダンスで表明しているようなアプローチで、治療目的に限定された遺伝子検査が行われ、不適切な薬剤使用による無駄な
医療費を削減する方向で進むと考えている。
・ ゲノムカルテについては、2 年後くらいから徐々に普及していくと予想している。ただし、ゲノム情報の利用については、患者の自己決定権が重要であり、誰に対して何を開示するかが常に問題になる。
・ 将来的には、ゲノム健康科学が重要になるだろう。ただし、様々な技術を医療に取り入れていくと医療費の際限ない増加が懸念される。現状では、病気にかかった人の遺伝子を後向き（retrospective）に調べているが、健康増進にゲノム情報を活用するには、健康人や自覚症状を呈していない患者について、前向き（prospective）研究を行う必要性がある。
（文責：事務局）

131

山口大学医学部 佐々木 功典教授、井上 裕二教授
基本情報•ヒアリング対象
山口大学医学部 先端分子応用医科学講座 佐々木 功典教授
山口大学医学部 付属病院 医療情報部部長 井上 裕二教授
2004 年 1 月 20 日 9:00 - 12:00 （山口大学医学部本館）•

ヒアリング対象に関する属性情報
宇部市は、山口大学の医工連携かつベンチャーインキュー
ベーションのため、MCC（Medical Creative Center）を建設した。
JBIC が MCC に入居している。佐々木教授の専門はガンの病理学で、中心的な研究手法は CGH 等の分子細胞遺伝学的解析で、食道ガンの診断マーカーを見出している。
井上教授の専門は医療評価で、大学病院の医療情報システムの責任者であり、山口県の県域医療情報ネットワークにも深く関わっている。

•

参考文献・URL
Ueno T, Tangoku A, Yoshino S, Abe T, Hayashi H, Toshimitsu H, Hashimoto K,
Satoh T, Oga A, Furuya T, Oka M, Sasaki K. Prediction of nodal metastasis bycomparative genomic hybridization in biopsy specimens from patients withsuperficial esophageal squamous cell carcinoma. Clin Cancer Res 2003 ;9:5137-41.
山口大学医学部先端分子応用医科学講座
http://web.cc.yamaguchi-u.ac.jp/~2byouri/research(J).html

ヒアリング要旨

臨床インフォマティクスについて・ 臨床バイオインフォマティクスを指して臨床インフォマティクスと定義したので、概念がはっきりしてきた。
・ 臨床インフォマティクスと健康インフォマティクスは厳密に分けるべきだと思う。臨床というのは、あくまでベッドサイドであって、医療の領域である。医療の枠に収まらな132

い健康サービス産業については、健康インフォマティクスがカバーするといえる。
・ 臨床インフォマティクスを推進するには基礎研究の成果を臨床医に橋渡しすることが重要である。臨床医が臨床の現場で使える臨床インフォマティクスというものが必要であろう。
山口大学医学部で計画しているプロジェクトの概要について
・ 佐々木教授は、食道ガンにおける染色体異常の個人差に着目し、予後を高精度に予測する診断マーカーを発見した。加えて、これまでの患者に関する研究データが佐々木研究室に蓄積されている。患者の基本情報や診療録については、井上教授が中心になって構築している病院内医療情報システム内にあり、両者を連結することで、佐々木教授の研究成果を後ろ向き（retrospective）にも前向きにも検証することが可能である。臨床イ
ンフォマティクスシステムを検証する場合の 1 つの方法として佐々木教授らのデータをコンテンツの一例として試用することも可能であろう。その道具としては、井上教授らのデータとネットワークが利用できるであろう。
・ 過去の患者データの解析により得られた診断アルゴリズムを実際に大学病院内の臨床研究に生かし、エビデンスとする。その過程で、診断支援や治療結果の記録機能を持つ
IT システムが必要になる。
・ 米国 PointOne Systems, LLC（http://www.pointonesystems.com）が開発しているゲ
ノム医療の支援システムは、現時点で最高の完成度を示している。システム構築を最初から行うよりは、PointOne Systems の仕組みを生かす方が、構想中のプロジェクトを効率的かつ迅速に実施できる。ただし、PointOne Systems が対応している疾患と構想中のプロジェクトで想定している疾患がマッチしないのと、日本人と米国人のゲノム情報に差異が存在するため、そのままでは使用できない点には注意が必要である。
臨床インフォマティクス推進に必要となる解析機器/インフォマティクスについて・ EBM におけるエビデンスと、いわゆるファクトは異なる。ファクトが蓄積され、解析された上で文献として現れてエビデンスとなっていく。
・ 悪性度が高いガンの場合は、比較的短い期間で、適用した医療技術の有効性が明らかになるので、まず取り組む。米国における研究では germ line mutation を有する症例が将来的にガンになるか長期的経過観察を行う研究が多いが、将来的にはそのような疾患133も対象とする。
・ 遺伝子検査を大量にやる場合、センター的なところ 1 箇所が検査を引き受けるのが、大学病院一ヶ所でプロジェクトを進めるのでも、複数の病院で進めるのでも合理的だろう。
ただし、過渡的には大学内に実験施設を置いて検査を行う必要があるかもしれない。
構想中のプロジェクトあるいは臨床インフォマティクス一般の推進に向けた課題について・ 構想中のプロジェクトに関しては、積極的に関与可能な医師が複数いて、内科医、病理医、情報システム担当者の役割分担が可能である。条件さえ整えばプロジェクトを進めることが可能である。一方、臨床インフォマティクス全般については、遺伝的要素を考慮した診断・治療を実施するに当り、個人情報保護の問題があり、医師や患者への説明を行い、当事者間の利害関係を調整する人材が必要になってくる。日本医療情報学会では、医療情報管理士の資格認定を始めた。医療情報管理士の役割は文字通り病院内の診療情報管理や病院間の情報ネットワーキングであって、ゲノム情報を考慮した医療を展開するために必要な能力を求められてはいない。従って、医療従事者と患者間を橋渡しする人材の育成が求められているが、政府や学会の後押しが必要だろう。
・ 臨床医学的アプローチと、情報工学的アプローチでは情報の粒度に相違がある。情報屋は細大漏らさず情報を集める嫌いがあるが、ゴミのような情報を大量に入力してもゴミのような解析結果しか出てこない。医師は患者から得られる情報を取捨選択している。
治療の段階で必然的に必要な情報は異なってくるから、各段階で医師の意思決定を助けるような情報を提示するために、どのような基本情報が必要かを熟慮してシステムを設計する必要がある。
・ 臨床インフォマティクス全般に言えば、IT システムによるゲノム医療を普及させる際の最大の課題は国民の意識だろう。先端的医療に関しては医療保険の枠内で行うものと枠外で行うものの線引きをした方が良い。
・ 混合診療に関しては現在は高度先進医療だけが対象になっている。遺伝子検査やゲノム医療が普及するためには何らかの方策、例えば先進医療をサポートするような保険が登場する方が現実的かもしれない。

134

予想されるプロジェクト成果とビジネスモデルについて
・ 疾患を限定し、目的を治療とすることで遺伝子診断支援システムは較的短期間で示せると思う。過去の研究データの解析で 1 年、システムを医師向けに提供するのに 1 年と予想している。切り口を小さくしても結果を出すことが大事で、その成果を世に問うことで普及に向けた動きが出てくる。インフォマティクスの適用を検討するならば、健康産業というよりは医療の方が、効果が分かりやすく産業に結びつきやすい。医療から健康に向けて IT の活用が進むのではないか。
臨床機器からリアルタイムにデータを集めて解析するというようなことは検討しているか・ ベッドサイドの機器から出る情報を直接集めてリアルタイムに解析結果を返すようなシステムはもう少し未来の話だと思う。
（文責：事務局）

135

国立がんセンター 水島 洋 室長
基本情報•ヒアリング対象
国立がんセンター研究所 がん情報研究部 水島 洋 室長
2004 年 1 月 20 日 19:00 - 20:15 （国立がんセンター）•

ヒアリング対象に関する属性情報
薬学博士
分子生物学（転写制御因子、転写制御機構）およびバイオインフォマティクス
医療情報学（がん情報学、情報提供、医療ネットワーク）
東京医科歯科大学田中教授や山口大学井上教授は長年の知己である。

•

参考文献・URL
水島室長による自己紹介: http://www.mizushima.info/hiroshi/indexj.html

ヒアリング要旨

国立がんセンターで実施している、あるいは水島室長個人で研究しているプロジェク
トの概要
・ ミレニアムプロジェクト（http://www.kantei.go.jp/jp/mille/）の一環としてミレニアム・
ゲノム・プロジェクが平成 12 年度より開始された。厚生労働省が掲げる対象は、五大疾患（がん、痴呆症、糖尿病、高血圧､喘息）と薬剤の副作用と密接な関連がある薬物代謝である。国立がんセンターは、がんの研究を担当している。がん研究と一口に言っても、SNP の発見も行うし、疾患関連遺伝子の探索も行っている。薬物代謝に関する研究も行っている。臨床応用は見据えているが、ミレニアム・ゲノム・プロジェクトの使命は、各種疾患をゲノム科学でより良く理解するための基礎研究にあるといえる。
・ 疾病ゲノムセンターは、全五疾患に対するゲノム解析を担う立場から情報を解析および発信する場としての役割がある。
・ 水島室長個人として、ハワイ大学との共同研究を立ち上げようとしている。日系人と日136

本人を対象として、ゲノムの多型と複数の環境因子との関連を探っている。
プロジェクト推進、あるいは臨床インフォマティクス全般で必要となる解析機器/イン
フォマティクスについて・ 日本では、臨床の現場が多忙を極めるため、なかなか基礎研究へ協力しづらいという現実がある。遺伝子が関連してくる領域では、インフォームド・コンセントや個人情報の取り扱いの問題が存在するため、臨床医が手を出しづらいといえる。しかし、インターネットの普及に伴って、自らの疾患について武装する患者が増えてきている。彼らはゲノム情報と疾患との関係についても敏感で、実に良く勉強してくる。従って、遅かれ早
かれ、臨床医も臨床遺伝学を学び日々の診療にゲノム情報も考慮するような時代が到来すると思われる。
・ インフォマティクスに関していえば、データを取り扱うための標準規約が重要である。
医療情報システムの部品の内部は高速で独自仕様でも良いが、インタフェースは取り決めておいて、規約に基づいてメッセージを送受信できればよい。コードについては、例
えば SNOMED は病理、ICD は臨床を睨んで作られているという背景があるが、これらも統一的に取り扱えるシステムが望ましい。
・ 診療に使用するコードやデータ規格は国ごとに異なってくるが、積極的に欧米に対して日本が主張するのは重要である。国際的な標準規格には日本の規格も取り込まれていな
ければならない。ゲノム情報を扱えるカルテの一歩前に、電子カルテシステムがあり、日本では普及がこれからである。開業医の平均年齢が高く、IT システムの導入が難し
いといった事情にも背景にはあるが、ゲノム情報を取り込むには、電子カルテシステムの普及が必要であり、韓国やオランダのように普及率の高い国を参考に、普及に向けた様々な取り組みが必要である。例えば、電子カルテシステム導入・運用による診療報酬の加算、国家の戦略的な施策、地域内での患者情報共有への意識の高まり、などが普及のための鍵となるだろう。
プロジェクト推進、あるいは臨床インフォマティクス全般における課題について
・ 基礎研究の段階では、例え善意のある患者が試料提供を申し出ても、結果を個々人にフィードバックできないというジレンマが存在する。患者としては自分の命がかかっているのであり、結果が帰ってこないとなるとなかなか研究協力への動機付けが難しい。
・ 遺伝子情報を非常に厳密に取り扱う必要があるため、体制が整うまで実際の研究が始ま137るまでに越えなければならない壁が多すぎる。単一遺伝病の情報が明らかになってしま
うのは問題があるが、それ以外のゲノム情報については、厳密すぎる情報保護が進むと、逆に研究の進展が阻害されるのではないかと懸念している。遺伝子情報については、ア
クセス権がきちんと設定されいればよく、セキュリティ技術はそもそも、電子カルテシ
ステムが必要とする技術である。
臨床インフォマティクスのビジネスモデルについて・ ゲノム科学の成果を臨床応用するのは、まだ緒についたばかりである。より一層の研究推進が期待される。現時点では、薬物代謝酵素の多型が、最も早く臨床応用されると予測される。問題は治療への応用で、ゲノム情報を活用して治療法を的確に示唆するような対象を選ぶべきだと思う。予後が不良という予測を立てて、終末医療に活かすことも考えられるが、患者に対して良い展望を与えるものがよいであろう。
・ ゲノム医療を支援するための仕組みを作っている事例としては、遺伝子検査を支援する
IT システムを製品化している、米国 PointOne System が挙げられる。その他、米国
Partner’s Healthcare が、ゲノム・プロテオームセンターを建てて臨床研究しているという話もあるが、詳細は不明である。また、アイスランドの deCode Genetics は、アイスランド全国民の遺伝情報をデータベース化するプロジェクトを進めているが、現状では製薬企業との共同研究契約で資金を得るビジネスモデルである。
・ 日本の医療費は約 30 兆円で、米国よりも少ないといえば少ないが、それでも市場規模は大きいし、今後成長が見込める分野だと思う。色々なプレーヤーの参入を期待している。
・ ゲノムビジネスはターゲットにしていないが、医療に関するビジネスについて検討、実践するための組織として、NPO で JAMIA が設立されている。
・ ゲノム情報を含む医療情報を患者や一般消費者に向けて発信するビジネス（Businessto Consumer）は、日本では情報に対して対価を支払うという発想が普及していないので、成立しないと思う。
・ 先端的な医療技術は、混合診療が事実上禁止されていて、高度先進医療の枠組みで認定されないと保険で費用を手当てできない。普及するためには、やはり保険によって費用が手当てされる必要がある。例えば、ハーセプチンに関しては投薬が有効か判断する遺伝子検査に対して保険適用が認められている。イレッサについても、同様な対策が講じ

138

られていれば、副作用死は続出しなかったのではないか。一方、健康人（自覚症状を持たない患者も当然含まれる）の予防・早期診断は、自費診療という形で提供可能である。
・ 公共データベースとして整備が期待されるのは、日本人の標準的なアリル頻度のデータ
で、それがあると個々人のデータと比較しやすくなって良いと思う。ただし、対象が｢平均的｣日本人からゲノム情報がどれだけ離れているかを定量的に示してしまうため、差別問題に発展しかねない危険性を孕んでいる。
・ 準公共の組織として整備が期待されるのは、ゲノムビジネスに関する認定機関による審査を経た、個々人のゲノム情報を保管するゲノム・バンクである。同様に、ゲノム医療を実現するためのカルテシステムも、そのような認定期間の審査に合格しないと、市販できない仕組みがあると良い。国家に期待するのは、法整備と、ゲノムビジネスに関して認証する組織の設立である。
（文責：事務局）

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京都大学大学院 辻本 豪三教授、東レ株式会社 内海 潤氏
基本情報•ヒアリング対象
京都大学大学院薬学研究科 辻本 豪三教授（慶應義塾大学 客員教授）
東レ株式会社研究開発企画部 内海 潤 バイオメディカル担当部長
2004 年 1 月 20 日 19:00 - 21:30（慶應義塾大学 信濃町キャンパス）•ヒアリング対象に関する属性情報
トランスクリプトーム関連プロジェクトのケーススタディ•

参考文献・URL
2003 年 5 月 16 日付 日本経済新聞記事｢東レ、京大と研究開発－がん治療用 DNA チップ｣

ヒアリング要旨

京都大学/東レで実施しているプロジェクトの概要
・ がんを対象にした DNA チップの開発を行う。具体的には、京都大学医学部付属病院はがん患者の臨床検体および臨床情報を提供し、薬学部と医学部で遺伝子発現データ解析を行い、薬学部/医学部/化学研究所で臨床統合データベースを構築する。構築した遺伝
子発現データのデータベースを活用して、薬学部と医学部で病態関連遺伝子の探索を行う。並行して東レでは、ナノテクノロジーを応用した新規 DNA チップ技術を開発する。
これに京大で同定した病態関連遺伝子を搭載して、診断用 DNA チップを開発し、テーラーメイド医療の実現を目指す。一方で、薬学部と医学部で病因関連遺伝子を探索し、ゲノム創薬のシーズ発見を行う。本 NEDO プロジェクトの実施期間は 3 年間である。
・ 対象とするがんは難治性、再発や薬剤抵抗性といった特徴あるがんである。現状では、
京大病院で症例の多い難治性がん等対象にしている。将来は、他のがんにも対象を広げることも考慮している。
・ 競合する企業は Affymetrix、Agilent、東芝など、競争相手は非常に多い。製薬企業は米国のベンチャーと提携して同様のプロジェクトを進めていると思う。京大／東レとし140

ては、チップの加工や高性能化、臨床的に意義の高い遺伝子の搭載などで特徴を出して行きたい。
京都大学/東レで実施しているプロジェクト推進に必要となる解析機器/インフォマテ
ィクスについて・ 対象ががんであるので患者から検体が得られ、病理的な検索が主体であるので、病態のリアルタイムモニターが必要となる訳ではない。病型や予後の判定に有用な機器や手法で解析を進めて行く。
・ 難治性のがんや特殊ながんの場合、症例が少ないため検証が難しいだろうと考えているが、当面、京大病院を中心にしてデータを収集していくことになる。
・ DNA チップの実用化にはコストダウンをどうするかが課題の一つである。検出機器としてのスキャナーや発色試薬の蛍光試薬が、部材としてのコストダウンの対象だが、感度が高く安定した蛍光試薬や安価な汎用機器に適合させることが、解決策の例と考えている。
・ 今回のように、臨床検体から医学的情報を抽出し、デバイスに応用して、また診断という臨床手法にフィードバックするためには、臨床の現場と基礎研究の情報交換を密に行うことは非常に重要である。プロジェクトを成功させるためには、相互にお互いの研究
内容を知ることが必須で、この点は相互連絡体制も強化して進めている。いわば医薬品の治験にように医師と製薬企業が一体となって進めるような形態である。
・ 分子診断の登場以前は病理画像を疫学的に評価していた訳だが、DNA チップのプロフ
ァイル情報が加味されて臨床情報の質も変っていくだろう。チップ情報によって、一定水準以上の診断や検査が簡便にできるようになる。精度はデータを積み重ねで、改善されていく。
・ 京大で開発するデータのインフォマティクス解析システムが高度な IT 機器であった場
合、民間の病院では高スペックの機器を揃えられず、結果として実用に耐えないという可能性はある。精度も勿論だが、汎用的なインフォマティクスのデータサイズや処理速度にも注意を払う必要があるかもしれない。

141京都大学/東レで実施しているプロジェクトのビジネスモデルについて
・ 開発する遺伝子発現解析データベースを、大学病院の医師に活用してもらう。このレベル自体ではビジネスという範疇ではない。
・ 実用に耐えうる DNA チップができたら、診断用に開発し、販売を目指す。まず市場は小さくても、有用性の高く発揮できるような対象のがんに絞り込んで実用化を目指す。
・ データ処理サービスに関しては京大で作成する統合データベースとリンクする形も一法である。
京大/東レ実施プロジェクト推進に向けた課題について
・ 3 年間で行うのは、実用化の基盤整備で、遺伝子発現解析データベースの構築と DNA
チップの開発である。その後 2 年間で、製品設計と生産･販売を行う計画を立てている。
・ 搭載遺伝子を決める材料である品質の高い臨床検体をきちんと収集する体制を整えるのが大きな課題で、ここがコンテンツの質を決める。品質の高い臨床検体は、経験豊富な臨床医が周到に症例を選ぶことでしか得られないと考える。
・ 対象疾患を拡げる際の課題は、臨床側の情報レベルが標準化がされていないことであろう。特に多因子疾患、例えばアレルギーや糖尿病では、医師の間でも診断が異なる可能性もあるので、そこをカバーする標準化が必要だろう。
・ チップによる解析結果が前向き（prospective）な判定に結びつけばよいが、そう簡単ではない。研究段階から臨床応用に持っていくのもかなりの精度向上が必要だと予測している。FDA が医薬開発における薬理ゲノミクスのドラフトガイダンスを出し、この活用で承認が促進されると思われ、その中には発現プロファイル情報も含まれている。ただ、発現プロファイルの情報も MIAME のように国際標準化した形で整理していかないと、十分に活用できず、新薬の承認にも繋がらないだろう。
・ DNA チップの単価は臨床検査 3 千円が限度だろう。1 万円を超えると特殊検査になる。
さらに高額な特殊検査の DNA チップによる診断については、生命保険会社がサポートするとよいと思われ、たとえば年間 10 万円までは健康維持に使えるようなサービスを提供して欲しいという声も出てくるだろう。

142

・ 地域ネットワークも必要になってくる。京大の関連病院に先生方もデータベースを使用
したいと思うはずで、また、大規模な前向き（prospective）研究をする場合も地域の拠点になる関連病院を含めて実施することになる。
（文責：事務局）

143

シンポジウム要旨
本調査の一環として JBIC 及び NEDO 主催による「バイオメディカルパネル『ゲノム情報と健康』～ゲノム＆プロテオームの健康への応用に向けて～」と題したシンポジウムを行った。シンポジウム資料としてプログラムと各要旨を掲載する。

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シンポジウムプログラム

バイオメディカル技術パネル｢ゲノム情報と健康｣~ゲノム&プロテオームの健康への応用に向けて~
基調講演｢臨床分野におけるバイオインフォマティクスの活用と今後の課題 ｣国立遺伝学研究所 生命情報・DDBJ研究センター長
教授

五條堀 孝

｢The Health Care Impactof Personalized (Genetic) Medicine｣
米国・PointOne Systems, LLC.
Peter Tonellato, Ph.D, Chairman/CSO
日 時：平成16年3月11日（木） 13：00-17：30
会 場：虎ノ門パストラル 葵の間
場 所：東京都港区虎ノ門4-1-1、日比谷線神谷町駅（最寄駅）
http://www.pastoral.or.jp/
参加費：無料主 催：社団法人 バイオ産業情報化コンソーシアム（JBIC)
独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO)

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バイオメディカル技術パネル｢ゲノム情報と健康｣~ゲノム&プロテオームの健康への応用に向けて~
ポストゲノムシーケンスの時代に入り、ヒトのゲノム情報を基に疾患遺伝子の探索、診断・治療技術の開発、医薬品開発等、医療の世界に革新的な変化が押し寄せて来ています。また、生活の質の向上を目指す人々の行動と相まって、機能性食品、健康関連産業にも新しい潮流が現れ、そこに新しい産業が生まれて来ることが予測されます。
本シンポジウムでは、国内及び海外でゲノム&
本シンポジウムでは、国内及び海外でゲノム&プロテオーム情報と医療や健康との関連について研究している研究者と、臨床の現場に応用しようとしている臨床関係者が一堂に会し、臨床科学や健康科学の将来に関する提案、討議をいたします。
これにより新たな臨床科学、健康科学の推進に関わる研究情報の共有や臨床現場の意見等の共有を図ると共に、関連産業発展の可能性を踏まえ、将来の医療サービス、健康サービスのあり方を議論いたします。
**********************************************************************************************************************************************************************************************

12:0012:00-

受付開始

13:0013:00-13:15 【主催者挨拶】【来賓挨拶】

社団法人 バイオ産業情報化コンソーシアム
専務理事 片山 登喜男
独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構
参事
西田 享平
経済産業省製造産業局生物化学産業課課長 多喜田 圭二【基調講演】
13:1513:15-13:45｢ 臨床分野におけるバイオインフォマティクスの活用と今後の課題 ｣13:4513:45-14:15

国立遺伝学研究所 生命情報・DDBJ
研究センタ－長生命情報・DDBJ研究センタ－長教授 五條堀 孝｢The Health Care Impact of Personalized (Genetic) Medicine｣
Medicine｣*米国・PointOne
米国・PointOne Systems, LLC. Peter Tonellato, Ph.D, Chairman/CSO
14:15－
14:15-14:25 －質疑応答（Q&A)
質疑応答（Q&A)－
14:2514:25-14:30 －休憩－*［PointOne Systems, LLC. 概要］
米国・PointOne
米国・PointOne Systems, LLC. はウィスコンシン医科大学のバイオインフォマティクス研究センター発ベンチャー企業。
Aurora Health Care の中核病院であるミルウォーキー市内のSinaiの中核病院であるミルウォーキー市内のSinai Medical Center に自社の遺伝子知識システム・
Genomic Knowledge Management System(GKMS)を導入し、医師が補足的に臨床の遺伝子情報システムとして使用。
System(GKMS)を導入し、医師が補足的に臨床の遺伝子情報システムとして使用。

146

【プレゼンテーション】
14:3014:30-14:50 ｢Comparative｢Comparative Genomic Hybridization（
Hybridization（CGH) 解析によるがんの悪性度評価― テーラーメード医療を目指して―｣
山口大学医学部先端分子応用医科学講座
教授 佐々木 功典
14:5014:50-15:10 ｢Translational｢Translational Analysis of Genome Information to Health Care｣
Care｣
米国・PointOne
米国・PointOne Systems, LLC. Ronald Savrin,
Savrin, M.D, Chief Medical Officer
15:1015:10-15:30 ｢神経内科におけるクリニカル・インフォマティクス ―脳卒中への取組み―｣
東京医科歯科大学大学院 医歯学総合研究科
脳神経機能病態学（神経内科学）分野
教授 水澤 英洋
15:3015:30-15:50 ｢臨床情報を活用したハイスループット疾患プロテオーム解析｣
筑波大学 基礎医学系 生化学分子腫瘍
助教授 内田 和彦
15:5015:50-16:10 ｢ゲノム機能学によるテーラーメード医療｣
東レ株式会社 研究・開発企画部CR
企画室
研究・開発企画部CR企画室
主幹バイオメディカル担当部長 内海 潤
16:1016:10-16:30 ｢ゲノム情報の臨床応用に向けて｣
東京医科歯科大学 情報医科学センター長
教授 田中 博16:3016:30-16:45－Coffee Break －**************************************************************************************************************************************************************************************************【パネルディスカッション】
16:4516:45-17:30
座

長 ：五條堀 孝

パネラー ：水澤 英洋
内田 和彦
水島
洋
江口 至洋
川
俊成
仁賀 建夫

17:3017:30-【閉会宣言】

国立遺伝学研究所生命情報・DDBJ
研究ｾﾝﾀｰ長 教授
国立遺伝学研究所生命情報・DDBJ研究ｾﾝﾀｰ長
東京医科歯科大学大学院

医歯学総合研究科 教授

筑波大学
基礎医学系 生化学分子腫瘍
助教授
国立がんセンター研究所 疾患ゲノムセンター 室長
三井情報開発株式会社常務取締役
バイオサイエンス本部管掌
日本経済新聞 編集局 科学技術部
記者
独立行政法人新エネルギー・ 産業技術総合開発機構
バイオテクノロジー・医療技術開発部部長
国立遺伝学研究所 生命情報・DDBJ
研究ｾﾝﾀｰ長
生命情報・DDBJ研究ｾﾝﾀｰ長
教授 五條堀 孝

147「パーソナライズド（遺伝子）医療によるヘルスケアへの影響」
PointOne Systems, LLC. 創設者・会長 Peter J. Tonellato
バイオメディカルの研究から個人に影響を及ぼすヘルスケアおよび医療行為への急
速な転換へ強い必要性が高まりつつある。臨床医、生物学者、遺伝学、新技術、バイ
オインフォマティックスの多角的分野の相互作用によって、ゲノミック、関連のバイオメ
ディカル資源、また複雑な疾患の研究用ツールを創造、使用、開発する能力面でのパラダイムシフトが進展している。
過去10年間、全ゲノム・シーケンシングのゴールにより数学、計算科学、工学、分子生物など多様な分野で100種類以上のゲノムからデータ、情報を生み出し続けている。
ただし、これは始まりに過ぎない。新たな研究パラダイムは膨大な量のデータを生成し続けており、また、同様に加速的に貴重な基礎結果をも作り出しているからである。
さらに、現在「システムバイオロジー」と称されている科学的展望の新時代では、生物システムを理解するためこれらのデータと情報を統合、バランスを保っている。これらの活動は基礎バイオメディカル研究の歴史において、最も興奮した時期であると特色付けられるであろう。
パーソナライズド・メディシン企業であるPointOne Systems, LLC(www.pointonesystems.com)では最良なヘルスケア行為へ転換する事業戦略、事業モデル、それに基礎的なバイオメディカル研究とバイオテクノロジー研究面での技術・成果物を扱っている。本講演においてこれら戦略の成果とアメリカ国内最大手のヘルスケアプロバイダーの一つであるAurora Health Care (www.aurorahealthcare.org)
における当社の作業を紹介する。過去2年以内で当社はガンと心臓病の患者20万人
以上の臨床および遺伝子情報を解析している。この結果から200名以上の内科医にこれら患者の臨床レビューを判り易く提供しており、また個人の臨床プロファイルと遺伝
子医療プロファイルに基づいて各々の患者にパーソナライズド・ヘルスケアをデザインするための選択肢を内科医に提供している。

「ゲノム情報のヘルスケアへの移行解析」
PointOne Systems, LLC. 上級医療役員 Ron Savrin
従来、医学界は長時間、高価、不規則なプロセスを介して研究から発展した医療のブレークスルーをヘルスケア行為へと移行させていた。ゲノミックの結果と情報の量、影響、価値からこれら前述のアプローチの再検討を強いられている。その結果、医療行為面で個人のヘルスケアに影響を及ぼすバイオメディカル研究の探索へと移行する必要性がある。パーソナライズド・メディシン企業である PointOne Systems, LLC(www.pointonesystems.com)では基礎的なバイオメディカル研究とバイオテクノロジー
研究面での技術・成果物を最良なヘルスケア行為へ転換する事業戦略、事業モデルを扱っている。
当社の組織的なアプローチでは探索、統合、発展、検証および実施による4段階を採用している。これによって新たに確立したゲノム情報を最良の臨床ケアへと移行するため遺伝子疾患モジュール（GDM）を創出している。現在当社の活動は9件のGDMにまで及んでいる。この内3件（血栓症、遺伝性ヘモクロマトーシス、乳癌）は全米最大手の一つのヘルスケアプロバイダーAurora Health Careにて使用されている。
この度、ゲノム情報のヘルスケアへの移行過程における当社の経験としての作業および当社の将来計画と活動について論じたい。

148

主賓者挨拶 片山専務理事
21 世紀はバイオの世紀であり、情報化がキーとなり発展を促進する。ゲノム研究の成果
をいかに社会に還元するかがテーマとなっている。海外ではこのような取り組みは現実となっている。本日はこのような実際に医療とゲノム情報を結びつけてビジネスとしている
方を招待している。活発な議論を期待している。
（文責：事務局）

主賓者挨拶 西田参事
NEDO は昨年 10 月に独立行政法人となった。「利用しやすい NEDO」「成果を挙げる
NEDO」を目指し、生まれ変わろうとしている。新しい技術を生んでいきたい。バイオ研
究から医薬品へなどへの期待と医療の進歩の期待がある、これまでは医療研究者とバイオ研究者の交流の場は意外と少なく、シーズとニーズのマッチングの場が非常に少なかった。
NEDO は双方の研究者の情報を共有し、検討していきたいということで今回のシンポジウ
ムを JBIC とともに企画した。今後とも同様のセミナーやパネルを企画していくので、皆さんの協力をお願いしたい。
（文責：事務局）

来賓挨拶 宮本課長補佐
経済産業省はゲノム情報を活用した「技術開発」をいかに産業化に結びつけるかということに関心がある。一つは医療として疾患を治すこと、もう一つは診断に役立てることが考えられる。健康へ役立てることは世界中、また日本でも他の省庁でも多大な投資が行われ、疾患との関連などでもビジネスの種を探す努力が続けられている。現在の研究の主流としては、マーカー探索などゲノム情報と疾患との相関関係の解明を目指すものが多い。
現在、世界中で出始めているマーカーは医療への応用として決定的なものとなっていないが、早期に臨床への応用、健康増進への応用が可能になることを期待している。
（文責：事務局）

149

基調講演 五條堀教授「臨床分野におけるバイオインフォマティクスの活用と今後の課題「ゲノム情報」と「ヘルスケア」による新たなパラダイムへの展開」
ゲノムから生まれる情報をいかに臨床現場に届けるのかということが重要である。さらにどのように予防･健康増進へ役立てるのかも問題である。本日、来場してくださった
人数を考えると本当に皆さんが興味を持っていることがわかる。バイオインフォマティ
クスが大量のバイオ情報を統合するのに大きく貢献した。バイオインフォマティクスは生命現象の理解を目的とするが、生命現象の切口の一つとして疾病が存在する。一つの終着点は健康・医療からの産業化がある。現在の DB は統合的なものになっておらず、階層ごとの関連を結びつけていくことが大切である。NIH は最近健康・医療の方向に重点を移している。米国のバイオインフォマティクス企業の多くはゲノム創薬へと方向転換しようとしている。ゲノム創薬は一つのキーワードだがベンチャーでは多大な投資に耐えられない。明確なビジネスモデルが見えていないのが問題である。ゲノム創薬に一元化というのも問題であり、出口の多様化が必要であると考える。例えば、私見であるが、創薬に至る過程段階の情報でも患者に返してよいものがあるのではないかと考えている。これは早期の情報の還元ということになる。もう一つ、Point of Care という考え方がある。病院以外（例えばコンビニ）に血糖計や血圧計を置くなどがその一例として挙げられる。また、治療から予防へのパラダイムシフトという考えもある。これは医療費の削減の他、新産業の創出へとつながる。現在の国民の関心事は健康関連が多い。私の考える一つのシステムとしては病院で試料が手に入るとタイピングセンターなどで情報を解析し医師に戻す。この情報循環システムにいち早くゲノム情報などの最新情報の成果を生かし医師や患者に還元すべきである。この循環モデルが大枠の基本となる。研
究開発と産業化ということをみると成果が還元され、フィードバックがベンチャーへの活気付けや現存の企業の活性化につながる。このようなスキームの早期確立が必要である。DNA は人類幸福のために・・・。
（文責：事務局）

150

基調講演 Peter J. Tonellato, Ph.D Chairman/CSO「The Health Care Impact of Personalized (Genetic) Medicine」
ヘルスケア業界はパーソナライズド（テーラーメイド）医療に注目している。PointOne
Systems は、それを製品として実用化したものである。解析によって得られる膨大で複雑なゲノム情報をどのように医師が活用すればよいのかが大きな問題となっており医師に求められているのは得られた情報を正確に患者の診断に使用することである。だが医師はこうした情報以外にも治療費、治療限度額の管理なども行いながら患者の治療を行ってゆかなければならない。膨大な情報の管理を医師が行うことは困難であるため、病院レベルで経営者が考えてゆかなければならない。ポイントケアという分野において初めてわが社は
ゲノム情報と実際の臨床現場の架け橋となり、ゲノム情報を直接個人医療へと活用することを可能にしたシステムを実現させた。この市場に新規参入するに際し、以下の 4 点に注目した。①ヘルスケア市場や患者個人がどのような疾患モデルを必要としているか見極め
る②その中でどの疾患を優先的に実行するか③その疾患モデルの技術開発を病院内でどのように確立するか④これらの技術で得られた情報をどのようにして医者に提供するかということである。2 年間最も苦労してきた課題は、優先的に導入するべき疾患を決定することであったが、現在では確立された方法論に基づいて特定疾患の決定ができるまでになった。
具体的なシステムの流れを説明する。まず患者が様々な検査を受けると、その情報が、PointOne Systems のデータベースに蓄積される。次に個人の既往歴や家族の病歴などを総合的に考慮して、それを基に同システムの遺伝子疾患モジュールに対応させ、個人に合った情報を臨床医、さらには患者自身にも提供される。このシステムの最も特徴的な機能は、得られた情報はインターネット、fax などの通信機器を介していつでも閲覧できることが可能であるということである。乳癌の遺伝子疾患モジュールによる先行投資の実施例を見ることにしよう。具体的には一人の医師が毎日一家族分のデータを入力する事により、このデータに基づいて一人の医師が年間約 20 人分の患者の早期発見が可能になるという数値が出ている。この結果、医師の収入が一年間で約 2 万ドル増加するという計算になる。大した金額にはならないと見えるが、これを医者、病院、患者の数をかけていくと膨大な金額になり、病院がパーソナライズド・ヘルスケアを導入しているという現状も容易にお分かりいただけると思う。最後に、日本市場における方向性についてだが、わが社 PointOne
Systems がこれまでのことを忠実に行えば日本でも成功を収めることを確信している。すでに日本でもパーソナライズド医療が現実なものとなりつつある。私は日本で PointOne
Systems が応用される日は近い未来という話ではなく、今日明日にも起こりうる出来事だと考える。
（文責：事務局）

151

プレゼンテーション 佐々木教授「Comparative Genomic Hybridization(CGH)解析によるがんの悪性度評価－テーラーメイド医療を目指して－」Comparative Genomic Hybridization(CGH)は欧米では日常的にルーチンで使われているがんの検査だが日本ではなぜかあまり普及していない。しかしこれはテーラーメイド医
療にも役立つものと考える。がん患者は 10 年くらいたつと年間 100 万人くらいとなり、うち年間 25 万くらいはがんで亡くなるであろうと予測されている。がんは予防も大事だがなった場合に大事なのは正確な診断と効果的な治療である。早期の正確な診断は効果的治療につながる。製薬の方々には新しい効果的な薬を開発してもらい医療現場の人には新しい医療法を考えてもらう。また機器メーカーの人には新しい医療機器の開発をしてもらう。
患者のそれぞれの状態を正確に把握し、最適な治療法を選択することが大切である。がんの治療ではがんの種類を区別することが重要である。がんの種類とは悪性度のことであり、悪性度は転移や浸潤につながる。Comparative Genomic Hybridization には日本語訳がな
く日常的に CGH として用いられる。CGH は 1992 年にサイエンスに報告されており、マイクロアレイを利用した正常細胞とがん細胞の発現比較法のことである。染色体ごとに測定し比率をとり、慣れてくると臓器の判定までも可能となる。この過程で大切なのは正常細胞とがん細胞の発現比較であるためできるだけがん細胞だけをとり、正常細胞を除去することである。これは Tissue Microdisection と言う方法を用いる。CGH は最近世の中で認められてきている。このようなデータが臨床的にどのくらい役に立つのかという部分をみていこう。CGH は異常の数を比較したにすぎないが病気を見ると病気の進行に伴い異常は増えていく。これは遺伝子の不安定性によるもので徐々に悪性度の高いがんとなる。これまでは病気の進行をみるものであったが、他に予後判別が可能で様々な情報を合せると予後曲線などを描くことができる。予後推定は従来から臨床の現場では望まれており、予後推定に利用できる。これまでは染色体レベルで行っていたが徐々にゲノムチップに移っている。我々は病理医であるので細胞さえ手に入ればがんの診断はできる。しかしがんに対するテーラーメイド医療ということで大事なことは、我々はがんの質の問題を診断した
いと思っていること。どこでも誰でも診断できて治療法の選択に貢献できるような判別法を提供したい。正確な診断が不必要な治療をなくし、医療資源の適正使用につながる。それは QOL を高めるということにつながり外科医とともにその芽を確立できればと思っている。
（文責：事務局）

152

プレゼンテーション Mr. James F. Stern「The American Health Care System –A Strategic Overview」
21 世紀アメリカの問題点とその問題点に関する今後の展望について述べたいと思う。問
題点の一つ目として医療費の高騰。現在アメリカでの医療保険料は増加傾向、1998 年と比較してもその料金は 2 倍以上に膨れ上がっている。GDP の 13%にも達し、2011 年には 17%、
約 2.7 兆ドルにもなると予測されている。郊外と都市部には未だ医療の質に大きな格差が存在し、年間 7000 人もの患者が医療ミスが原因で亡くなっているという統計が発表されている。アメリカ国内の医療費の増大も大きな問題。原因として、国民が個人医療の管理や費用の捻出の大部分を行政に依存しているため、医療費の約 35%が行政の資金になってし
ま っ て い る 点 が あ げ ら れ る 。 医 療 費 の 増 大 が 救 急 医 療 セ ン タ ー や ヘ ル ス ケ ア IDN（Integrated

Delivery

Network）にとって大きな負担となっているのが現状である。

様々な企業が医療現場のあり方を根本的に変革するべく出現してきている。旧態依然とした医療方法から予防を含めたより個人的な治療に、また情報を一方的に与えられるだけの治療から情報を徹底して提示できる医療へと発展している。また遺伝的素因なども含め総合的に行うようになってきている。そのため、膨大な情報を基に診断を行わなければならないが、現状としてアメリカの大手ヘルスケアプロバイダー7 社のうち、システムのすべてが電子化されているのは全体の 7％に過ぎない。発展には医療体制の変化と同時に個人レベルでの変化が不可欠である。ゲノム情報活用の重要性について私の専門分野である法律の面から注目してみたい。わが国においては特定のヘルスケアプロバイダー、企業、医師を相手取り訴訟を起こす"plaintiffs' bar."と呼ばれる専門の法律事務所が存在している。現在、ここで取り上げられる話題のほとんどが医療ミスなどであるが、今後はゲノム情報の臨床現場での使用に伴いこれら情報の活用の有無が裁判の焦点となることも考えられる。例えばゲノム情報が存在していたのにもかかわらず、情報提示を行なわなかったり、その情報が有効に使われなかったために、特定の疾患を予防することが出来なかった場合にこれらは確実に医療ミスの対象となりうるであろう。このような動きによって、アメリカにおける早期発見、早期治療、予防を基にしたパーソナライズト・ヘルスケアの導入の鍵となるのは間違いないであろう。膨大な情報を統合し明解な状態でヘスルケアプロバイダーに提供するには膨大な予算がかかるが、これを成功した企業が今後のヘルスケアビジネスの勝ち組になってゆくに違いない。21 世紀の医療は早期治療やゲノム情報の力を利用した特異的な診断による効率的な治療が中心となるであろう。そしてこうした医療の変化が長い目
で見ると医療費の削減につながるのではないであろうか。
（文責：事務局）

153

プレゼンテーション 水澤教授
「神経内科におけるクリニカル・インフォマティクス━脳卒中への取り組み━」
このような分野ではシーズとニーズのというものがあるが、私はニーズの部分を話す。
今回は主として脳卒中の話、またクリニカル・インフォマティクスに期待するところを話す。現在、私は筑波の内田先生のプロジェクトの一部に加えていただいて研究を行っている。現代において単一の臓器としては脳血管疾患が最も多い（がんが多いのはすべての臓器の合計というのが理由）。脳血管疾患は非常に重要な疾病である。また、脳血管疾患は「寝たきり」の最大の原因であり片麻痺や血管性うつ病・血管性痴呆などの心身ともに障害が残る。脳血管疾患には脳内出血と脳梗塞があり、特に脳梗塞が重要である。脳内出血は戦後減っているが脳梗塞はほとんど減ることはなかった。日本では脳梗塞は米国の２倍くらいの死亡率となっている。遺伝的要因も考えられるがその他の要因も考えられるが、未だ解明はされていない。今回は脳卒中の中でも脳梗塞について話を進める。脳梗塞には塞栓症と血栓症にわけられるがいずれも脳内の血管が細くなり血流がつまることに起因している。脳梗塞には発現機序がいろいろあるものがあり、いくつか種類がある。この区別が非常に重要であり、時間的余裕があまりない。診断が非常に重要である。何か一つのマーカーなどで診断できるわけでなく、病歴、発症してからの時間、症状、画像診断などを複合して診断している状況である。診断は非常に大変であり、間違えてしまえば状態は悪化してしまう。決定的なマーカーがみつかれば早期の診断が可能となる。マーカーを複数組合せることによってはっきり区別できるようになるのでもよい。迅速な病態診断には臨床イ
ンフォマティクスはひとつの参考となる。さまざまな情報を総合的に解析することによって病系に決定的なパターン等を認識する脳卒中に診断支援システムを作ることができるのではないだろうかと考えている。現在は内田先生のプロジェクトの一部として臨床情報を登録するシステムを三井情報開発と協力して作成している。まずは臨床情報を得るところ
からスタートする。実際問題として我々はなかなか多忙で外来ではなかなかコンピュータに入力していられないという問題がある。病歴など症状などの臨床情報は我々の頭には入っているが数字で表すのは難しい。それをたくさんの数の解析をすることによって関連付けができるのではないかと考えている。希望としては脳卒中の急逝期の死亡率低下を目指したい。死亡率だけでなく機能予後（片麻痺や意欲の低下など）の飛躍的向上を期待する。
現在のプロジェクトが終った暁には何かしらの成果を出したいと考えている。
（文責：事務局）

154

プレゼンテーション 内田助教授「臨床情報を活用したハイスループット疾患プロテオーム解析」
先ほどの水澤先生は臨床サイドのお話をされたが私は研究サイドの話をプロジェクトの話を兼ねてお話する。五條堀先生が言われた背景などは非常に注目されており、ビジネスという点でも実際国民の健康を維持するという点でも非常に重要である。私は病気になる
前になんらかの処理ができるような社会を目指したい。シーズというものは本来研究サイドから出てそれをニーズ側がキャッチして実用化というものが通常であるが、臨床インフォマティクスは医療が出口になるので他の分野に比べダイレクトにニーズに結びつくと言うことが難しいと思われる。私個人の意見としては医療サイドにニーズを求める。現在、常識的に考えられているのが表現型と遺伝子型をつなぐストーリーを解明するのが最良の方法であるという考えである。しかし、臨床と言うものはなかなか説明しづらいものが対象であることが問題である。テーラーメイド医療のわかりやすい例は SNP による薬剤投与の例がある。私は SNP などの静的なものよりプロテオームなどの動的なもの（遺伝子に規定されること＋αの部分）に注目する。体調をモニタリングできるものが重要であると考える。そのためのマーカーを探す。まずはタンパク質情報と病態とのリンク付けをウェット側が行う。その後情報産業、または計測機器産業の融合が必要であり、この部分はドラ
イとウェットがそれぞれ単独でやってもなかなか上手くいかないと考える。本来は患者本
位の Consumer Oriented なサービスが必要なのだがこの分野では難しい。それを含めて新しい医療システムの構築が必要である。この医療システムの DB には臨床情報も入れる。
しかし、基礎研究者は臨床情報という表現型を使いこなすのは難しい。情報を受け入れるシステムの形作りが非常に難しいのである。最初から最後まで全体を見通したシステム設計が必要。また時間軸とデータの変化が必要である。時間軸と言う概念は大事だと思う。
また、難しいのは最終的なバリデーションで得られたものを正しいと証明することである。
ここが基礎研究とは違うところである。最終像として想定されるものは臨床のデータマイ
ニングである。これまでのメディケア、診断→治療→効果の評価ということを病気になってから行っていたが、これからのヘルスケア、メディケアに加えてヘルスケアとして病気になりやすさのスクリーニングや健康病態のモニタリングを行うことによって、できる限り予防的な措置としていくつかの治療法を開発するもしくはサービスとして提供することが一つの出口の姿であると考える。
（文責：事務局）

155

プレゼンテーション 内海担当部長「ゲノム機能学とテーラーメード医療
ゲノム＆プロテオーム解析のテーラーメード医療への期待と課題」
当初は辻本先生が講演予定でしたが都合が悪くなってしまったため、私が代役ということで今回講演させていただく。企業の立場から課題の整理などもお話する。
ゲノム解析の医学・医療に対するインパクトは大きい。SNP による薬物反応性が判定できるようになり、最終的には個々のテーラーメイド医療は可能となるであろう。治療だけ
でなく患者のリスクに基づいた疾患の予防もどうにかなると考える。また、ゲノム解析に基づく原因の解明から画期的な新薬の開発、ゲノム創薬が実現されるであろう。これまでの医療の対象者は病気になった者だけであったが、テーラーメイド医療ではハイリスク集団と言う罹患率が高い者の予防も対象となることが特徴である。診断法はゲノム・トラン
スクリプトーム・プロテオームと様々である。ファーマコゲノミクスでは、薬の最大効果と最小の副作用と言うことで有用性は非常に高いものとなる。この点では経済性に関しても薬剤費の抑制は非常に有効であるといえる。ただ、品揃え（薬の種類）が必要になるので治療単価は高くなるかもしれない。もしかしたら自由保険等の対応が必要かもしれない。
倫理性の問題などは匿名化などでカバーできる。品揃えが必要と言ったが DB と薬剤と治療法がたくさん必要となると思われる。FDA の流れをみるとドラフトのガイダンスになると ICH に採用されることとなり、事実上のスタンダードとなるのが一般的である。私どもは NEDO のバイオ IT プロジェクトで京都大学と共同プロジェクトを行っている。東レが最終的に目指すのはバリデートされたアッセイ系である。オンライン統合されたシステムにアッセイ系を組み込めばハイスループットが可能となるが、バリデートされたコンテンツとアッセイ系が課題となる。最近見つけた興味深い論文で、チップの性能比較と質量分析器によるタンパク同定の性能比較というものがある。ともに結果は一様でなかった。それぞれの特性や手法が異なるということがあるが難しいところではあるが、このようなものの標準化も大切なのではないだろうかと考える。例えば標準アレイなどが存在すればメーカーなどは基準ができて作りやすいのではないだろうか。標準化は１企業だけではどうにもならない。最終的な提言としてはみんなが使える安心できる有用な DB、バイオインフォマティクスと臨床インフォマティクスの融合が必要でそのためには DB や IT システムの新たな統合したシステムの開発が必要であると思われる。
（文責：事務局）

156

プレゼンテーション 田中教授
「ゲノム情報の臨床応用へ向けて－ゲノム医療情報（Clinical Informatics）の課題－」
従来は臓器ベースの医療であった。EBM というのは科学的根拠に基づいた医療であるが科学的根拠とは分子生物学的な根拠だけでなく、データの大量解析などの統計的な根拠のことも指す。これは誤解されがちである。EBM の目的は医療の標準化である。医療機関に行った場合正しい治療（学会などが設定する）が機会均等に受けることができていなかったことは不満である。医療の標準化は重要であり、個の医療も重要である。標準化と個別化、２つの一見相反する概念が 21 世紀の医療となる。標準化は医療の底上げ、個別化は先端医療であるといえる。それぞれは情報システムなしでは実現しない。標準化でまず問題となるのがオントロジーの問題である。システムはオントロジーの上に成り立つのでしっかりとしたオントロジーがなければいけない。それから標準化には診療行為のスタンダー
ドがなければならない。これは学会やその他団体が出す診療ガイドライン。個々のテクノロジーからでなくインフォマティクスの構造から考えていかなければならない。多型による薬剤反応性やマイクロアレイによる診断などはすぐにでも実現するだろう。その後にハプロタイプによる生活習慣病のリスク評価や疾患シミュレーションがそれに続くであろう。
しかし、未だにインフォマティクスの構造すらどのような形であるか共通な議論がはっきりとしていない。データはインフォマティクスストラクチャーで支えなければならない。
バイオ DB は現在世界に 500 くらいあると言われている。現在でも使い方次第では重要な知識を得ることができる。今の DB は臨床とマッチしているのかというとしていない。臨床の思考の流れ（症状から病名、ゲノム層とたどれる）がなっていない。病名からの検索などは臨床の思考の流れではない。オントロジーも難しい。医療情報の世界では 20 年も前からオントロジーをやっておりかなり良いオントロジーができているが、バイオはまだまだと感じる。用語の体系もそうだが用語同士の関係も明確でないと DB 間のつながりがわからない。エビデンスのガイドラインも重要で、これまでの臨床試験は OMIC データなどを考えられずに行われてきたがこれからは OMIC データを含んだ大規模ランダム試験が必要である。もう一つは結局病気や生命を一つのシステムとして扱うことが必要である。情報量が膨大に増えることに関して言えばコンピュータの発展によって耐えられると思う。
Clinical Oriented な DB とオントロジーが重要である。
（文責：事務局）

157

パネルディスカッション[五條堀先生]・ シーズとニーズがあるがそれぞれの要望。ゲノム情報と臨床。両面から考える。
・ これらの基軸をどうつなげるのかが課題となる。
・ つながった場合はどのような産業、ビジネスモデルがでるのか？
・ いくつもの課題があるが限られた時間内での討論は無理。それぞれの専門からの課題を挙げてもらい整理された課題のリストなどができれば今日の使命は果たせるのではないか？
[水澤先生]
・ 神経内科領域は他の領域に比べて遅れている領域かもしれない。
・ 他の分野は検査が進んでおり科学的検査によって誰もがわかる領域にきているのもあるが神経内科領域ではなかなか難しいと考える。
・ いくつかのマーカーはあるのでさらに詳しく調べたり、相互に解析したりする。そのあたりはインフォマティクスに期待する。
・ 早く診断ができるようにしたい。
[内田先生]
・ シーズとしてはスクリーニングのためには計測技術と情報処理技術が重要である。
・ データをマイニングするにはデータの信頼度は極めて重要である。
・ ターゲットを絞ってロジック上での発見と偶然の発見の２つのストラテジーがある。
・ ニーズとしては精度の高いマーカーとなる分子が必要である。
・ ウェットとドライと臨床が１つの部屋でディスカッションできるような体制も必要である。
[水島先生]
・ 膨大なデータ、様々なデータが出てきている。
・ それらを解析、さらに臨床情報と解析することによっていろんな情報が出てきている。
・ ただ、臨床というよりは予防の方がおもしろい。産業化に結びつくのではないかと思うようになってきている。
・ 例えばハワイ大の研究の例。喫煙、肉の嗜好などとがんの罹患率、ゲノム情報を利用した健康指導が可能となっている。予防に使える。使いやすい。こうした例は増えるであろう。
・ フランスでは水面下で個人がネットワーク上にゲノム情報を登録できるシステムを158

国が準備している。
・ 世界各国の取り組みを参考にしながら解決法を見つけ出していくのがよい。
[江口常務]
・ これまでの話のなかで２点ほど強く感じた部分がある。
・ １つはバイオインフォマティクスに対する強い要望である。
・ ゲノムなどのデータと臨床の相関解析が大事だと考える。
・ 相関解析のツール等はこれまでにもいくつかあるが理工系の人間にとってはこのよ
うな課題はある意味楽しみな分野でもある。
・ ゲノムなどの静的なデータでは問われることがないがトランスクリプトーム、プロテ
オームなどの動的なデータでは実験手法に大きく作用されることがわかった。これを文脈的依存データと捉えることができる。過程が大切になる。
・ 臨床現場の参加意欲を高めるようなバリデートされた IT システムが必要。現段階で忙しくて正直入力している時間がないという意見はシステムの価値が正しく評価されていないからだと思う。労力をかけてまで入力する価値のあるシステムが必要。それが今すぐに難しいのであれば入力の労力を削減するインタフェースを提供することも考えられる。
・ もう１つは個人情報の問題がある。
・ 個人情報の問題はどこかで失敗が起こるとこの分野の実用化が難しくなる。
・ 多くの PJ が個々の PJ に対して個人情報の対策をとっているが全体にも個人情報を保護する仕組み、法的なしくみも必要なのではないだろうか？
[川記者]
・ 個人情報の話はこれまでもメーカーや先生側からの意見は何度も聞いていた。
・ 患者から見た視点ではバイオインフォマティクスの中身がわからない。現状がわからない。匿名化システムがよくわからない。制度上の壁がどこにあるかなどもわからない。
・ 情報の積極的な発信、啓蒙活動が必要である。
・ ひとたび個人情報が流出し、国民の信頼を失うとこれまで参加してくれていたボラン
ティアなども離れていき、最終的には研究が滞る恐れもある。
・ 懇切丁寧な説明が必要。理解不足はトラブルのもととなる。例えば現在の北海道のGMO の栽培禁止の問題など。
・ マスメディアとしても責任を感じる。マスメディアにもそのような責任はある。頭の堅いマスメディアを教育する意味でも情報発信をして欲しい。
[仁賀部長]

159

・ バイオテクノロジー・医療技術開発部は昨年 10 月にできた部でバイオ研究者と医療従事者の両方の先生から意見を聞けるようになった。
・ 両者の狙いは一緒であるが、やっていること、考え方、言葉がだいぶ違うことがわかったこと。このマッチングができればよいと考えている。
・ 医療技術を見て感じるのは必ずしも日本の医療技術は最先端を行っていないということ。人によっては 10 年も遅れているとの意見もある。
・ 最先端の技術国家である日本が最先端の医療技術を使えないのは問題。原因としては法的な仕組みや制度、薬事法、治験等などが考えられる。
・ バイオを医療に持ち込むことで挽回できるのではないかと思う。
・ 仕組みや制度、法律がかわらなければ無理だが、かわらなければいけない。
・ この分野ではいかに早く実現できるかがキー。アメリカの後を追うのではなく、日本が世界でトップを走りたい。
[五條堀先生]・ 今までの発言を３つに分けてみる。臨床周辺の問題、情報周辺の問題、社会周辺の問題と区切れる。
・ 臨床周辺の問題として、ゲノム情報が単一因子疾患であればある程度判明するものの多因子疾患や環境因子があるとまだまだ難しい。しかし、中途半端でもこれは臨床サイドに返すべきなのか、中途半端では医師が困る、というものなのかを考えてみる。
・ 少し前に流行った A.I.で医療が実現すると言うのはやはり幻想で、医療には humanto human が必要、コミュニケーションの中で成り立つものだと思う。
・ 中途半端な情報でも臨床に返すべきであるのか、中途半端な情報では臨床には返さないべきであるのか、またその情報は手術方針の決定に役に立つのか、迷わしてしまうだけなのか、臨床サイド側の人間として水澤先生と内田先生にお聞きしたい。
[水澤先生]
・ 私は現時点でも知識を共有し、臨床に返すべきであると思う。
・ 情報にもレベルがある。
・ 国民全体の知識の底上げをする。
・ わからないというのは不安を与える弊害がある。
・ 正しく情報を伝えることができれば完璧な情報でなくてもよい。
[内田先生]
・ 基本的には水澤先生と同じ立場で臨床側に返していいと思う。情報の確かさを前提で情報の伝え方が特にポイントであると思う。
・ 日本ではこのような臨床情報は医者を通して伝えられるものであるが、補助的には、

160

サポートとして自らこのような臨床情報を得る手段があってもよいのではないだろうか。確実な情報から伝える。
・ アメリカなどでは自分自身で判断を下す国民性から医者を介さないインターネット
で自ら情報を得ると言うかたちがあるのかもしれないが、日本の国民性を考えると難しいかもしれない。
・ このようなことが問題なく社会に受け入れられて、トラブルが生じないような工夫が必要である。
[五條堀先生]・ 結論としてはできる限り早くに利用できる情報は臨床へ返した方が良いのではないかという仮定で水島先生と江口さんにお聞きしたい。
・ オントロジーの問題にしても DB の問題にしてもバイオと臨床では作り方が違う。これを克服するにはどうすればよいのだろうか？
・ 産業側が初期投資をして儲かるかどうか。リターンを得るまでもたないのではないだ
ろうか？
・ 製薬から食品、さらに医療まで考えると膨大な市場規模になる。そこにいたるまでには社会変化が必要ではある。
・ 情報的な立場で技術的な齟齬をどのように解消していくのか？
・ そういったところに産業として最初からビジネスが可能なのか？それとも国家プロジェクトとして取り組まなければ入っていけないのか？
[水島先生]・ オントロジーのミスマッチの問題があったが、サイエンス意義から考えると真意はひとつであり、いずれは統合されていくのではないかと思う。
・ 両方のもの、今まではオントロジーを作るエビデンスが少なかったからオントロジーの体系化がうまくいってなかったということがあるが、エビデンスが増えてくれば
徐々に統合されていくと期待はされる。
・ わかっている部分から徐々に統合されていくのではないだろうか。
[江口常務]
・ 産業の観点から言わせてもらう。
・ バイオインフォマティクスが診断や医療などで医療の代わりになるということは個
人的にはありえないと考える。
・ あくまでバイオインフォマティクスは支援産業であると考える。
・ 産業化を考えたとき大規模にはなりにくいと思う。
・ 別の視点から生物学や医学などの分野を見たとき、難しい点としては原理がない状態

161

で進んでいる学問体系だということ。それだけ進歩が激しい分野である。その中でオントロジーを作ることは本当につらいと感じる。
・ 産業化の立場から考えるとある要望があったときにそこぴったりくっついていくというかたち、事業として考えたときに支援と言うかたちでないとつらいと思う。
[五條堀先生]・ 大きなジャンルとしての産業化が難しく、個々で事業化していくという話がでたがNEDO と言う立場よりも産業促進と言う立場から支援産業をすすめて国民の利益をいち早く最大にするような動きはどのように考えるか。
[仁賀部長]
・ NEDO は民間と一緒に研究開発を行うことによって産業の促進をはかることが目的であり、これからもやっていかなければならないことだと考える。
・ 何をしたら日本の産業のためになるのかということをやっていかなければならない。
・ ライフサイエンスやバイオテクノロジーが研究としての結果の出やすい分野だったから投資を行うというものでなく、医療の分野を考え、何を狙えば１番日本の経済のためになるかという視点が必要である。
・ アメリカのあとを追うようなことや特許のとられているようなことをやっても仕方がない。
・ 逆にどこもやっていないが非常に夢のある分野でかつ産業に結びつくことならば積極的にやっていきたいと思う。
・ プライオリティづけが重要だと考える。
[五條堀先生]・ 川さんにお聞きしたいが個人情報保護の問題であったり、医療機関のレベルの格差など国民が不安に思うことは多い。
・ たとえば遺伝と言う言葉にはネガティブでも、DNA という言葉にはポジティブであったりというような先入観がある。ゲノムは現在まさにそのイメージがつこうというときである。いかにゲノムというものに信頼を与えればよいのであろうか？
・ 情報発信のいい意味での戦略、研究者がよりよくなるような仕組みはどうすればできるだろうか？
[川記者]
・ 具体的な手段はパッと思いつかないが情報の受け取る側のレベルを考えて情報を発信すべき。
・ 専門家の文章などは書き下しているようでもなかなか難しい単語があったりもする。

162

質疑応答
[聴講者Ⅰ]
・ 「予後診断などのツールでスコア化してバリデーションして・・・」という発言があったが具体的に「バリデーション」というのはの場合ではどのようなイメージになるのか？
・ 先ほど「先生を支援するようなかなり個人的なシステム」という発言があったがそれぞれのシステムは共存しうるのか、それとも統一され、勝ち残るものなのかどちらなのかを教えていただきたい。
[内田先生]
・ 講演の中でも触れたがバリデーションと言うものが１番難しい課題である。
・ 簡単に言えば第一に論文上で評価を受けることである。
・ その次に再現性を示すことである。最低限いくつかの機関にてやらなければならないなどルールをもうけて、やらなければならない。
・ その際に必要となってくるのがオントロジー。同じレベルでの評価をする為にはオン
トロジーの体系化が不可欠である。
・ もう１点はその評価をどこがやるかということである。
・ 現在の製薬企業の治験のような形式でやるのか、またそれに政府がどのようにかかわってくるのかという問題も挙げられる。
[江口常務]
・ 我々は臨床情報収集システムや匿名化システムを提供しているが、プログラムを考えたときに核になるプログラムは少ない。ユーザーに使ってもらうためには核になるプ
ログラム以外が非常に多い。環境作りのためのプログラムが多い。
・ 使いやすいようにユーザーに応じたカスタマイズするということが「先生を支援する
ようなかなり個人的なシステム」ということになる。強調しすぎたかもしれないが。
[水澤先生]
・ これまでの内容とちょっと関係してくるがバリデーションにしてもシステムにしても普及を考えた場合、現在は厚労省にも文科省にも研究班と言うものが存在する。
・ 研究班は現在は、コミュニケーションもかなり活発に行われ、それらのグループを利用することによって全国レベルで使ってみるようなことも可能である。医師主権の治
験のようなものになると制度上の問題も発生すると思うが。

163

[聴講者Ⅱ]・ 本日内海さんのお話を聞いてかなりショックを受けた。
・ ドライサイドの標準化は重要だという話は知っていたがウェットサイドにもそのような問題があることに非常にショックを受けた。
・ これからの研究を進めていく上で非常にネックになりそうである。
・ 経済産業省が標準物質だとか、標準化を推し進められているということは知っているがもう少し加速的な対応を求めるのが率直な意見である。
[五條堀先生]・ 全くおっしゃる通りでウェットの方でもいかに比較可能なところまで標準化を達するかということも非常に重要である。
[川記者]・ 先ほどから個人情報保護など社会派的な発言をしていたが、実際は日経の記者なので基本的な興味は経済的な事項である。
・ 江口さんに質問であるが、バイオインフォマティクスは個のニーズを汲み取ってやる
もので大規模にはなりえないと発言をしていたが、産業として独り立ちをして成り立っていくのでしょうか？
[江口常務]
・ Yes です。
・ 核になる部分の開発はマストである。
・ しかし、研究開発が終れば即商品化が可能かといえば、そうではない。研究開発に匹敵するだけの商品化努力が必要であり、それに見合った需要があるかどうか見極める必要がある。
・ そのような市場は存在するはずであり、現在は模索中というのが正直なところ。
[五條堀先生]・ もちろんここで結論と言うわけにはいかないが、かなり課題も出た。
・ できる限り早くにゲノム情報を健康・臨床に結びつけていく動きが必要と結論付けることができる。
・ 産官学が一丸となったスキーム、モデルが必要である。
（以上、文責：事務局）

164

用語集
本調査の過程に登場する「臨床インフォマティクス」に関する用語を以下にまとめた。

日本語名称あるいは英語略称（英語）
21 CFR Part 11（21 Code of Federal Regulations
Part 11）

2D-PAGE（2-Dimensional Polyacrylamide
Gel Electrophoresis）
CGH 法（Comparative Genomic
Hybridization）
DICOM（Digital Imaging and
COmmunications in Medicine）
DNA チップ（DNA chip）
DNA マイクロアレイ（DNA micro array）
ESI（Electro Spray Ionization）
EST（Expressed Sequence Tag）
FDA
（U. S. Food and Drug
Administration）
GCP（Good Clinical Practice）

HL7 標準（Health Level 7 standards）

IC カード（Integrated Circuit card）

定義
アメリカ連邦規則第 21 条第 11 章の略。1997 年 3 月に公布、同年 8 月 21日に施行。企業が電子署名の使用などの電子的な記録を保持する決断をした
場合に、規定への準拠の一部として、守らなければならない要件を説明している。構成は、Subpart A（総則）、Subpart B（電子記録について）、Subpart
C（電子署名について）となっていて、監査機能及び監査証跡の機能が重要であることを提示している。
2 次元電気泳動。平板上のゲルの縦と横方向に、原理の異なる電気泳動を組み合わせ、2 次元的にタンパク質混合物を展開する電気泳動法。
Comparative Genomic Hybridization （CGH）法は、全染色体を対象にしてゲノム DNA の過剰、欠失、増幅などのコピー数異常を短時間で検出する方法である。染色体コピー数変化の検出が可能なので固形腫瘍のゲノム異常
解析に適した手法として、現在、広く利用されている。
医用画像のための標準的規格。

数個から数十個のヌクレオチドがつながったオリゴ DNA をガラス基盤の表面上に合成した広義の DNA マイクロアレイの一種。遺伝子発現プロファイ
ルの測定や SNP の検出に使用される。
微量の DNA を平板上に配置して、試料中に存在する遺伝子や遺伝子産物の同定と定量を行う実験用デバイスである。
タンパク質分子を気相中でイオン化する方法の一つ。
発現配列タグ。遺伝子断片を意味し、細胞内の mRNA をもとに合成された
cDNA の配列を末端から一度だけ配列決定したデータである。
連邦食品医薬品局。食品･化粧品の安全性、医薬品、バイオロジー製品、衣料製品の安全性を監視する合衆国政府機関で、メリーランド州ロックビルにある。
医薬品の臨床試験を実施するにあたり遵守すべき基準。被験者の人権保護を定めたヘルシンキ宣言をうけて、1970 年代に米国で導入された。その後欧州、日本でも導入されたが、ICH の決定により ICH-GCP が日米欧で合意された。日本では、1997 年 4 月 1 日より ICH-GCP にもとづいた GCP 省令が発効された。
医療情報交換のための標準規約で、患者管理、オーダー、照会、財務、検査
報告、マスタファイル、情報管理、予約、患者紹介、患者ケア、ラボラトリ
オートメーション、アプリケーション管理、人事管理などの情報交換を取り扱う。名称の由来は「医療情報システム間の ISO-OSI 第 7 層アプリケーシ
ョン層」である。
プラスチックカードに IC を埋め込んだ情報記憶媒体。

165

ICH
（International Conference on
Harmonization of technicalrequirements for registrationof pharmaceuticals for humanuse)
LC（Liquid Chromatography）
MALDI（Matrix-Assisted Laser
Desorption/Ionization）
MS（Mass Spectrometer）
MS/MS（Tandem mass spectrometer）

PCR（Polymerase Chain Reaction）
Personalized Medicine

PKI（Public Key Infrastructure）
QOL（Quality Of Life）
SELDI（Surface-Enhanced Laser
Desorption/Ionization）
SNP（Single Nucleotide
Polymorphism）
SNP タイピング
SNP マッピング
TOF-MS（Time-Of-Flight Mass
Spectrometry）
アノテーション
（Annotation）
アリル（Allele）
遺伝子型（Genotype）
遺伝子検査

日米欧医薬品規制ハーモナイゼーション国際会議。日米欧で医薬品に関する規制を標準化するための国際会議である。

液体クロマトグラフィー。移動相が液体であるクロマトグラフィー。
マトリックス支援レーザー脱離イオン化法。レーザー照射によりイオンを脱離化させ、構成分子の分子量を測定する方法。
質量分析装置。物質を様々な方法にて気相中でイオン化し、そのイオンの分子量を測定する装置。有機物を構成する官能基は固有のスペクトルを示すので、有機物の構造決定に用いられる。
タンデム質量分析装置。2 台の質量分析装置を組み合わせると、様々なマスス
ペクトルが得られる。1 台目で 1 種類のイオンを選び，その後このイオンを不活性ガス分子と衝突させて分解する。2 台目の装置で生成したイオンを測定する。
ポリメラーゼ連鎖反応。DNA を合成する酵素を用いて、微量の DNA から目的とする特定の DNA 配列を数十万倍に増幅させる方法。
個別化医療。別名、テーラーメイド医療、オーダーメイド医療。洋服を個人の体型に合わせて仕立てるように、医療方法を個人の体質に合わせて行われる医療行為のこと。
公開鍵情報基盤。公開鍵証明書を発行管理する基盤システム。その証明書を利用してインターネット上で安全に情報をやりとりしたり、データの妥当性を確認したりする。
生活の質。治療法のみならずリハビリテーションの充実、特に癌の場合だと再発の不安に対する精神的なサポートも必要であり、患者さんを中心とした総合的なケアの重要性が認識されるようになりつつある。
表面化学を利用したイオン化法。プロテインチップと TOF-MS を組み合わせたシステムに用いられる。チップ上の試料にレーザーを照射し、イオン化したタンパク質を TOF-MS で解析する。
1 個の塩基が他の塩基に置き換わっているもの（1 塩基置換）。数百塩基対から
1,000 塩基対に 1 ヶ所程度の割合で存在していると推測されているので、ゲノ
ムの中には、300 万～1,000 万の SNP があると考えられる。
各個人の遺伝子の違いを解析するために、SNP マップ上のマーカーとして利用できる SNP のタイプを用いて個人の遺伝子を解析すること。
SNP をゲノム解析のマーカーとして使用する手法で，SNP をゲノム上で同定し，その位置を確定して地図（SNP マップ）を作成する作業。
飛行時間型質量分析法。MS の一種で、イオン化した分子の分子量が低いほど相対的な飛行距離が長くなる原理を応用した方法。
データベース中から目的とする情報を取り出し、情報を精査して注釈、説明を加える作業のことである。
対立遺伝子。染色体上の特定の位置（遺伝子座）を占める遺伝子が複数存在す
る場合、個々の遺伝子をアリルと呼ぶ。
個体の遺伝子構成、または生物個体の遺伝子座の対立遺伝子型を意味する。
遺伝子検査は 1）自己に存在しない外来遺伝子を同定する場合、2）遺伝子の構造異常を解析する場合（これには体の一部の細胞におきた遺伝子変異すなわ
ち体細胞変異を解析するものと，個体を構成する全ての細胞に存在する遺伝子
変異すなわち生殖細胞系列変異を解析するものとがある）、3）遺伝子多型を用いて解析する場合、などがある。

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遺伝子多型（Genetic polymorphism）

遺伝子発現プロファイル
インフォマティクス（Informatics）

遠隔医療システム
オーダリングシステム、
オーダーエントリーシステム
幹細胞（Stem cell）
グライコーム（Glycome）
ゲノム（Genome）
ゲノムカルテ
ゲノム創薬

高度先進医療混合診療

細胞シミュレーション

知識ベース（Knowledge base）

電子カルテ（Electronic medical record）
トランスクリプトーム（Transcriptome）
トランスレーショナルリサーチ（Translational research）

遺伝子多型は、ゲノム上の塩基配列の変化がある集団内で 1％以上の頻度で存在しているものであり、3 種類に大別される。
（1）SNP（一塩基多型）、（2）反復配列（repetitive sequence）: VNTR（variable number of tandem repeat）,
Micro satellite, Short tandem repeat、（3）挿入/欠失（insert/deletion）。
DNA チップや DNA マイクロアレイなどを用いて遺伝子の mRNA の発現量を網羅的に測定したデータ。
情報科学のこと。コンピュータを用いることによって多くのデータを扱うことができる。よく用いられている言葉にバイオインフォマティクス（生物学と情報科学の融合分野）がある。臨床インフォマティクスは臨床学と情報科学の融合分野であり、臨床データを扱う。
映像を含む患者情報の伝送に基づいて遠隔地から診断、指示などの医療行為及び医療に関連した行為を行う遠隔医療を実現するための設備や体制を指す。
医師や看護婦などの医療従事者が、発生源において、検査指示、処置内容、薬剤処方など治療に関する情報をコンピュータ等に入力し、検査部門、会計部門、看護部門等、各担当部門に伝達する仕組みのこと。
自らも細胞分裂によって増殖するとともに，さまざまな機能を果たす組織細胞に分化して作り出す能力をもつ細胞群を指す。
生体内で機能する糖鎖の総体で、糖鎖が結合する糖タンパク質も対象に含むことがある。
一組の染色体中に存在する全ての遺伝子の総体。
患者の遺伝子情報を収録し、臨床情報を考慮したデータ解析が可能な電子カル
テ。
ゲノム技術、ゲノム情報を用いた創薬手法のこと。ゲノム技術の進歩とヒトゲノムの解読でゲノム創薬への期待が高まる一方、ゲノム技術とゲノム情報からだけでは創薬の困難さはかわらないとの意見もある。だが、実際に創薬の現場でゲノム情報を利用されることは多くなったことは事実である。
厚生労働省は，高度な技術をもつ医療スタッフと，質・量ともに十分な施設・設備をもつ医療機関に対し，高度先進医療として新しい治療の実施を承認（治療方法ごと）している．条件を満たして高度先進医療の実施を承認された病院を特定承認保険医療機関という．高度先進医療の費用は，1.高度先進医療に係る費用（特別料金）は，患者の自費負担，2.特別料金以外の，通常の治療と共通する部分（診察・検査・投薬・入院料など）の費用は，健康保険の一般の保険診療と同様である。
健康保険等で療養の給付を受けている患者に対し、（1）診療報酬点数が定められていない療養を行いその費用を患者から徴収すること、（2）診療報酬点数に定められているものの、その一部について保険外診療として患者から費用徴収をするものを混合治療と呼ぶが現行制度下では原則認められていない。
網羅的に収集された生物学的データと蓄積されてきた文献データをもとに細胞内で起きている生理現象の素過程をコンピュータを用いて整理統合・再構築
し，経時的変化・局在情報も併せたもの、広範囲な細胞内プロセスのシミュレーション。
データベースは大きく分け、事実をそのまま集めたデータベースと事実に知的意味づけ（体系化、関連付け）がなされたデータベースの 2 種類が存在する。
前者をファクトベース（Fact base）と言い、後者を知識ベースあるいはナレッジベース（Knowledge base）と呼ぶ。
従来医師が診療の経過を手書きしていた、紙のカルテを電子的なデータベース
システムに置き換えた仕組みのこと。
生体内で、DNA から転写された mRNA の総体。
新たな治療法の確立を目的とする、非臨床試験からヒトヘの有効性が確認できる第 II 相試験くらいまでの範囲の臨床研究で、各医療機関で倫理委員会などの承認のもとに実施されている。

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バイオインフォマティクス（Bioinformatics）
バイオセンサー（Bio sensor）

バイオマーカー（Bio marker）

ハプロタイプ（Haplotype）

表現型（Phenotype）
プロテオーム（Proteome）
ペーパーレス（Paperless）
メタボローム（Metabolome）
薬剤応答性

レセプト電算処理システム
連鎖不平衡（Linkage disequilibrium）

生命情報工学。生体機能解明のための計算手法やコンピュータ技術の総称である。
生物の優れた分子識別能力を用いた測定装置のこと。生体内物質である酵素や抗体、レセプターなどを用いることによってこれまでの機器よりも高感度の測定装置を作ることができる。最も身近なバイオセンサーは家庭用の血糖値測定装置でグルコースオキシターゼという酵素が利用されている。
疾患などに関連して発現するタンパク質やペプチドで、疾患の状態や治癒を特徴づける指標となり得る。代理マーカー（Surrogate marker）は、疾患の直接の原因ではないが、影響を受けて質的、量的に変化するバイオマーカーで、診断への応用が考えられる。
一方の親に由来する 1 つの染色体で、相互に比較的に近隣に存在する遺伝子やSNP などの組み合わせを指す。例えば複数の SNP が特定の疾患の発生に関与している場合，その関連 SNP のハプロタイプの解析が疾患原因を解明する鍵となることがある。
表面上に現れた形質のこと。これに対して遺伝子上の形質のことを遺伝子型（Genotype）と呼ぶ。表現型は遺伝子型とは必ずしも一対一で対応しておらず、遺伝子型のある一定の法則によって表現型が変わる。
生体内で機能するタンパク質の総体。
従来の紙による作業の電子化により作業の効率化を図ること。
生体内に存在する代謝産物の総体。
個人の遺伝的背景により生じる薬剤の薬理効果と副作用の差。その原因は薬剤とそのターゲット分子（酵素や受容体）との親和性の違いや、薬剤の吸収、分布、代謝、排泄の活性における違いが挙げられる。
紙レセプトを、磁気媒体に収録したレセプト（磁気レセプト）でおこなうためのシステムである。
連鎖する遺伝子座の対立遺伝子同士の相関。

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