第 13 期白眉研究者紹介● グローバル型（従来型）／ Global Type

Introduction of 13th-batch Hakubi Researchers★ 部 局 連 携 型（卓越研究員型）／ Tenure ‒Track Type● 井上 浩輔 特定准教授
Kosuke INOUE (Associate Professor)
研 究 課 題： 生活習慣病における真の個別化医療の実現（Establishing True Personalized Medicine for Lifestyle-Related Diseases）
専 門 分 野： 疫学（Epidemiology ）受 入 先 部 局： 大学院医学研究科（Graduate School of Medicine and School of Public Health）
前職の機関名： 同上（Same）

私の専門は、因果推論という「原因と結果を考察する

0\H[SHUWLVHOLHVLQWKHDSSOLFDWLRQRIFDXVDOLQIHUHQFH²WKH

学問」を医学研究・疫学研究に応用することです。内科

GLVFLSOLQHRIFRQVLGHULQJFDXVHDQGH൵HFW²WRPHGLFDODQGHSidemiological research. As a physician, I often found myself

医として働く中で「その治療は本当に目の前の患者さん

TXHVWLRQLQJZKHWKHUWKHWUHDWPHQWVRILQWHUHVWZHUHWUXO\QHF-にとって必要なのだろうか？」という疑問を頻繁に抱

essary for the patients in front of me. Driven by the pursuit of

くようになり、その答えを見つけるために疫学の道で

DQDQVZHUWRWKLVTXHVWLRQ,GHOYHGLQWRWKH¿HOGRIHSLGHPL-

研鑽を積んでまいりました（2016-2023 年の７年間で査RORJ\%HWZHHQDQG,SXEOLVKHGSDSHUVDVWKH

読付き国際誌に筆頭／責任著者論文 57 報、共著論文 33

OHDGRUFRUUHVSRQGLQJDXWKRUDQGFRDXWKRUHGDQDGGLWLRQDO

報を出版）。

SDSHUVLQSHHUUHYLHZHGLQWHUQDWLRQDOMRXUQDOV

白眉プロジェクトでは、因果推論の枠組みに最先端の,Q WKLV +DNXEL 3URMHFW , ZLOO DSSO\ FXWWLQJHGJH PDFKLQH

機械学習技術を応用することで、効果の高い集団に着目

learning within the framework of causal inference, aiming to

した次世代の治療戦略を創出・確立することを目指し

develop a novel treatment strategy focusing on populations

ます。治療効果が高い集団を特定することは限られた

ZLWK KLJK EHQHILWV RU WUHDWPHQW HIIHFWV  UDWKHU WKDQ ULVNV

医療資源を分配するために極めて重要です。そのため、Identifying subpopulations with high benefits is crucial for

社会状況など詳細な属性情報まで複合的に考慮した「高the allocation of limited medical resources. To this end, we

ベネフィット・アプローチ」というコンセプトを提案し、

SURSRVHDFRQFHSWFDOOHGWKHµ+LJK%HQH¿W$SSURDFK¶ZKLFK

その有用性を示す予定です。本研究の実現により、個別takes into account a comprehensive array of attributes includ-化医療の新たな地平線を切り開き、世界における医療のing social circumstances. Through the establishment of theKLJKEHQH¿WDSSURDFK,DLPWRRSHQQHZIURQWLHUVLQSHUVRQ-

在り方の歴史的変換点を創造することを目指していま

DOL]HGPHGLFLQHDQGVLJQL¿FDQWO\WUDQVIRUPJOREDOKHDOWKFDUH

す。

SUDFWLFHVRSWLPL]LQJWUHDWPHQWVWUDWHJLHVIRUWKHLQGLYLGXDOV
who need them most.

高血圧や糖尿病など生活習慣病による心血管イベン

年、遺伝学・統計学などの発展に伴い疾病リスクを詳

トの発症は、健康寿命を阻害するのみならず医療費の細に算出することができ個別化医療への応用が期待さ増大にも影響を及ぼしており、これらの疾患を効率的れているが、多くがリスクに着目した概念であり、治療・に治療・予防していくことは我が国において早急に解介入効果に着目した概念は浸透していない。また、個決すべき課題となっている。現在の医療は「根拠に基別化医療については明確な指針が未だ乏しく、各医師づく医療：Evidence-Based Medicine (EBM)」が主流での判断に委ねられているのが現状である。

あり、一般的に高血圧や糖尿病の治療もガイドラインに基づき一律に行われる。一方で実際には、治療に対効果の高い集団を同定することは限られた医療資する反応（効果や副作用）は患者個人ごとにばらつき源を分配するうえで重要である。社会的・臨床的介があり、よりテーラーメードされた医療（個別化医療）入の方法としては、集団全体に介入するアプローチの必要性を、内科医として働く中で痛感してきた。近（Population approach）とリスクが高い集団に介入する

14

白眉プロジェクト 2023

アプローチ（High-risk approach）が主に用いられてい医が理解して応用するのは限界があり、医療現場の問るが、これらのアプローチは十分な介入効果を保証すいに対する質の高い科学的根拠を世の中に発信するたるものではない。さらに、介入には（副作用など）何めには、疫学者との連携が必要不可欠である。同時にらかのリスクやコストが伴うこと、介入効果そのもの

疫学者や統計学者は最先端の手法を知っていても、そが社会状況など多様な属性の影響を受けることを考え

れを実際の医療にインパクトを与える形で応用するた

ると、真の個別化医療を実現するためには、治療・介めには、彼らにとって臨床医の視点が重要となる。私

入効果の高い集団に介入するべきである。また、リスの最終的な目標は、臨床医と疫学者の架け橋として多クが高い一方で介入効果が低い集団に対してはその理職種からなる研究チームをまとめることで、社会およ由を明らかにし、別の介入手段を検討するなど課題をび医療にインパクトを与える科学的根拠を発信し、世克服する必要もある。これらの集団を同定するには治界における個別化医療の在り方の歴史的変換点を創造

療効果のばらつき（異質性）を正確に評価する必要がすることである。

あり、古典的には性別などといった各々の属性ごとに解析する “ サブグループ解析 ” で評価されてきた。近年、

参考文献

個人の属性を複合的に考慮して効果の異質性を捉える

Inoue K., Athey S. & Tsugawa Y. (2023). Machine-Learn-

ことができる機械学習モデル（因果フォレストなど）

LQJ%DVHG+LJK%HQH¿W$SSURDFK9HUVXV&RQYHQWLRQDO+LJKの開発により、個人レベル（あらゆる属性情報で定義

5LVN$SSURDFKLQ%ORRG3UHVVXUH0DQDJHPHQWInternational

された最小の集団単位）の介入効果を求めることが可Journal of Epidemiology (Online Ahead of Print)

能となってきている（図 1）。

,QRXH.6HHPDQ7+RUZLFK7%XGR൵0 :DWVRQ.(
(2022). Heterogeneity in the Association Between the PresHQFHRI&RURQDU\$UWHU\&DOFLXPDQG&DUGLRYDVFXODU(YHQWV

本白眉プロジェクトでは、個人レベルの介入効果を$0DFKLQH/HDUQLQJ$SSURDFKLQWKH0(6$6WXG\Circula-

推定し、社会状況など詳細な属性情報まで複合的に考tion (Online Ahead of Print)

慮した High-beneﬁt approach ( 高ベネフィット・アプ,QRXH.:DWVRQ.(.RQGR1+RUZLFK7+VX:%XL$ローチ）というコンセプトを打ち出してその有用性を& Duru OK. (2022). Association of Intensive Blood Pressure

世界に先駆けて示す（図 2）。因果フォレストをはじめ

Control and Living Arrangement on Cardiovascular Out-とする機械学習を応用することで、治療介入による効

comes by Race. JAMA Network2SHQ  H

果が高い集団を多面的な属性情報から同定し、未だ臨床応用されていない新しい介入アプローチの概念を提唱することが可能である。例えば生活習慣病予防・管理のためにどの集団にターゲットを絞って介入（例：厳格な血圧管理、食事支援、経済的困窮や孤立の緩和策など）を行うべきかを提示できるため、結果として真の個別化医療を実現し、適切な医療資源の分配およ

図 1. 機械学習を用いた介入効果の異質性評価

び健康格差の是正にも貢献する。将来的には、Highbeneﬁt approach に関する国際コンソーシアムを立ち上げ概念を浸透させることで、次世代の疫学研究の礎となり、国際的な疫学・公衆衛生の改善に貢献すると考えている。
さらに本研究を通じて、分野間の架け橋として学問や人類の知識の地平線を広げていくことを目指す。データのアクセスやコンピュータ技術が著しく発展している現代において、ビッグデータの扱いや人工知能の応用を含む疫学統計手法は日々進歩しており、専門家であっても知識を絶えず更新することが難しいほどであ図 2. High-beneﬁt Approach を考慮した新しい治療戦略

る。そういった最先端の手法を日常診療で忙しい臨床15