このコラムの初めの頃に個別化医療に関して説明しましたが、個別化医療で重要になるのは科学的に患者さんを層別でき、最適の薬を選べる遺伝子やタンパク質などの診断マーカーです。癌の領域では他病気の領域よりも診断マーカー（腫瘍マーカー）が少し進んでいると思われますが、患者個々人で病気の状況も異なるので、個別化医療には程遠く、また癌以外の病気（感染症を除く）では診断マーカーが殆ど無いのが現状です。
そのため、医療現場では現症診断にまだ多くを頼っており、遺伝子やタンパク質などの分子レベルで、ターゲットを予想して科学的に開発された医薬品の間に、まだまだ大きな谷があります。そのためには何が必要なのか。私は臨床の現場で起きている病気の現症を遺伝子やタンパク質などの分子レベルで解明し、それに合った最適な診断マーカーを病態組織や血液などの臨床資料から探索することが必要になっていると考えています。
アメリカでは２０１5年の年頭のオバマ大統領のPrecision Medicineの開発に大きな予算を出すと発言してから、癌治療を目的としたCancer Moonshot Projectが数年前から始まっており、臨床試料を用いたゲノムやプロテイン解析を利用した個別化医療に向かっています。
そこで、私たちは日本でも病態組織や血液などの臨床資料から患者さんを層別できる、診断マーカーを探索し、個別化医療に結びつけるシステムに取り組んで、今年の7月に癌治療の個別化医療を目的とした診断マーカー探索の組織を構築しました。
このグループは私たちのベンチャー企業の（株）Spectro Decypherと（株）Biosys Technologiesと、日本医科大学が中心になってできたCancer Biomarker NETwork（CaBNET）が共同で臨床バイオマーカー探索を行う組織です。
私たちの組織の体制を上記の図に示します。CaBNETの病態と正常人の臨床試料を用い、Biosys Technologiesのラボでプロテインとメタボローム解析し、そのデータと、Indivumedなどの外部BioBankのデータを、Spectro DecypherのITgroupがプロテオーム・メタボローム解析データとゲノム解析データを用いMachine leaningの手法で患者さんを層別し、人の臨床バイオマーカー探索する事を考えています。
次回に、私たちのグループの臨床バイオマーカー探索の手法をもう少し詳しくお話ししたいと思います。
