実際には遺伝子の変異やプロテインなどの分子の構成や感度のパターンの違いにより様々なタイプの患者がいることが最近わかってきています。そこで、病気に合った遺伝子診断やプロテイン診断などの科学的な診断を臨床現場に取り入れ、各疾患の状態に則して患者を層別し、層別データを元に個々の患者に最適な医薬品を提供することが個別化医療なので、現在市販されている全て医薬品を、動的バイオマーカーから解析された遺伝子やプロテインなどの診断マーカーを詳細に解析して患者を層別することで、現在市販されている全ての医薬品から患者にあった薬を的確に選ぶ必要があることを前回話しました。
しかし、この様な科学的な診断で患者さんにあった医薬品の選択をする個別化医療は実際にどこまで進んでいるのでしょうか？
スウェーデンやデンマークなどの北欧の国では国家プロジェクトとして全国民を対象に遺伝子やプロテインの情報を収集し個別化医療に利用しようとしています。
それでは、日本ではどうでしょうか？昨年から癌治療については国家プロジェクトとしてDNA診断を利用して最適な抗癌剤の選択治療を推進することが決まり、実際に国立癌センターを中心にプロジェクトがスタートしています。
癌の場合は癌細胞の種類による遺伝子の変異の情報がかなり解明されており、その遺伝子の情報から薬を選択することは可能になっています。
話は少し逸れますが、最近のTVのニュースで、国立癌センターではこの遺伝子診断を末期の癌患者に利用したいとの話をしていました。
私はそのことに少し疑問を感じるのです。それは、癌は初期の段階では癌細胞が単一で動的バイオマーカーシステムもシンプルですが、末期の癌は癌細胞が多種類（ヘテロ）で動的バイオマーカーシステムも複雑になり、そのため、初期の癌では遺伝子診断による薬の選択で完治する可能性がありますが、末期の癌では完治は難しく、延命効果があるだけになるような気がするのです。それでも、末期の癌の患者は「癌と共に生きる」を選択すれば延命でも良いのかもしれません。
話を日本の個別化医療に戻しますが、癌以外に遺伝子やプロテオーム解析を利用した科学的診断に基づいた薬の選択は進んでいないのが現状です。
以前「探索的プロテインープロテイン相互作用」のセクションで紹介した東京工業大学大学院生命理学研究所の林宣宏准教授が開発した、ハイスループット（HT）で測定できる二次元電気泳動法などの方法で、血液などの臨床試料を分析し、そのデータをコンピューターのマシンランニングの方法で解析することで、健康人と患者と比較し疾患に特徴的なプロテオーム解析することが出来、また薬を投与し効いた患者と効かない患者を比較することで、その疾患に関与するプロテインを効率よく同定出来ると考えています。
特に、日本の場合は定期健康診断が発達しており、そこで採取した血液や尿などの資料を用いて遺伝子やプロテオームなどの科学的解析を行い、それを個々人の健康時のデータとして保存しておき、病気になって医療機関に受診した際も血液や尿など科学的解析して、健康時のデータと比較することにより、その疾患に特異的な遺伝子やプロテオームなどのデータを探索できると思います。
更に、薬を投与することで病気が回復した場合、健康時のデータに戻るか、データに新たな異常が見つかった場合は副作用の可能性などの判断をすることも可能です。
この様なシステムを日本も国家プロジェクトとして構築し、全国民を対象に遺伝子やプロテインなどの科学的情報を収集し個別化医療に応用する必要があると私は考えるのです。 また、話は少しそれますが、OECDの2015年の統計によると世界で使用されている薬剤費の44％をUSAが使用していて、第2位が日本で12％（102.137百万US$）、第3位はドイツで7％を使用しています。
国民一人当たりの薬剤費はUSA、スイスに次いで3位で、第1位のUSAは公的健康保険が行き届いていないので、薬剤費に占める公的資金の割合は公的健康保険が行き届いている日本がかなり高いと思われます。 更に、日本の場合は同一薬局で75歳以上の高齢者の4割が5種類以上の薬を処方しているようです。この様に高齢者が複数の薬を処方する必要があるかは疑問で、むしろ複数の薬の処方は相乗効果で何らかの副作用が出ることが高いと考えてられており、国も高齢者への薬の処方のガイドラインを作成し、薬の使用を減らす方向を考えているようです。
以上のことから考えても、上記のような医療における科学的な診断のシステムを導入することは、健康保険における薬剤費の大幅な削減にもなり、個々人の診断マーカーが判断できることで最適な薬の選択が出来、本当の個別化医療の実現に近づくのではないでしょうか。
