Transcript テイラーメード医療のための 確率・統計

テイラーメード医療のための
確率・統計
テイラーメード医療
• 個人ごとに医療内容を変える
• 「個人ごとに医療内容が変わらない」 ことが
原則であるために出てきたアンチテーゼ
• 「個人ごとに医療内容が変わらない」とは？
私が両手をひろげても、
お空はちっとも飛べないが、
飛べる小鳥は私のやうに、
地面（じべた）を速くは走れな
い。
私がからだをゆすっても、
きれいな音は出ないけど、
あの鳴る鈴は私のやうに、
たくさんな唄は知らないよ。
鈴と、小鳥と、それから私、
みんなちがって、みんないい。
診”断”とは
• Ａさんは、疾患Ｘである
• 疾患Ｘであるなら、治療法はＱである
• ＸかＹか
• ＱかＰか
• 択一・・・”断”
ラベル付け
• 没個性化
– ＡさんにＸ(疾患）というラベルを貼る
– Ｘというラベルには(がついていれば)Ｑをする
現在のラベル付けは不十分（１）
• 試行錯誤型
– ＡさんにＸ(疾患）というラベルを貼る
– Ｘというラベルには(がついていれば)Ｑをする
– Ｑが無効なら、Ｐをする
– Ｑで副作用が出るから、Ｐをする
現在のラベル付けは不十分（２）
• 亜分類型
– ＡさんにＸ(疾患）というラベルを貼る
– ＸにはXa,Xb,Xcのタイプわけがある
– XaにはＱをする
– ＸｂにはＲをする
– ＸｃにはＳをする
• 細かくなっているだけで、考え方は変わって
いない
医療者側からの
テーラーメード化要請
• 患者-治療の良い対応付け
– 治療メニューから最善方法を選択
• 効果を出して
• 副作用を避ける
治療開発側からの
テーラーメード化要請
• 患者-治療の良い対応付け
– 全員に効果があって、全員に副作用がないこと
が「使用許可」の条件
– 全員に効果はなくとも、一部には効果あり
– 全員に副作用はなくとも、一部には副作用あり
– 使用可能な治療方法の範囲が拡大
既存の治療
• 全員に効果があって、全員に副作用がない
– 『安全域の広い』治療方法
– よく効くヒト・病気・状態を治療
– よく効かないヒト・病気・状態も治療
– 使用量も変わらない・・・？
『安全域の狭い』治療
• 使うか使わないかの判断が難しい
– メリット＞デメリット メリット＜デメリット の両方
がある場合
• 容量設定が難しい
– 量によってメリット・デメリットが逆転しうる場合
個人・個別ケースの多様性
どんな分類ができるか？
Aさん
発病要因的な多様性
病気X
病気X
治療反応的な多様性
Aさん
病気の成因に関する多様性
• 「見え方」は同じだけれども、「そもそも違う病
気」なら、分類すべし
• 「成因」
– 遺伝要因
– 環境要因
– そのための情報は？
– そのためのエビデンスは？
病気の状態に関する多様性
• 同じ病気だけれども、状態が違う
• 状態に応じた治療
– 疾患のステージ
– 疾患の重症度
– そのための情報は？
– そのためのエビデンスは？
個人の多様性が予後に影響する
• 同じ病気だけれども予後が違う
– 年齢・性別
– 既往歴
– 発病前の全身状態
– そのための情報は？
– そのためのエビデンスは？
個人の多様性が治療反応性に影響
する
• 同じ病気だけれども治療効果が違う
– 生理機能
• 肝・腎・心・肺・・・
– 遺伝的多様性
• 薬物代謝酵素多型
– そのための情報は？
– そのためのエビデンスは？
Ａさんの個性
• 病気Ｘの成因としての
– 遺伝因子
– 環境因子
– 原因によるＸの亜分類
– 原因が違えば、治療も違う(かも知れない)
• 疾患の原因分類
– 疾患は症候群・ヘテロ
– 亜分類しているだけ
• でも、「個性」で分類
• Ａさんの「発病前」の情報を得る
– 遺伝因子：家族歴、ＤＮＡ
– 環境因子：問診
疾患Ｘの違い(疾患の個性)
• 原因の違い
– 疾患Ｘを調べて原因を知る
• 状態の違い
– 疾患を調べて、疾患を特徴付ける
• 疾患を調べるとは
– 「診断名」は同じでも
– 亜分類できる
• 病型から
• 病理診断
• 発現解析
– Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ解析
治療法Qの作用の違い
• Ａさんに対する違い
– Qの薬物反応
• ADME
–
–
–
–
Absorption 吸収
Distribution 分布
Metablism 代謝
Excretion 排泄
• Ｘに対する違い
– 疾患として違えば、Qへの反応性が違うことはありえる
• 亜分類の活用
– 治療反応性は変化する
• 感染症：薬剤耐性
• ガン ：薬剤耐性
個性を汲み取る
• 細かく亜分類
– 原因(遺伝因子・環境因子)
– 反応性(遺伝因子・疾患特性)
– カテゴリカルな分類
• n1 x n2 x n3 x ... カテゴリ数
• ものすごい数・・・
みんな違ってみんないいけど
• 「EBMする」ためには、各カテゴリに相当数の
サンプルを集めて「立証」しなくては・・・
• 細かい亜分類はやりすぎるのは不得策
– じゃあ、どうする・・・
個性を汲み取りつつ、さじ加減
•
•
•
•
体重に応じてさじ加減
年齢に応じてさじ加減
腎機能に応じてさじ加減
肝機能に応じてさじ加減
• (病気の程度に応じてさじ加減)
• さじ加減：量で調整
情報の拡大解釈利用・・・
• エビデンス
– 方法と結果
• エビデンスの利用
– エビデンスの方法・条件に完全に合致していない
場合にどうするか
– 「拡大解釈」するに足るだけの「確固とした」「方
法」と、「正確なケース情報」・・・？？
• 新薬承認 新薬治験
– 国内治験 海外治験
発病要因的
な多様性
おまけ
治療反応的
な多様性
• 時間経過で変わらないこと
– １度測定すればよい事柄・・・DNA配列
• 時間経過で変わること
– 何度も測定したい事柄
ＤＮＡ・ゲノム(不変部分)
遺伝子型
表現型
DNA・染色体の修飾など可変部分
RNA・ トランスクリプトーム
タンパク質・プロテオーム
形質・フェノーム
疾患原因・薬剤応答性遺伝因子探索
GWAS
DNA塩基配列
バリアント
DNA配列
エピゲノム修飾
?
次世代
eQTL
シークエンス
ネットワーク
?
?
?
(転写物・翻訳物)
?
GWAS
?
E1
D1aD1D1b
E2
E3
D2b
D2a D2 D2c
E4
D3
疾患に共通
する因子
E5
D4
D5
疾患とその
亜分類