日本人の二人に一人はかかると言われているがん。あまりにも有名な話だが、その7割の患者さんが薬のマッチングでさまようと言われている。人間の経験値だけではたどり着けない薬との素早いマッチングを探る仕組みが開発途上にある。スーパーコンピュータを用いて患者のデータを解析し、それぞれの体質に合った薬の処方をより敏速に行えるようにしようという取り組みだ。創薬分野でこの研究を進める京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学分野の奥野恭史教授にHERO X 編集長 杉原行里がお話を伺った。

―医療ビッグデータを使った研究とは、具体的にはどういうことなのでしょうか。ビッグデータで医療はどう変わると思われていますか。オーダーメード医療などに発展するのでしょうか。

奥野：現状の医療はオーダーメードちっくなのですが、オーダーメードではない。たとえば、がんの治療で使われる抗がん剤でいくと、抗がん剤として売られて、抗がん剤として皆さん飲んでいるのだけれど、75％の患者さんは効いていないんです。効いていないのに投与されている。場合によっては副作用も出るという状態です。その方の体質に一番効くものが選ばれないといけないのですが、それが今は投与の前には分からない。だから医師の見立てで「これはどうかな」と試していくしか方法がないのです。これはこれで、お医者さんの経験に基づくすばらしいことなのですが、それでも、抗がん剤でいえば75％は効かないということが現状としてあるわけです。医療のビッグデータを使った薬のマッチングは、個人の体質を計測し、その人の特性を科学的にデータとして取っておき、これを踏まえて、その人の体質に一番適した薬はどれかという判断をできるようにするものです。

―病気にかかった時にどうかということだけではなく、かかる前からの生活や、体質などが、データとして必要になるということですか？

奥野：全てほしいですね。私的に言うと、取れるデータはすべて取ってほしいなというのが本音です。非侵襲的にデータが計測できるか、また個人情報などのこともあり難しい部分です。しかし、どういう食事をとって、どういう生活をしてきてというデータが蓄積されたものがあってはじめて「この特徴ならこの抗がん剤が効くだろう」というマッチングができる。一番わかりやすいのは遺伝子なのですが、父親と自分にはこの薬が効いている、でも母親は効いていないとなったら、父親と私の遺伝子にはあって、母親にない遺伝子に薬が効かない要因があるという仮説がたてられるようになります。一つ一つそういうピースが埋まっていけば、やがて個人個人に合ったものが提供できるようになる。ですが、それって無限大のパズルですよね。

―すごい数ですよね

奥野：どこまでいっても答えはないのですが、それに向かってデータ、知識を蓄えることで未来の患者さんに最適なものが提供できるようになるやろうということで研究を進めているところです。

理化学研究所と富士通が共同で開発したスーパーコンピュータ「京」。1秒間に1京回、つまり、10の16乗回というとてつもなく速い計算能力を持つ。奥野研究室では、薬効を一つずつ実験で確かめるのではなく、このスーパーコンピュータを使ってコンピュータ上で薬剤の結合をシミュレーションすることで創薬にかかる時間の削減がはかれないかと研究している。

マッチング率50％はもう目の前
医術の限界をデータが補う

―現在25パーセントのマッチング率を50％に高めるということが最初の目標でしょうか。

奥野：そうですね、それはもうそう遠くない未来で可能だと思います。世界がそういう方向に動いていくので。AIとかに自分自身は興味があるのですが、AIも母体となるのはデータです。そのデータをちゃんと集められるかという方が今は大事です。幸いにしてゲノム、遺伝子の情報に関しては世界規模で集めていきましょうという流れがあり、それを医療に活かしていきましょうという流れでますます加速されると思います。

「医学は科学ではなく、医術だよね」とよく言うのですが、人の経験に基づいて組み立てられてきた節が強い。○○先生がこう言っていたとか、論文を書いたりしながら先人たちが残してきてくれた経験を積み重ね、今それをもとに教科書を作ったり、学問として体系化されているのですが、科学的客観性はどこまであるかというのは疑問に思う部分もある。たとえば、「検査値をどう見ておられますか」とある医師に聞いた時に「相対的に下がっていればOKだよ」と言われることがあります。あれ、ちょっと待ってよ、絶対値は？と思うことがあるわけです。血圧がいい例です。これ以上になったら気をつけましょうという基準がありますが、検査する機器によって違いが出ることもあります。一般の方の知らないレベルでの客観性が薄い部分があります。こうしたことは、本当はデータを取っておけば客観性をもたせられる部分もあるわけです。

― 可視化ができるということでしょうか

奥野：なぜ、医学が科学的客観性ができなかったかというと、一番の大きなところは、医学は人を扱う学問だからというところです。人で実験はできませんよね。マウスを使った実験がされていて、データもたくさん存在して、エビデンスが取られているから資料として扱えるのですが、人でデータが取れないというのがこれまでの医学の世界だった。ビッグデータというのはまさに、その「人」からいろんなデータを取りましょうということです。そのためのいろんなデバイスが開発されていて、取れる状態になりつつあります。人の計測データが山ほど出てくるようになりました。やっと客観的に判断できるだけの材料がそろい始めているのです。

―すごくロジカルになりますよね。

奥野：おっしゃる通りで、計測をする機器を創る方たちはどういうかというと、「そんなので測っても計測の値が信用できないよ」というんですよね。まあ、それはそうなんだけど、例えば血圧の高い方が低くなると、「あなた、この血圧でヤバいですよ」と言われても、その人の体は血圧が高いのが普通という状態に慣れている。それが低くなったときの状態の方が、その人の体感としてははるかにしんどいということもあるわけです。血圧が135ですといったところで、今、135ということに何の意味もなくて、むしろ、前にいくつで今135なのかという違いの方が興味深いところです。時系列でモニタリングすることの方が大事だと思います。

（奥野恭史教授×杉原行里対談 vol.2はこちら）

奥野恭史
1993年京都大学薬学部卒業、同大学院薬学研究科にて博士（薬学）取得。京都大学大学院医学研究科特定教授を経て、2016年、京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻ビッグデータ医科学分野教授、現在に至る。神戸医療産業都市推進機構先端医療研究センターグループリーダー、理化学研究所計算科学研究センター客員主管研究員等を併任。創薬計算科学、ビッグデータ医科学の研究に従事。

（TOP画像提供：理化学研究所）

意外に思えるかもしれないが、医療現場はIT化が遅れている。そこに参入した「Join」をはじめとするスマホアプリは、医療関係者間のコミュニケーション、ひいては働き方に革命をもたらした。アプリを開発した株式会社アルムの坂野哲平代表取締役に、その開発経緯や、アプリによって目指す社会についてお話を伺った。

IT の力で緊急事態の迅速な対応を可能に

日本人の寿命は年々長くなっている。その一方で、健康寿命はそう長くなってはおらず、晩年は多くの人が長い間寝たきりになったり、認知症で苦しんだりする。しかし、国の医療費にも限りがある。高齢化が進むにつれ患者へ満足度の高いケアが求められる一方で、病院や専門医を次々と増やしていくには到底お金が足りないのだ。しかし、IT なら少額の投資で大きな効果を生み出せる。そう考えて、株式会社アルムでは「Join」の開発に踏み切った。

なぜ、IT が医療に革命をもたらすことができるのか。それは、健康寿命を短くする原因のひとつである脳の疾患が、時間との戦いだからである。

アルムの代表取締役を務める坂野哲平さんはこう語る。

「脳卒中で搬送された患者の半数以上が、死亡もしくは介護が必要な状態になります。また、社会復帰した患者も、その後再発や脳血管障害の影響で脳血管性認知症の発症リスクが高まると言われています。患者が死亡するのか、要介護者になるのか。それを左右するのはひとえに倒れてから治療するまでの時間にかかっています。脳卒中になってから1分放置すれば脳細胞は約190万個も死んで、時間の経過とともに死亡率がどんどん上がっていきます。ですから、一刻も早く搬送され、専門知識を持った医師に迅速に診断を下してもらい、すぐに適切な処置を受けなければいけません。それを可能にするのが IT と通信だと考えています」（坂野さん）

アルムでは「Join」の他にも医療・ヘルスケア関連のアプリを開発し、医療業界の IT化を推進している。

しかし、坂野さんは、もともとは医療畑の人間ではない。大学でプログラミングを学んだ後、デジタルコンテンツ配信システムの会社を立ち上げた。しかし、その事業を売却し、ヘルスケア事業に転向することにしたのだ。なぜ、医療系の分野を手掛けているのか。それは、長男を希少疾患のために亡くした経験がきっかけだった。

「家族の容体が悪くなり、夜間に救急で運ばれたとき、たまたま当直している医師の経験がその分野の専門家とは限りません。そんなとき、患者の家族としては『この医師に家族の命を預けてもいいのか』と思ってしまうんです。とはいえ、夜間診療のリソースが限られてしまうのは仕方がないのもわかります。昼間と同じような体制は無理だとしても、専門医とうまく連携できれば、夜間診療であってもある一定の水準を保つことはできるのではないかと考えたのです」（坂野さん）

専門医を育てるには時間も労力もかかるから、技量にばらつきがあるのは仕方がない。しかし、経験の少ない医師であっても、その場にいない経験豊富な医師にすぐに連絡を取って指示を仰げたら、患者は適切な治療を受けられるというわけだ。

その一方で、IT化の遅れている医療現場では、その場にいない医師と連絡を取る手段は長らく PHS だった。電話がつながるまでに時間がかかるうえ、電話を受けた医師も口頭で説明を受けるため、検査画像を見ずに判断をしなければいけない。

そこで、医療アプリの「Join」の出番である。このアプリは、既存のメッセンジャーアプリとよく似た画面で医療チームのグループトークができる。さらに、医用画像も共有できるのが、Join ならではの機能だ。診察を担当した医師が院内から患者の検査画像を送信し、グループトーク画面で共有することで、ほかの医師の診断を仰ぐことができるのだ。このとき、院内の検査機器で撮影された画像からは名前や生年月日などの個人情報が削除された形でアプリ画面に表示される。

画像提供：株式会社アルム

また、Join には病院外の医師ともグループを作って情報共有できる機能もある。たとえばクリニックでは手に負えない患者を専門的な病院に搬送する際に、搬送先の病院にあらかじめ患者の情報を送っておけば、搬送先の病院側は患者が病院につくまでの間に治療の準備ができる。だから、到着後すみやかに治療を開始することができるというわけだ。とはいえ、新たな技術を入れるにはどの現場でも反発が起きがちである。実際に現場に導入するときは、どのようなところに注意したのだろうか。

「新しいツールというのは、『いいものを作りました。使ってください』では現場には浸透しません。ですから、Join は普段使い慣れている既存のメッセンジャーアプリと同じ操作感で使用できるようにしました」（坂野さん）

Join が開発された当初は、医療アプリへの社会ニーズがあまり認識されていなかった。しかし今では十分に認識され、2016年には医療アプリとしては日本で初めて、医療機器として保険適用を受けることになったのだ。また、国内だけでなく、海外でも医療機器として登録され、米国をはじめとする11か国で使われるようにもなっている。

「Join をはじめとする医療アプリは、決して技術的には難しいことをしていません。シンプルな機能を組み合わせて、ほかの業界で当たり前のようにやっていることを、医療関係者のニーズを聞きながら医療業界に持ってきただけです」（坂野さん）

患者の搬送から退院後の生活までを
複数のアプリで支える

ちなみに、アルムで出しているアプリは、一般ユーザー用の「MySOS」や、訪問介護・看護業界向けの「Kaigo」「Kango」などもある。MySOSは、普段の生活で困った際に救急ガイドが閲覧でき、倒れている人を見つけたときに周辺の人に救援依頼を出したりすることができる。また、健康診断の結果をあらかじめ登録する機能もあるため、いざ救急搬送されたときに患者や血縁者の既往歴、飲んでいる薬などの情報がすぐにわかり、診断や応急処置のめどがつきやすい。

「Kaigo」や「Kango」は介護員や看護師の業務管理ツールである。つまり、患者が退院した後のケアを行う人々に役立つアプリだ。これらのアプリ開発も、「Join」とほぼ同時進行だった。患者が倒れてから救急車で運ばれ、治療を受け、退院後の生活までを一貫して IT で情報共有を行おうというのが、一連の目的となっている。さて、これらの医療アプリが今後目指すところはどうなのだろうか。

「大きく3つの目標があります。ひとつめは、IT の技術で臨床上の効果を出す。つまり、病気で亡くなる人を減らしたり、予後をよくするようにしたいということです。ふたつめは、少ない投資で経営上の効果を出したいという『医療費の最適化』です。そして3つめの目標は、病院と患者さん、行政の保険制度、そして保険会社などがうまく連携して、どこにとっても利益が出るようにする『ビジネス構造の最適化』です」（坂野さん）

現在では、患者のデータも集まってきたため、それを活用することも考えているという。

「たとえば、脳卒中から認知症になった患者さんの画像データを集めて、画像診断ができるようにしていきたいですね。認知症はてんかんと症状が似ていて見分けが難しいため、てんかん患者が認知症と診断されていたり、認知症とてんかんを併発しているケースもあります。そこで、脳波センサーを使っててんかんと認知症の診断をより早く確実に判別できる仕組みも作りたいですね。」（坂野さん）

ITの力で医療業界にさらなる革命が起こるのか。アルムの動向から目が離せない。

※Join、MySOS、Kaigo、Kangoは、株式会社アルムの商標または登録商標です。