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テイラーメード医療のための 確率・統計 1
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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」 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？
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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、
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。
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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” 4
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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 5
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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 6
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現在のラベル付けは不十分（２） 亜分類型 細かくなっているだけで、考え方は変わっていない 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 7
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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
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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
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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・・・？
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『安全域の狭い』治療 使うか使わないかの判断が難しい 容量設定が難しい 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
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
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個人・個別ケースの多様性 どんな分類ができるか？
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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
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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？
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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？
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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？
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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 遺伝的多様性 そのための情報は？ そのためのエビデンスは？
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？
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Ａさんの個性 病気Ｘの成因としての 疾患の原因分類 Ａさんの「発病前」の情報を得る 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
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疾患Ｘの違い(疾患の個性) 原因の違い 状態の違い 疾患を調べるとは 疾患Ｘを調べて原因を知る 疾患を調べて、疾患を特徴付ける
「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
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治療法Qの作用の違い Ａさんに対する違い Ｘに対する違い Qの薬物反応 疾患として違えば、Qへの反応性が違うことはありえる
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
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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・・・
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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・・・
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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
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情報の拡大解釈利用・・・ エビデンス エビデンスの利用 新薬承認 新薬治験 方法と結果
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
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おまけ 時間経過で変わらないこと 時間経過で変わること １度測定すればよい事柄・・・DNA配列 何度も測定したい事柄 発病要因的な多様性
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
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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
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疾患原因・薬剤応答性遺伝因子探索 GWAS
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? ? ? ? ? ? DNA配列 次世代 シークエンス eQTL GWAS E1 E2 E3 E4 E5 D1 D1a D2 D1b
エピゲノム修飾 ? 次世代 シークエンス eQTL ? ネットワーク (転写物・翻訳物) ? ? ? GWAS ? E1 E2 E3 E4 E5 疾患に共通する因子 D1 疾患とその亜分類 D1a D2 D1b D2b D3 D2a D2c D4 D5
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