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
© Copyright 2024 ExpyDoc
