トランスレーショナルリサーチ バイオマーカーによる個別化医療と次世代診断法の実用化
トランスレーショナルリサーチにおけるバイオマーカーの分類、適用手法、そして将来性について詳しく解説します。基礎研究と臨床応用を橋渡しし、個別化医療を実現するための最新技術をご紹介。医療従事者にとって実用的な情報を提供いたします。バイオマーカーによる診断革新がもたらす医療の未来とは？
トランスレーショナルリサーチにおけるバイオマーカーは、基礎研究から臨床応用への橋渡しを担う重要な生物学的指標です 。このバイオマーカー研究では、主に疾患の原因や進行メカニズムに関連する生物学的マーカー（遺伝子発現、遺伝子変異、タンパク質レベルの変化、代謝物）の特定と解析が行われています 。バイオマーカーは研究段階で作製した医薬品の候補化合物にとって最適な患者像を分子や遺伝子レベルで説明することを可能とし、化合物の有効性と安全性を最大限に発揮させるための鍵となります 。
参考）https://www.semanticscholar.org/paper/0babebef1ea5f64f25e9dc9820aedc0a577fdbb4
現在、国立がん研究センターや製薬企業のトランスレーショナルリサーチ部門では、膵がんを対象とした研究をはじめ、腫瘍誘発性炎症と宿主反応の間のクロストークの分析を通じて、新しい治療法とバイオマーカーの開発を目指しています 。バイオマーカー探索の意義は単なる診断ツールの提供にとどまらず、患者の層別化による個別化医療の実現にあります 。
参考）https://www.ncc.go.jp/jp/epoc/division/biomarker_discovery/kashiwa/index.html
バイオマーカーは用途に応じて複数の分類があり、それぞれが異なる臨床的意義を持っています 。診断マーカーは対象となる疾患の確認や疾患のサブタイプの同定に使用され、予測マーカーは薬剤による効果や副作用を得やすい患者群の特定に使用されます 。
参考）https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/translational-research.html
測定対象による分類では、分子バイオマーカー（DNAメチル化やプロテオーム）、生理学的バイオマーカー（歩行速度や握力）、デジタルバイオマーカー（ウェアラブルデバイスデータ）に大別されます 。近年では、異なるバイオマーカーパターンを組み合わせて優れた分類モデルを構築する新手法CDBPが開発され、8つの遺伝子発現データセットでの比較において最も高い分類能を示しています 。
参考）https://aitimes.media/2020/09/08/5998/
認知症分野では、血液バイオマーカーの実用化が急速に進展しています 。従来、レカネマブ等のアルツハイマー病治療薬の適応判定には脳PETや髄液検査が必要でしたが、血液バイオマーカーによるスクリーニングや代替検査の可能性が検討されています 。このバイオマーカーは診断補助や治療薬の効果モニタリング、副反応予測に役立つだけでなく、患者負担軽減や医療コスト削減にもつながる可能性があります 。
参考）https://www.japanhealth.jp/project/research/2024/post_43.html
がん分野では、リキッドバイオプシーの概念が注目を集めており、従来の侵襲的な生検に代わる検査手法として期待されています 。特に、エクソソームを利用したリキッドバイオプシーの実用化により、切除組織培養分泌エクソソームの網羅的解析による早期診断薬開発が進められています 。また、BRCA遺伝子変異を例とした予測バイオマーカーでは、乳がん・卵巣がん患者におけるPARP阻害薬の効果予測が可能となり、遺伝子変異のある患者を対象に絞った薬剤開発が複数実現しています 。
参考）https://www.semanticscholar.org/paper/6bbd263680144cd35886e5cbaaf3ee6715d5e314
バイオマーカー研究には、バイオインフォマティクス、バイオイメージング、ファーマコメトリクスといった先端技術が活用されています 。近年では、より高度なデータ解析のため機械学習やAIの活用が盛んになっており、特に膨大なオミクスデータから有意なバイオマーカーを特定するパイプラインが開発されています 。
参考）https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6518609/
バイオインフォマティクス分野では、ゲノムやタンパク質などの生命科学情報をコンピューターで解析し、バイオマーカーの特定や病態理解に必要な情報を取得しています 。実際には、LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）やElastic Netなどの機械学習手法を用いて、高次元データから重要な特徴を自動選択するシステムが構築されています 。このパイプラインでは、100回の反復解析により90回以上出現する特徴を有意なバイオマーカー候補として選定し、ROC AUC解析による客観的評価を実施しています 。
今後の展望として、マルチオミクス統合による包括的な疾患理解が重要な方向性となっています 。異なるオミクスデータ（ゲノム、プロテオーム、メタボローム）を統合することで、より精密な病態把握と個別化医療の実現が期待されます。また、シングルセル解析技術の進歩により、細胞レベルでの詳細な分子プロファイリングが可能となり、より特異性の高いバイオマーカーの発見につながる可能性があります 。
一方で課題として、トランスレーショナルリサーチ部門の特殊性があります 。製薬企業のTR部門は、基礎研究と臨床開発という対局的な領域を橋渡しするという性質上、その立ち位置や価値が理解されづらく、明確な業績評価指標の設定が困難という問題があります 。また、高い専門性を要求されるTR専門家の育成や獲得は容易ではなく、適切なキャリアパス整備が求められています 。さらに、部門間連携の促進、客観的評価体制の確立、十分な議論機会の確保といった組織運営面での課題解決が、バイオマーカー研究の成功には不可欠となっています 。