今回は最近盛んになっている抗体や免疫製剤における診断マーカーの重要性について話したいと思います。
例えば夢の抗がん剤と言われた癌免疫治療薬のオブジーボでも、効果のある患者は２～3割であるが、診断マーカーが無いために7割強の効かない患者にも使用していて、健康保険財政を圧迫しています。更に、抗体薬で乳がんの特効薬と言われたハーセプチンも、診断マーカーはHAR2タンパクに陽性のチェックで陽性の場合に使用することになっていますが、陽性の患者の3割強は効かないことが報告されています。
そこで、現在市販されている全て医薬品を、動的バイオマーカーから解析された遺伝子やプロテインなどの診断マーカーを詳細に解析して患者を層別することで、臨床現場でも患者にあった薬を的確に選ぶことが出来ると思うのです。そして、これこそが正に最良の個別化医療に繫がると私は考えるのです。
更に、今後の創薬も動的バイオマーカーから解析された遺伝子やタンパク質などの診断マーカーを詳細に解析して患者を層別して、効く薬の無い患者のグループにターゲットを絞って新薬の開発を進めることがこれからは必要となってきているのではないでしょうか。
ここで個別化医療の中での創薬について私の考えを話すことにしましょう。前にも話した様に、病気は動的ネットワークバイオマーカー中で起きているので、細胞や血液などの臨床試料を用いてプロテインの解析を行い、図２に示すように病気の動的ネットワークバイオマーカー明らかにすることで、それによって病気に特異的なプロテインを見出すことができます。
更に、現在市販されている医薬品の遺伝子解析に基づいた診断マーカーの情報から、市販品で効かない患者のグループのバイオマーカーシステムを探索し、図２の様に探索されたバイオマーカーシステムを創薬のターゲットとして、新しいタイプの薬を開発することが重要と考えます。
図２
このように、臨床試料を用いたタンパク質の解析により、病気に関与する動的分子ネットワークを明らかにして、患者の遺伝子解析を利用することでドラッグターゲット分子ネットワークが探索できると考えるのです。更に、創薬開発は以前に述べたようにフェーズIIからフェーズIIIへの成功確率をいかに上げるかが大きな課題です。それは種間差（動物と人間）であるだけでなくフェーズIIIで開発に適した患者を選別しているかで薬物の有効性に影響するし、また人種間で副作用にも影響します。 そこで、臨床試料を用いた遺伝子やプロテインの解析Dataの医薬品開発への利用が重要性を増しおり、このことが個別化医療に繋がると考えています。
以上のことから、これからの創薬は低分子医薬、中分子医薬、抗体医薬、コンジュゲート医薬や免疫医薬などのどれを選ぶかを議論するのでは無く、遺伝子やプロテイン解析で得られる病気の動的ネットワークバイオマーカーを考慮することにより、その目的にあった創薬の開発が必要であり、それが個別化医療に適した創薬と私は思うのです。
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