人工知能を使ったゲノム医療で最適な治療法を見出す

岸本 自治医科大学に移られて、EML4-ALK融合遺伝子を発見され、以降、血液の癌や肺がんだけでなく、ほかの固形がんでも融合遺伝子が存在することが、間野先生の研究などによりわかってきたと聞きます。

間野 ええ。ALKはEML4と融合すると肺がんをつくるのですが、ALKがNPMという遺伝子と融合すると悪性リンパ腫をつくるし、VCLという遺伝子と融合すると腎髄質がんをつくるといったことがわかっています。がんについては遺伝子を調べないと最適な治療法を選べないというふうになってきているので、やはりEML4-ALK融合遺伝子の発見は、がんのゲノム医療が進むきっかけになったとは思うんですよね。

岸本 それでいまは東京大学で研究するとともに、2016年からは国立がん研究センター研究所の所長も務められていらっしゃいます。どんなことを目指しているんですか。

間野 ゲノム医療に向けた研究が世界で進んでいくなかで、日本があまりに立ち遅れているので、それをどうにかしなければと思っています。

岸本 日本は遅れていますか。

間野 圧倒的に遅れていますね。なんとかしなければと何年か前から言っていました。今回、がん研究センターにお声がけをいただいて、私の師の高久史麿先生からも「がんのゲノムの医療をやりなさい。そのためにがん研究センターに行きなさい」と言っていただき、研究所の所長を務めることになりました。

岸本 間野先生は、ゲノム医療では「人工知能の活用が必要」とおっしゃっていますね。人工知能を活用するというのは、どういうことでしょうか。

間野 ゲノム医療における人工知能の役割はいくつかありますが、すぐにでも必要なのは最適な薬または治療法を選ぶことです。

岸本 最近、人工知能を使って白血病のタイプを決定して治療に役立ったと話題になっていましたが、そういったものですか。

間野 そうですね。その事例では「IBM Watson」という人工知能が使われていましたが、ゲノム情報のデータベースを使うという意味では同様です。そうしたものを日本でがんのゲノム医療向けにつくる必要があると考えています。

岸本 がん研究センターでは、人工知能を使って統合的にがん医療をおこなうシステムのプロジェクトを始めたそうですね。

間野 はい。がんのゲノムでは変異がものすごく多いので、大きな知識データベースを活用するために人工知能を使い、対象のがんに対してどの薬が適応するのかを判断するといったシステムです。
EGFRというタンパク質の遺伝子の一部が変異すると、がん細胞の増殖のスイッチがオンの状態になりますが、その変異としてはエクソン19内欠失やL858R変異といったものが知られていました。ところが、調べていくと、EGFRの変異だけでも、最近では700種類以上のアミノ酸置換が見つかったんですね。そのうちどの変異がEGFR阻害剤の治療適応かといったことは、大きな知識データベースをもたないとわからないわけです。
一方で、PubMedなどの文献情報には膨大な文献データがあるので、だれかが「これは活性型の変異です」などと報告しているかもしれません。そこで人工知能によってそうした膨大な文献情報を自然言語処理し、最適な治療法を判断するといったシステムを日本でつくりたいと考えています。

岸本 もう一つのご所属の東京大学でも、間野先生たちがゲノム医療のプロジェクトを立ち上げたと。

間野 はい。東大のプロジェクトで「ターゲット遺伝子パネル解析システム」を開発しています。これは、一度のゲノム解析で発がんに関連する遺伝子を選び出し、それら遺伝子の異常を判別するシステムです。

岸本 各患者の変異の情報をすべて調べて、データを蓄積していくことが、ゲノム医療につながっていくわけですね。

間野 そうです。薬剤での治療が可能な病気については、変異情報をもとに最適な薬を使うようにします。一方、ターゲット遺伝子パネル解析で発がん原因となる遺伝子変異が見つからない患者さんには、全ゲノム解析や全トランスクリプトーム解析に移行することになると思います。
どちらにしても、それぞれの患者さんの遺伝子変異をパネル解析システムで調べて、そのデータベースをもっておけば、たとえ診断した時点では最適な薬剤がなくても、たとえば2年後には臨床試験が始まっている分子標的治療薬があるかもしれない。そんなシステムができればいいなと思っています。
今後、ターゲット遺伝子パネル解析システムが保険適用されることを見据えながら、知識データベースを参照することで治療選択に役立てられるようなインフラをつくっていきたいと考えています。

原因となる遺伝子ごとにがんが分類される時代へ

岸本 ゲノム医療のお話もしていただきましたが、それも含めた今後のがん治療やその研究についてお聞きしたいと思います。

間野 そうですね。いまもまだ、がん治療で分子標的治療薬が有効である患者さんは2、3割ほどでしかありません。大多数の人はいまも従来の抗がん剤などを使った化学療法をおこなわないといけない。やはり新しい治療法を開発していくことは大きな社会的使命だと思います。

岸本 最近のがん治療の大きな潮流をどう見ていますか。

間野 これまでのがんの分類は「どの臓器にできたがんか」や「どういう病類型をしているのか、例えば腺がんなのか扁平上皮がんなのかなど」で判断されるものでした。
一方で、お話したように、様々な臓器においてALKとほかの遺伝子が融合して、がんがつくられることがわかりました。同様に、他にもがんの本質的な原因となる遺伝子が解明されつつあります。ですので、今後は「ALKによって起こるがん」や「ABLによって起こるがん」といったように、原因となる遺伝子ごとにがんが分類される時代に入りつつあるのではと思っています。
ただし、グリベック®やALK阻害剤などの分子標的薬だけで、がんを全滅させるのはむずかしいだろうとも考えています。恐らくがんはどんながん種でも均質な細胞クローンの集合体ではありませんから、そのなかには増殖せず寝ているがんの幹細胞といえるような細胞もあり、ALK依存的には増殖しないので殺せないんですよね。ですので、その細胞の増殖状態に関わらないような治療方法とALK阻害剤のような分子標的薬を組み合わせることで、はじめてがんの根治を目指せるんじゃないかと考えています。

岸本 臓器や組織などを見る病理的診断をもとにしたがん治療から、ゲノム解析によるがん治療へと移っていくとすると、病理診断を行なう病理医の存在はどうなっていきますかね。

間野 病理医には、きっと「真実を見る」能力があると思っています。彼らがつくった診断基準が、ゲノムのプロファイルと完全に一致していたという事例はありますし、素晴らしいと思います。だから、例えば特定の病理系だけに絞ってがんを解析するという手法は有効な作戦だと思っています。

岸本 がんの免疫療法についてはいかがですか。抗PD-1抗体などの免疫チェックポイント阻害剤も使われ、話題になっていますが。

間野 抗PD-1抗体や抗CTLA-4抗体といった免疫チェックポイント阻害剤も素晴らしい薬剤です。これからのがん治療のなかで、中心的な柱のひとつになるのはまちがいないと思います。とくに、ほかの抗がん剤による治療とはちがう効き方をして、長期の治療効果も期待できるというのはとても魅力的です。

岸本 がんの新たなマーカーを探索する研究もすると言っておられますね。そういうことも大事なわけですね。

間野 非常に大事ですね。遺伝子変異の総数が多いがんに対しては、免疫チェックポイント阻害剤が効きやすいことがわかってきましたが、それでも奏効率はまだ7割程度です。患者さんに適切な治療法をちゃんと選べていないんですよね。さきほど申しあげたゲノム医療のシステムのなかには、ぜひがんの免疫療法に関するバイオマーカー探索の機能も入れなくてはならないと思っています。

岸本 将来、さまざまな研究が進み、ゲノム医療や人工知能も組み合わさり、「このがんにはこの治療法を」と判断できるようになれば、大部分のがんは治るでしょうか。

間野 そうなってほしいと思っています。

岸本 そういう方向に進んでいる、と。

間野 私が医者になったときとくらべて、はるかにその状況に近づいたと感じています。いま原因がわからずに効果的な薬が選べない7割の人に対して、がんの原因を見つけることが、今後のがん治療を進歩させるのに重要になると思っています。
現時点ではまだないような発想に基づいた研究も、かならず重要になってくると思います。そうした研究を担う若い人たちにも期待をしているところです。

岸本 お忙しいところ、今日はありがとうございました。