新薬開発を加速するテクノロジー
モバイルヘルス(mHealth)とは? ウェアラブルデバイスの進歩が新薬開発を加速
新薬開発の分野においても、スマートフォンやウェアラブルデバイスは重要なツールだ。これらを活用して治験参加者の負担を減らし、治験に参加しやすい環境を提供する取り組みが進んでいる。
2008年7月には「iPhone」の国内販売が始まり、2009年には国内初のAndroidスマートフォンが登場した。以後、スマートフォンは爆発的に普及し、いつの間にか私たちの生活に欠かせない“日用品”となった。それどころか、今ではインターネットへの入り口として、PC以上に身近な存在となりつつある。スマートフォンと連携して、歩数や距離、消費カロリーなどの活動量、心拍数、睡眠サイクルなどを測定・収集するウェアラブルデバイスも、健康志向の高まりとともに普及し始めている。こうした中、スマートフォンを中心とするモバイルデバイスを新薬開発に生かそうとする動きが活発化し始めている。
新薬の開発に当たっては、開発中の薬の効果や安全性を人体で確認する臨床試験(注1)が欠かせない。一方で、臨床試験に参加する患者(被験者)の人数確保および質の高いデータ収集が、臨床開発(注2)に関わる者にとって大きな課題となっている。
※注1:患者や健康な人に対する「治療を兼ねた試験」のこと。「治験」が新薬開発を目的とするのに対して、「臨床試験」の目的は新薬開発に限らない。臨床試験と呼ぶ場合は、新薬開発だけでなく、薬の効果の追跡調査や、既存薬の別効能を調査・確認するといった「患者や健康な人に対する治療を兼ねた試験」の全てを指す。治験は厚生労働省へ事前申請する必要があるが、臨床試験は多くの場合、厚生労働省へ事前申請する必要がない。
※注2:厚生労働省による承認前の医薬品候補(薬剤など)を、実際に患者や健康な人に投与することで安全性と有効性(効果)を確かめ、資料にまとめて厚生労働省に申請し、承認を得るまでの開発過程のこと。
例えば、被験者が臨床試験を実施する医療機関へ2週間に1回程度通い、生活や健康状態、治療内容について自ら記録した「被験者日誌」を紙ベースで提出し、診察や検査で身体の状態を確認される、という臨床試験があると仮定しよう。この場合「実施医療機関が住居から遠い」といった理由で、参加したくてもできない被験者が生じる可能性がある。日誌の記入方法がユーザーフレンドリーではないため、被験者が記録を負担に感じることもあるだろう。うっかり記録を付け忘れて、後で思い出して記入することもあるかもしれない。これらの懸念点を解決できないと、臨床試験データの品質低下を招く恐れがある。データの品質は、試験の成否を左右する重要な要素だ。
そこで注目を集めているのが、スマートデバイスやウェアラブルデバイスなどから健康に関わる情報を直接収集するモバイルヘルス(mHealth)の技術だ。ベンダー各社は、被験者のためにオンライン入力や遠隔モニタリングなどのツールを提供している。製薬企業はmHealthを介して収集したデータを自社データベースに追加・統合し、被験者の負担を減らしながら臨床データの質を高める取り組みを進めている。
mHealthがあれば、被験者は私物のスマートフォンやタブレットのアプリケーションで日誌を記入できる。被験者が入力しやすいフォーマットによって記入の負担が減るだけでなく、記入を促すリマインダー機能によって付け忘れを減らし、記入のモチベーションを向上させることも可能だ。
ウェアラブルデバイスから取得した心拍数や歩行数、睡眠時間などの客観的な生体データを、タイムリーにクラウドへ送信するmHealthの仕組みにより、実施医療機関の担当者は被験者のデータをリアルタイムに閲覧できるようになる。被験者にとっては、臨床試験を日常生活の中に自然に組み込めるため、希望者がより試験に参加しやすくなる。結果として製薬企業にとっては、十分な症例の確保につながることになる。
例えばMedidata SolutionsのmHealthサービス/ソフトウェア群「Medidata Patient Cloud」は、被験者のデバイスから送信されたデータを統合されたシステムで一元管理できる。こうして、問診で得られる「被験者の主観を含んだデータ」と、運動量や睡眠の質など「ウェアラブルデバイスから得られる客観的データ」を組み合わせた総合的な分析ができるようになることで、今まで見えなかった新たな臨床的な洞察が得られるかもしれない。
mHealthは製薬企業の新薬開発コスト削減とリスク軽減を実現
ある病気の治療薬としてA社が薬Aを、B社が薬Bを開発したとしよう。病気への有効性や安全性は同程度だった。しかしmHealthで被験者の毎日の活動量を比較すると、薬Bを服用しているグループの方が活発だった。この場合、薬Bの方がQOL(生活の質)をより高められるため、薬Aより有用だと考えることができる。
| 薬A | 薬B | |
|---|---|---|
| 効能 | 全体の生存期間を平均1年延長 | 全体の生存期間を平均1年延長 |
| 安全性プロファイル(副作用情報など) | Good(副作用などなし) | Good(副作用などなし) |
| 患者の活動範囲 | 平均10平方メートル以下 | 平均1万平方メートル以下 |
この技術が普及すれば、より多くの客観的なデータに基づいた、より良い意思決定ができるようになる。将来的には、開発中の薬に対しても同様の評価が可能になり、製薬企業は、より価値の大きい新薬の開発に注力できるようになるだろう。
意思決定が早くなれば開発期間の短縮にもつながる。安全性に関する懸念を迅速に特定できれば、臨床試験自体を中止し、無駄な投資を避けることもできる。被験者の安全性確保の観点からも、意義は非常に大きい。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
新薬開発を加速するテクノロジー
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
技術文書・技術解説
[アトラシアン株式会社] IT運用や従業員サポートは生成AIでどう変わる? 使い方や導入の流れは? -
製品資料
[株式会社みらい翻訳] 音声翻訳活用の課題を解決、“本当に使える”ツールの特徴とは? -
製品レビュー
[Wrike Japan 株式会社] 400店舗を支えるWalmart Canada、散在する情報やアナログな管理をどう変えた? -
事例
[Wrike Japan 株式会社] 年間100件超のDXプロジェクトを統合管理、JERAはどのように実現した? -
事例
[Wrike Japan 株式会社] グローバルなクリエイティブ業務を合理化、エスティーローダーに学ぶ実践のコツ
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「Copilot」はなぜ放置される? “議事録要約止まり”を脱する処方箋
-
2
全社標準Copilotに絶望? MS Copilotで問い合わせ6割減できた企業は何が違った
-
3
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
-
4
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
5
「複数AIの野放し」に歯止め Salesforceが6製品統合で挑むAI統制の覇権
-
6
「制御用組み込みPC」に関するアンケート
-
7
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ?
-
8
「身代金を支払う」以外のランサムウェア対策は本当にあるのか?
-
9
“AIコーディング”でどのツールを選ぶ? 「ChatGPT」「Claude」の真価
-
10
OpenAIが叫ぶ法規制の裏で 情シスが今すぐ固めるべきAI防衛策
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
2
生成AIで文書活用を進めるには? 効率化と安全性をどう両立する
-
3
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
4
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは?
-
5
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
6
国税庁の次世代基幹システム「KSK2」稼働開始に向けて、対応すべき変更点とは?
-
7
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
8
「スクラム」と「カンバン」の違いとは? アジャイル型開発手法を徹底比較
-
9
ドラマで分かる、標的型攻撃メールの被害を受ける企業と回避できる企業の分岐点
-
10
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー