Blog | Dept. of Systems Medicine, School of Medicine, Keio University

Blog

慶應医学新聞(第782号 2016.12.20)掲載「論壇:30年後の医学・医療を考える」

平成28年12月20日発行 慶應義塾医学部新聞第782号

「論壇:30年後の医学・医療を考える」
  坂口光洋記念システム医学講座教授 洪 実 (65回)

 システム医学講座では、症例研究という授業の枠で卒業間近の学生諸君に、「30年後の医学・医療はどうなっているか」というテーマで討論と発表をしてもらっている。医師国家試験の勉強で忙しい学生の中には時間の無駄と思う向きもあるようだが、将来の自分を考えるきっかけになったと言う意見もある。
 医学部創立100周年を間近に控えて、これまでの100年、これからの100年に思いを馳せる三四会の先生方もおられると考えるが、時々は立ち止まって、自分自身だけでなく未来の医学・医療、医学部・病院のありかた、医学教育のあり方を考えるのは必要である。なにしろ、我々の世代が医学部を卒業したのがちょうど30年前であり、これから30年後と言うと来年卒業する学生諸君が、我々の年齢になってまだ現場で活躍している頃だろう。昨今、変化がますます加速しているように感じられるが、もし30年後に今と全く違う医学・医療のあり方ならば、それに対する心構え、教育が今必要とされていることは言を俟たない。
 学生諸君が熱のこもった議論を繰り広げるテーマの一つは、超高齢社会などに加え、医療への人工知能やロボットの導入だ。IBMワトソンの例を取り上げるまでもなく、コンピュータ・人工知能による診断治療へのサポートシステムは、すでに現実のものとなりつつあるが、今後30年間でそれがさらに加速する事はまず間違いない。なにしろ、レイ・カーツワイルらが広めたシンギュラリティ、つまり、汎用人工知能が人間の能力を超える瞬間が、ほぼ30年後の2045年に起こるとされている。
 汎用人工知能の出現に懐疑的な人達も、人工知能の最も得意とする領域の一つに診断や治療方針の決定を上げることが多い。また、ゲノム情報や大量で精度の高い検査情報・画像情報など、最近進歩が加速しているデータ駆動型の医学・医療は圧倒的なデータ解析能力を誇る人工知能の最も得意とする領域である。人型ロボットの開発も加速しつつあり、どの分野をとっても専門医よりも知識・推論・判断能力のある医療人工知能・ロボットが医療の現場で活躍するだろう。過去のすべての医学文献に通じているだけでなく、医療の現場での毎日の経験を通じて日々学習する能力をもち、また、個々の医療現場の経験を集団知として統合することで直接経験していない症例からも即座に学習するだろう。
 学生さん達の結論は30年後に人間の医師、つまり「我々に」仕事が残されていないのでは、というところにまで達することが多い。しかし、最終的には人と人の心のふれあい、信頼といった情緒的な部分が重要になってくるのではないか、という意見もでる。医師免許を持つ医師だけが医療行為の責任を持つことができるので、人間の医師は必要という意見もある。
 逆に、ユニバーサルな医療人工知能が現場で即座に補助をしてくれるならば、誰もが全ての診療科の専門家になれるかもしれない。これは、伝統的な医学・医療の組織区分を再考するという最近のトレンドを一層促すだろう。クリーブランド・クリニックが、患者目線で、内科・外科といった伝統的な区分を撤廃して、病院ランキングで全米2位に大躍進したのは記憶に新しい。私が長年勤めていた米国NIHでは、歴史的な経緯から臓器・疾患ごとに分かれている27の研究所を一桁台に統廃合するべきという議論も繰り返し浮上している。
 我々がシステム医学と呼んでいるシステム思考-全体像を数理的に把握しつつ個別の事柄にも集中するという思考方法-の医学・医療への応用は、まさに、このような枠組みの中で理解されるものだが、システム思考に親和性があり、これからの劇的な変化に柔軟に対応できる医師・医学研究者を育てていくことも我々の目標の一つである。
 30年後を見据えると、我々が今なすべきことの優先順位も変わってくるかもしれない。30年後にも慶應医学が日本・世界をリードできるためには、どのような医学教育・研究が必要となるだろうか? 病院の建物や組織などのインフラも30年後の未来に対応できるだろうか?「鏡の国のアリス」で赤のクイーンが言うように、自分は走っているつもりでも、周りが自分より速く走れば、相対的に後退してしまう。本塾医学部・病院も、未来を見据えて、全力で走らねばならないところにきているのかもしれない。

慶應医学新聞 (第773号2016.3.20)掲載「慶應医学部100周年に向けた4つのタスクフォースの取り組み」

平成28年3月20日発行 慶應義塾医学部新聞第773号

短期集中連載 第3回
「慶應医学部100周年に向けた4つのタスクフォースの取り組み」
 -ポストCOI-Tゲノム医療推進タスクフォース-  洪 実

 最近、メディアを通じてゲノム医療や個別化医療、Precision Medicineという言葉が、医学医療関係者だけで無く一般の人々の関心を集めつつある。これは、診察・検査データ・画像データなど従来型の医療情報に加え、マルチオミックス情報といわれるゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、メタボロームなどの個人に即した高精度且つ大容量測定データを活用することで、患者さんそれぞれに最適の治療を提供することを目指している。
 迅速安価に全ゲノム情報を読み取れる次世代シークエンサーをはじめとして高精度な検査技術は整備されつつあるため、喫緊の課題は、個人の医療情報を収集・統合し、医療の現場で共有できるITシステム作りである。また、より精度の高い診断・治療のためには、日常の生活、運動、食事、栄養などといった、従来は医療情報の外であった健康情報の収集・解析も重要となる。さらに、多くの患者、健常人をコホートとしてビッグ・データ解析を行っていくことで、データと治療方針の対応関係を発見していく必要がある。
 これらは、昨年終了した文科省のセンターオブイノベーション・トライアルで慶應義塾大学拠点が目指していた課題でもあったが、岡野医学部長のご提案で教授会タスクフォースの一つとして、「ポストCOI-Tゲノム医療推進タスクフォース」を組織し、さらに検討を続けることとなった。本タスクフォースの目的は信濃町キャンパスでの基礎と臨床のIT、特にコンピューターを活用した様々な活動を統合することも含まれ、現在、2ヶ月に1度教授会の後に15人ほどのメンバーからなる委員が議論を重ねている。ここでは、その活動の一部をご紹介させていただく。
 一つ目は、慶應義塾大学病院、関連病院、三四会との連携による医療情報、医療ITの推進とそのための仕組み作りである。特に、多施設での電子カルテ情報の一元化と自在な検索を可能とするSS-MIX2ビューア(センターオブイノベーション・トライアルの成果)の実証研究が始まっている。さらに、2015年末には、武林 亨教授、宮田裕章教授が中心となり、神奈川県、川崎市、横浜市、企業群とともにJSTリサーチコンプレックス推進プログラム(フィージビリティスタディ拠点)が採択され、健康情報収集・利活用に取り組んでいる。
 二つ目は、検体管理・バイオバンクシステムの構築である。ゲノム医療を進める上で、鍵となるのが解析対象である臨床検体の管理、バンキングとその健康・医療データベースへの統合である。慶應義塾大学は、電子カルテとリンクした検体管理ITシステムを、センターオブイノベーション・トライアルの成果として構築しつつある。これを軸として、医学部内での検体管理・バイオバンク事業統合について、タスクフォース内で作業部会(金井弥栄教授、小崎健次郎教授、増井徹教授)が立ちあがっている。
 三つ目は、基礎・臨床研究を推進するためのバイオインフォマティクス基盤整備である。データ解析エキスパートと協力して、毎月の情報共有の場として、慶應バイオインフォマティクスコミュニティ(BIC)を開催している。また、ハンズオントレーニングを通じて、信濃町キャンパスでのインフォマティクス解析リテラシーを高める試みが始まっている。
 今後は、タスクフォースで議論を重ねてきたことを、教授会を通じて、皆様にさらにご議論いただくことになると考える。また、様々な事業を実施していくに当たっては、医学部・病院、関連病院、三四会員の皆様のご理解、ご協力が必要となります。よろしくお願い申し上げます。

「研究医のすすめ~研究の魅力とは~」 

慶應義塾大学医学部では、2014年8月1日に、高校生向けにオープンキャンパスを行いました。
以下は、その時に配布された「研究室オープンガイドブック」に掲載された文章です。

洪実 (慶應義塾大学医学部 坂口記念 システム医学講座 教授)

医学研究者が休みなく研究に打ち込むのは、病める人々を救いたいという崇高な気持ちと共に、例え小さくとも人類初!という発見をする喜びを経験したいから。研究は、しばしば、真っ暗闇の中を手さぐりすることに例えられる。一つ一つの実験は、マッチを擦って目の前の壁を照らすようなものだ。そこに描かれているのは断片的でどんな絵かわからないが、なんだか重要そうな面白そうな予感がする。大いなる期待と不安に胸を踊らせて、憑かれたようにマッチを擦り続ける。天才は、断片的な情報をつなぎあわせて一気に全体像に至るだろう。でも、凡人も一生懸命手探りをしているうちに電灯のスイッチに手が届き、突然全てが明らかになることもある。往々にして、更に探索するべき隣の部屋があることに気づくだけのこともあるが、一気にすべてが見え全面解決かと思える瞬間、断片的な絵がつまらない落書きでなく、例えば、システィーナ礼拝堂のミケランジェロの大作の一部であったことに気がつく瞬間、天にも昇る心地だろう。皆さんも、研究者になって、そんな体験をしてみたいと思いませんか?

慶應医学新聞 (第746号2013.12.20)掲載 「実学が生むヘルスケア産業 第十一回」

平成25年12月20日発行 医学部新聞第746号

「実学が生むヘルスケア産業 第十一回」
-健康長寿の世界標準をめざし、システムとして全体像を見る-洪 実インタビュー

>先生のご経歴についてお聞かせください。
洪:微生物学教室の恩師高野利也教授が学生にどんどん研究させるというスタイルで、医学部の学部生の頃から実験しています。30歳のときには米国ウェインステイト大学にてアシスタントプロフェッサーとして独立し、その後NIH主任研究員を務め、約2年前に慶應に戻ってきました。渡米後は一人でゼロから立ち上げました。

>先生のご研究内容をお聞かせください。
洪:三つ大きなテーマがあります。転写調節因子誘導幹細胞の作製とその網羅的解析、Zscan4という遺伝子の機能解析と臨床応用、コンピュータを使った情報生物学的アプローチと、全然関係ないことをしているように見えるかもしれないけど、僕の頭の中では首尾一貫しており、システム思考とかシステム手法と言っていますが、全体像を見て、状態を記述・数値化し、解析するということをしています。
一つ目のテーマは、CREST(戦略的創造研究推進事業)と再生医療ネットワーク、ともに、JSTでサポートされているものですが、私たちのゲノムにコードされているすべて、約2000個の転写調節因子がどう調節し合っているか、遺伝子ネットワークの構造と動態を解明するという、ファンダメンタルな話と同時に、ネットワークのパターンの変化から、ヒトのESとかiPS細胞を特定の細胞に分化させて、治療に使っていくといったゴールを目指した研究をしています。
二番目に力を入れているのが、Zscan4という遺伝子で、幹細胞でメインに出ているものなのですが、テロメアを伸ばすとか、若返り遺伝子なのです。ゴールとしては老化の抑制や若返り、細胞の修復といった老化研究です。できたら臨床に持って行きたいし、いろんな形でまさに実学というか、使いようがあると思う。
それから、医療の現場に全面的にITを持ち込んで、ビッグデータと言われているようなことを活用しながら、医療の現場で電子カルテを超えたような形を作っていこうというのが、三つ目です。全体像を見るためのアプローチっていうと数値化が必要で、システマティックに系統立って見るため、NIHにあった僕の研究室では、実験する人とコンピュータする人が、場合によっては半分半分くらいで、ラボを運営してきました。病院なら患者さんに関してデータを取り、それを解析して診療治療に役立てていくというのが、センターオブイノベーション(COI)のゴールでもあります。

>COIプログラムについてもう少しお話願います。
洪:今回、「健康長寿の世界標準を創出するシステム医学・医療拠点(中核拠点:慶應義塾、サテライト拠点:東大医科研)」として、COI-T(トライアル)ということで採択され、研究リーダーを務めております。病院の電子カルテ、次世代型のエレクトロニックヘルスレコード(EHR)のシステムを、慶應だけじゃなくて日本全国一元化できるものを作り、そこから創出される医療・健康ビッグデータを診断治療に役立てるというのをゴールにしました。慶應医学部は基礎臨床一体型を特徴としており、慶應病院でこうしたことをやるのはぴったりだと思います。慶應病院と関連病院、三四会の開業医さんも含めたような大きな医療のネットワークを作り、情報をやりとりしたり、患者さんを紹介したりできるようなシステム。そういう未来のみんなが夢に描いているようなことを慶應病院で、世界に先駆けてやらせて欲しいという提案です。慶應医学部のユニークさを基に、理工学部やSFCと協働で良いシステムを作る。IT化を推進し、新しい病院でそれを実装して始めることを、皆さんと一緒になって考えています。

>先生は10月1日より医学部長補佐として国際イノベーション拠点のご担当となりました。
洪:COI-Tでは海外サテライトも提案に入っています。一つは僕がいた米国NIHのNIAと姉妹関係を結び、人的交流をし、毎年交互に慶應-NIAシンポジウムを開催するという構想を含めています。これから長寿社会、世界中で高齢化していくというときに、日本が社会としても医療としてもどのように乗り切っていくかということを世界が注目している。医療は米国のほうが進んでいると言われているのかもしれないけれど、実はトータルで見ると日本のほうがずっといい。日本にもっと人が来て、日本のことを勉強したほうがいいと思う。こっちが向こうから勉強することもあるけれども、教えなきゃいけないこともいっぱいあります。もう一つはSFCの森川先生が持ってきたシンガポール。シンガポールは国民全員が一つの医療レコードのシステムに載っている。一方で日本からいろんなことを導入したいそうです。今回の慶應を中核としたCOI-Tの拠点は非常にインターナショナルでありこれらの海外サテライトと本格的な連携を目指しています。

>慶應義塾ヘルスケア産業プラットフォーム(K-PHI)に期待することはございますか。
洪:COI-Tは従来型の研究費と異なり、企業がプロジェクトリーダーを務め、アカデミアが今まで以上に企業とある意味では一体になって、社会に貢献できる大きな事業をしようということになっています。そこでは産業界とのリエゾンがとても大切になってきます。アカデミアと企業が一緒になってやるといろんなことが起こり得ますから、知財にしても契約にしても、企業と慶應病院・医学部とのリエゾンをどうやるかという専門的知識やノウハウを今回のCOI-Tに活かしてもらいたいです。

>学生や若手の三四会員の方々へメッセージをお願いします。
洪:科学も医療も社会もグローバル化の波があるので、グローバルな視点でいろいろなことを考えられるようにして欲しいです。グローバルな視点で考えるということとシステム思考というのは関係があります。グローバルには二つ意味があり、全体像を見るグローバルと、地球全体というグローバル。グローバルで考えて動いていくことはとても大事だと思う。米国の僕の研究室は15カ国の出身者がいました。そういう環境では、成果を出すというゴールに向かっても、考えていることが微妙に違っていたりなどいろんなことが起こる。これから慶應にも海外からいろんな人が来て一緒にやっていくというとき、言葉、コミュニケーションをどうするのかなどいろいろな問題がある。英語も含めて対等に出来る実力をつけなければいけません。学部長補佐の使命はそういうところもありますので、微力ながらもできるだけのことをしていきたいです。

>ありがとうございました。
(K-PHI担当 宜保友理子・藤田卓仙)

慶應医学新聞 (第746号2013.12.20)掲載 「再生医療実現化ネットワークプログラム 技術開発個別課題」

平成25年12月20日発行 医学部新聞第746号

「再生医療実現化ネットワークプログラム 技術開発個別課題」
-多能性幹細胞から多種類の分化細胞を、最短時間、高効率、高品質、大量、自在に生産するための基盤技術開発と産業化応用- 洪 実
この度、私たちシステム医学講座の研究テーマが、科学技術振興機構(JST)「再生医療実現拠点ネットワークプログラム」技術開発個別課題の一つとして採択されましたので、ご紹介申し上げます。
現在の再生医療研究において、多能性幹細胞からの細胞分化誘導は、目的とする細胞に合わせて増殖因子や分化誘導因子など培養条件を最適化することと、胚様体を用いた三次元培養などで、時間をかけて分化させる方法が主流です。しかし、このような分化細胞作成方法では、再生医療用に使用する移植用分化細胞の大量作成には十分ではないと考えられており、現在より短時間に効率よく分化細胞を産生する基盤技術が望まれています。我々のグループでは、昨年度JST CREST「生命動態の理解と制御のための基盤技術創出プロジェクト」に採択されていますが、そこでは、ヒト幹細胞の形態と機能を調節する転写因子(目標500遺伝子)を、一つ一つ、強制発現させた時に起こる全遺伝子の転写産物量の変化を、最先端の解析技術で解析し、コンピューターでモデル化することによって、全遺伝子のネットワークの構造と動態を明らかにすることを目標としています。同時に、各転写因子発現によって起こる細胞分化の変化が予測できるようになります。今回の「再生医療実現化拠点ネットワークプログラム」技術開発個別課題では、「多能性幹細胞から多種類の分化細胞を、最短時間、高効率、高品質、大量、自在に生産するための基盤技術開発と産業化応用」という非常に野心的な課題名のもと、CRESTプロジェクトから生み出される大規模データを二次利用することで、多種類の分化細胞を短時間に効率よく作成する基盤技術開発を行います。更に、本プログラムでは単に技術開発だけではなく、開発した技術の産業化も目標の一つとなっておりますので、我々の開発する技術をキット化し販売することを視野に入れ研究を行って行く予定です。

次ページへ »