慶應大学や京都大学らの研究者グループは4月30日、スーパーコンピュータ・京を用いた予測システムが肺がん治療薬の有効性を高精度に予測できることを発表した。がん治療では遺伝子変異に基づいた治療が行われている。一方で稀な遺伝子変異では、投薬効果の得られる薬剤の特定が難しいことも指摘されていた。同システムの活用で、細胞や動物を用いた実験を行わずに、迅速に効果の高い治療薬を選択できるようになることが期待される。

研究では、国内最大の肺がん遺伝子スクリーニングネットワーク「LC-SCRUM-Japan」に登録された臨床データを活用。肺がんの遺伝子変異で知られるEGFR遺伝子に注目し、約2000例の肺がんの遺伝子変異を分析した。稀な変異は100例、約20種類あった。

稀な変異を持つ患者に対して、分子標的薬・オシメルチニブと、チロシンキナーゼ阻害薬・アファチニブの有効性を検討したところ、いずれも高い相関関係を認めたという。

研究では、慶應大学が細胞実験を行い、効果の高い治療薬を同定。京都大学はスパコン・京を用いて、分子のふるまいを原子レベルで予測する手法「分子動力学シミュレーション」によって薬剤の有効性を予測していた。

グループは、「がんゲノム医療の現場で見つかる、治療が明らかではない遺伝子変異に対して、有効な治療薬を選択し、より早く多くのがん患者に最適な薬剤を届けることにつながる成果だ」とコメントしている。実用化を目指し、他の遺伝子にも適応を拡大したい考えだ。