「精密医療」に対する東芝の取組み1. for better quality of life...

© 2020 Toshiba Corporation

株式会社東芝

2020.2.17

「精密医療」に対する東芝の取組み

文部科学省科学技術・学術審議会研究計画・評価分科会ライフサイエンス委員会「次世代医療実現のための基盤形成に関する作業部会」発表資料

資料４

2© 2020 Toshiba Corporation

東芝の精密医療ビジョン

1. For better quality of life「一人ひとりのクオリティ・オブ・ライフ（QOL）の向上を応援します」

2. New technologies and partnership「積み重ねた技術力と、新たなパートナーシップで、これからの先進医療、ライフサイエンスを支えます」

3. Path to the next generation「次の世代も見据えた予防医療に、デジタルの力を活かします」


東芝Nextプラン新規成長事業領域『精密医療』

予防から治療までの各フェーズにおける要素技術を保有

*1 東北大学と連携、 *2 東京医科大学と連携、 *3 信州大学と連携、 *4 Johns Hopkins大学と連携、 *5 金沢大学との連携、

• 予防ソリューションを実現する、プラットフォームを整備・開拓• 超早期発見と個別化治療に関する技術を深化

治療診断健診予防

液状細胞診細胞診断ゲノム解析

マイクロRNA*2

生細胞可視化

生分解性リポソームジャポニカアレイ*1

重粒子線治療

低侵襲治療細胞診断ゲノム解析

遺伝子治療*3

遺伝子導入

手術療法

化学療法

放射線療法

免疫療法

AI

健診データを用いた

・疾病リスク予測AI*4

・糖尿病重症化予防AI*5

未病・予防早期発見

選択肢が増える

・・・

液状細胞診


生活習慣病発症リスク予測AI

健康診断結果（1年分）

疾病リスク予測AI

再予測

5年後以降の

リスクが高い

改善目標値の設定

お酒を減らそう例：糖尿病発症予測

対象疾病糖尿病、高血圧症、脂質異常症、肝機能障害、腎機能障害、肥満症


健診データ使用による予防ソリューション

ゲノム情報を用いない予防ソリューション

健診データ1年分で6年先までの生活習慣病の発症を予測

・BMI

・腎機能障害

・肝機能障害

・糖尿病

・高血圧症

・脂質異常症AI

生活習慣病発症予測AI健康

疾患

リスクを

知る

危険を

知らせる

最適な予防

！

健診データ

健診 / レセプトなど

健診データ健診データ AI

患者を層別化し、各層に最適な生活指導メニュー/予防法を提案

患者を層別化各層に最適な予防メニュー

糖尿病性腎症重症化予防

健診 / レセプト / 適用データから糖尿病重症化ハイリスク者を抽出

事業化済

当社が開発した

分析技術による

保険事業・計画支援突合DB ハイリスク者抽出

重症化予防ソリューション

健診 / レセプトなど

開発完了

金沢大学との共同研究

東芝デジタルソリューション株式会社


東芝企業データバンクの強み～ゲノムデータバンク構想～

●生活習慣病の予防 ●疾病の早期検知 ●治療効果見積り/治療選択 ●医療系の研究開発用途で幅広く活用

多目的利用に耐える日本人ゲノムデータバンクを構築

日本だから集めることができる3セットデータを研究/商用利用できるプラットフォームを提供し、

国民の健康管理や治療のあり方を変え、豊かな未来を実現する

①ゲノム情報 ②健診・問診結果 ③レセプトデータ

東芝グループ従業員

13万人

まず1万人目標にゲノムデータ収集開始

ゲノム情報1.

健診・問診結果2.

レセプトデータ3.

●日本人に最適化されたゲノム解析ツール

● インピュテーション(再構成)に適した高密度アレイ

●過去に遡ってデータ利用が可能

●過去に遡ってデータ利用が可能

TOSHIBA

企業データバンク


期待するマーケット・プラットフォーム活用：健康経営を志向する企業との連携

事例：生活習慣病予防・健康指導との連携

健康経営企業

Before After健康保険組合の、医療費抑制健康な会社生活

企業コホートのデータが十分に生かされていない

画一的な健康管理・指導

分析結果

ゲノム情報

ゲノム解析

・生活習慣病予防・健康指導

ゲノム情報で層別化して

AI

東芝

企業コホート

ゲノム情報健診結果レセプトデータ

従業員 AI

アルゴリズム提供

ノウハウ連携健診結果

企業コホート

データ連携


東芝企業データバンクビジネス構想

企業DB：ゲノム情報に健診・レセプト情報も付加し保管、解析、活用を行っていく

ゲノム情報健康診断/問診結果レセプトデータ

東芝従業員を対象にゲノムデータの収集を開始

医療研究の加速、国民の健康寿命延伸

データ提供者の健康増進、個別化健康サービスの利用

ゲノム情報を活用したヘルスケア産業の創出・発展

日本企業だからできる集めることができる3セットデータ

企業データバンクの3つの目的

検体・データ提供者健康ソリューション企業アカデミア

•過去の健診・レセプトデータに

ゲノム情報を組合せることで、

新たな疾患機序の研究など

健康経営企業/健保組合

・疾患リスク/健康指導

クリニック、健診センター

・疾患リスク/健康指導

サプリ・健康食品企業

•体質に合ったサプリや食事メニューの個別提案

製薬企業

•体質情報・身体情報に基づいた商品提案

サービス提供

研究成果の還元


医療・ライフサイエンスに携わる機関との連携について

公的バイオバンクと連携して、大規模かつ質の高い研究開発基盤を構築、

予防・診断・治療・予後の研究開発を実施

日本の企業コホートのデータは、発症前を含め過去のデータが利用できることが特長。一方、臨床情報は無いため、臨床情報を含む公的バイオバンク（各NC、BBJなど）や、ToMMoとは補完関係にある。

公的バイオバンクの質の高い疾患ケースデータや日本人リファレンスデータが、個別化予防（疾患リスク評価等）研究には必要。

バンク連携することで、日本のライフサイエンス分野の研究開発を加速

企業データバンク公的バイオバンクTOSHIBA

企業A

企業D

企業C企業B


健常人バンク、健常人コホートへの期待

① 前向きコホートとしての継続的な追跡調査• 健常人ベースの定期的な検体とデータの収集を長期継続

② 先端的基盤研究の推進• 日本人向けの生活習慣病を中心とした予防ソリューションの研究（未来型健診等）

• 日本人ゲノム解析ツール「ジャポニカアレイ」の開発・更新、普及・地位確立

■ バイオバンクとしての基本機能の強化

① 試料・情報の充実• 日本人コントロール群データの拡充（日本人GWAS研究の活性化へ）

• ケース群データの連携ネットワーク提供（可能ならケースデータ蓄積も）

• 企業コホート等、外部の生体試料・データの保管受託、活用（匿名化済で）

• 日本人リファレンスパネル用の全ゲノムデータの拡充、各種パネルの情報公開

② 利便性の向上• 企業等でも多目的にデータが利用可能となるICの取得、あるいは迅速な再同意取得

• 分譲データにアクセスしやすい計算環境の提供、分譲審査の迅速化

• 企業が自社サービスにも利用可能な環境の提供（インピュテーションパネル利用等）

■ 前向きコホート、先端的基盤研究の推進

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