『精密精神医学』は、精神科医療をどう変えるのか　〜オーダーメイド治療実現への挑戦

「同じ診断」から「その人に合う治療」へ

1．同じ病名でも、治療への反応は違う

同じ「うつ病」と診断されても、抗うつ薬で速やかに回復する人もいれば、薬を変更しても改善が乏しい人もいます。 認知行動療法が大きな助けになる人もいれば、治療に取り組むための集中力や生活の余裕を確保することから支援が必要な人もいます。 精神科臨床では、このような違いに日々向き合います。

現在の診断は、症状を整理し、治療の方向を考えるために欠かせません。 しかし、同じ診断名の中にも、症状の組み合わせ、発症までの経緯、身体状態、生活環境が異なる人々が含まれています。 診断名だけから、その人に最も合う治療を決めることには限界があります。

この隔たりを埋めようとするのが、精密精神医学です。 遺伝子、脳画像、脳波、炎症指標、日常の行動、臨床経過などを利用して、「誰に、どの治療を、いつ、どのように行うか」を改善しようとしています。

もちろん、精神科医は以前から、病歴や性格傾向、家族関係、生活上の事情を踏まえて治療を個別化してきました。 精密精神医学の新しさは、その判断に測定可能な情報を加え、個別化の有効性を研究として検証しようとする点にあります。

2．遺伝子から「薬の処理の仕方」を知る

臨床との接点が比較的明確なのが、薬理遺伝学です。 同じ量の薬を服用しても、体内で薬を分解する速さには個人差があります。代謝が遅ければ血中濃度が高くなり、副作用が出やすくなる場合があります。反対に、代謝が速ければ、通常量では十分な濃度に達しにくいことがあります。

そこで、CYP2D6やCYP2C19などの薬物代謝酵素に関わる遺伝子型を調べ、薬剤や用量を選ぶ参考にします。 CPICのガイドラインには、CYP2C19とエスシタロプラム、CYP2D6とパロキセチンなど、特定の組み合わせについて処方上の推奨があります。

ただし、これは検査結果がある場合の活用指針であり、すべての患者に検査を行うべきだという意味ではありません。

この方法の臨床的な価値を検討したのが、うつ病患者1,944人を対象としたPRIME Care試験です。 遺伝子情報を利用すると、問題となり得る薬と遺伝子の組み合わせを避ける処方が増えました。

結果は、寛解率差＋1.5ポイント〔95％信頼区間：-1.50～＋2.3ポイント、p＝0.45〕で、24週時点に限ると有意差は認められませんでした。 ただ、24週間を通した反復測定の解析では、寛解率差は＋2.8ポイント〔95％信頼区間：＋0.6～＋5.1ポイント、p＝0.02〕と有意差が見れています。

「24週間を通した反復測定の解析」とは、同じ患者を複数の時点で評価し、その結果をまとめて、治療期間全体で両群に違いがあったかを調べる方法です。こちらは24週時点だけの比較とは異なります。

薬の代謝に関する情報は、処方の適合性を改善できます。しかし、代謝に合うことと、その人の病態に最もよく効くことは同じではありません。併用薬や肝機能なども代謝に影響するため、遺伝子情報は臨床情報と合わせて解釈する必要があります。

3．脳回路から、症状の背景にある違いを捉える

もう一つの大きな方向が、脳回路の働きに基づく患者の分類です。 2024年にNature Medicineに掲載された研究では、うつ病・不安症の患者801人を対象に、安静時と課題遂行時のfMRIを解析しました。 脳の活動や領域間の結合の特徴から、六つの生物学的な類型、すなわち「バイオタイプ」を抽出しています。さらに、薬物療法または行動療法に割り付けられた250人のデータで、治療反応との関連を調べました。

fMRIでいう「結合」は、神経線維の太さや本数を直接測定したものではありません。離れた脳領域の信号が、時間的にどの程度連動しているかを捉える指標です。 こうした情報から、注意や認知制御、情動に関わる回路の特徴を、その人ごとに評価しようとしています。

I-CAREは、問題解決療法と行動活性化を組み合わせた介入です。表のp値は治療後の症状重症度の比較に対応し、反応率・寛解率の差のp値ではありません。

この研究の意義は、診断名を共有する患者の中にも、異なる回路の特徴があることを捉え、治療との関係を探った点です。ただし、六分類が自然界に存在する確定的な病型だと決まったわけではありません。 また、この分類に従って治療を選べば通常診療よりよい結果になるかは、別途検証する必要があります。

4．脳画像を使って、治療する場所を変える

脳画像は、患者を分類するだけでなく、治療の実施方法を個別化するためにも使われています。その具体例が、経頭蓋磁気刺激法、TMSの刺激部位を調整する試みです。

Stanford Neuromodulation Therapy、略してSNTでは、安静時fMRIから個人の脳回路の結合を調べます。そして、膝下前帯状皮質と強い負の機能的結合を示す左背外側前頭前野の位置を探し、刺激の標的とします。これに短期間の集中的な刺激スケジュールを組み合わせます。

初期の二重盲検試験では、治療抵抗性うつ病の29人が実刺激または偽刺激を受けました。治療4週後の抑うつ評価尺度MADRSの平均減少率は、実刺激群52.5％、偽刺激群11.1％でした。 この試みは、「同じ治療でも、その人の脳に合わせて実施する」という方向を示しています。

一方、試験では刺激部位の個別化、刺激量、治療日程をまとめて評価しています。そのため、改善のうち、どれだけが個別の標的設定によるものかは、この比較だけでは分かりません。治療全体の有効性と、それを構成する個別化技術の寄与を分けて検証することが、次の課題になります。

5．脳波で、抗うつ薬への反応を予測する

脳の機能を調べる方法としては、MRIより実施しやすい脳波も注目されています。脳波から得られる多くの特徴を機械学習で解析し、治療前に薬への反応を予測しようとする研究です。

2023年の研究では、エスシタロプラムを投与された125人のデータから予測モデルを作り、別の研究でセルトラリンを投与された105人に適用しました。 外部の集団で検証したバランス精度は63.7％でした。これは、反応する人を見分ける感度と、反応しない人を見分ける特異度の平均です。プラセボ群での値は48.7％でした。

バランス精度とは、感度と得意度の平均値です。つまり、バランス精度=（58.8+68.5）÷2=63.7%となります。

研究を行った集団だけでよく当たっても、その集団に特有の特徴を学習した可能性があります。別の集団、さらに別のSSRIでも一定の予測性能が得られたことには、意義があります。

ただし、バランス精度は63.7%と、予測にはまだ精度が高いとは言えません。そして、反応しにくいと予測された患者に何を選べばよいかという問いも必要です。予測の研究が治療選択の研究へ進むためには、代替治療まで含めた検証が求められます。

6．炎症に注目して、治療対象を選び直す

精密精神医学では、治療が効く可能性のある患者集団を、あらかじめ選び出すことも目指します。その代表例が、炎症と抑うつの関係に注目した研究です。

治療抵抗性うつ状態の60人を対象に、TNF阻害薬インフリキシマブとプラセボを比較した試験では、全体として抗うつ効果の優越性は認められませんでした。しかし、治療前の炎症指標と治療効果の関係が示されました。

高感度CRPが5 mg/Lを超える患者の探索的解析では、治療反応率はインフリキシマブ群62％、プラセボ群33％でした。ただし、人数はそれぞれ13人と9人で、この反応率差自体は統計学的に有意ではありませんでした。（少人数だと、有意差は出にくい）

ここで研究上の手掛かりとなるのは、全体では効果が見えなかった治療でも、特定の背景を持つ患者では効果が異なる可能性です。そこから、炎症の関与が大きい集団を事前に選んだ試験を設計できます。

もっとも、CRPは身体のさまざまな状態で上昇するため、単独でうつ病の原因を特定できる指標ではありません。この研究は処方基準の完成ではなく、病態に合わせた治療開発の出発点として位置づけられます。

7．日常の変化から、介入の時期を見つける

治療法だけでなく、介入のタイミングを個別化する取り組みもあります。スマートフォンやウェアラブル機器から日常の行動を測定する「デジタル表現型」です。

統合失調症などでは、睡眠、活動量、移動範囲、端末の利用状況、本人が入力した症状の変化と、病状や再発との関係が研究されています。米国とインドの3施設による前向き研究も、その一例です。

この方法の特徴は、診察と診察の間に起きている変化を捉えられることです。外出が少ないという一時点の情報だけでは判断が難しくても、毎日外出していた人が急に自宅にとどまり始めたと分かれば、状態を確認するきっかけになります。集団の平均との比較に加えて、「その人の普段」と比較できるのです。

ただし、外出の減少には、症状の悪化以外にも身体疾患や勤務の変更など、多くの理由があります。数値の変化をそのまま再発とみなすことはできません。

実用化には、警告を受けて誰が本人に連絡し、どのような評価や支援を行うかまで設計する必要があります。データを集めること、悪化を予測すること、悪化を防ぐことは、それぞれ異なる課題なのです。

8．心理療法の受け方も、個別化できる

精密精神医学を、遺伝子や脳画像を使う医療だけと考えると、重要な取り組みを見落とします。通常の臨床情報を利用して、最初から適切な強度の心理療法につなぐ方法も研究されています。

英国のStratCare試験では、951人を対象に、段階的ケアと、アルゴリズムによる個別の推奨を利用するケアを比較しました。段階的ケアでは、低強度の介入から始め、必要に応じて治療を強めます。個別化する方法では、初期評価から高強度の治療が必要と見込まれる患者を選びます。

うつ症状について、測定誤差を超える改善と臨床的な改善基準の両方を満たした割合は、評価対象者で52.3％対45.1％でした。個別化群では高強度治療を受ける人が増え、費用も増加しましたが、転帰の改善が認められました。

この研究の価値は、予測にとどまらず、情報に基づいてケアを変更した結果まで検証した点です。 ただし、その改善をアルゴリズムの性能だけに帰すことはできません。より集中的な治療へのアクセスが増えたことを含む、ケア全体の効果として読む必要があります。

9．精密さを、患者の回復につなげる

これらの試みは、患者の違いを捉え、その違いを治療に結びつけようとしています。 ここでは、「違いを見つける」「反応を予測する」「予測に従って治療を変え、転帰を改善する」という三つの段階を区別することが大切です。精神科医療にとって最終的に必要なのは、三つ目の成果です。

その評価には、生活環境も欠かせません。 治療がうまくいかない理由には、生物学的な反応の乏しさだけでなく、通院する時間がない、費用を負担できない、睡眠を妨げる勤務が続いている、といった条件もあります。こうした背景を見落とすと、治療を十分に受けられなかった人を、その治療が効かない人と判断してしまいます。

また、患者が望む回復も一様ではありません。 症状を早く軽くすること、仕事を続けること、副作用を避けることなど、重視するものは異なります。予測モデルが示す数値は、それらを話し合うための情報として役立てる必要があります。

精密精神医学が目指すべき成果は、分類や検査項目が増えることそのものではありません。 その人に役立つ治療へ、より少ない負担で、より早くたどり着けることです。丁寧な面接と経過の理解に、新しい測定と検証を重ねることによって、個別化された精神科医療をさらに確かなものにしていく。その歩みとして、これらの試みを捉えることができます。

著者あとがき　〜ポリジェニック・リスク・スコア利用の現在地

精密精神医学の試みの一つに、ポリジェニック・リスク・スコア（PRS）の活用があります。 多数の遺伝的変異がもたらす小さな影響を足し合わせ、精神疾患への遺伝的ななりやすさを数値化する方法です。さらに、このスコアを、発症の予測だけでなく、治療の効きやすさや長期的な経過の予測にも利用できないかという研究が進められています。

その可能性を示す研究は、実際にあります。 初回精神病の患者510人を対象とした研究では、統合失調症のPRSが低い群の抗精神病薬への反応率は60.9％、高い群では52.1％でした。 また、リチウム治療を受けた双極症の患者2,586人の研究では、統合失調症のPRSが最も低い10％の群は、最も高い10％の群に比べ、良好な治療反応のオッズが3.46倍でした。

これらは、同じ診断を受けた人でも、背景にある遺伝的特徴の違いが、治療反応の違いに関係する可能性を示しています。双極症のリチウム反応に、統合失調症の遺伝的リスクが関連していた点も興味深いところです。 現在の診断分類と、治療反応を左右する生物学的な特徴との関係を考える手がかりになります。

しかし、ここでは、集団の中で統計的な関連が認められることと、その情報を使って個々の患者の治療を改善できることとの間に、距離があると理解する必要があります。

抗精神病薬の研究でも、PRSが高い群の約半数は治療に反応していました。スコアだけで、効く人と効かない人を明確に分けられるわけではありません。また、これらの研究は、PRSに基づいて治療を選んだ場合に、通常の診療より良い結果になることを直接示したものではありません。

発症予測についても、同様の課題があります。 精神病の臨床的ハイリスク者を追跡した研究では、PRSによる識別性能は、欧州系集団でAUC 0.65でした。偶然を上回る予測情報は含まれますが、発症する人としない人を十分な精度で見分けるには限界があります。

うつ病では、2025年の大規模な遺伝研究により、ポリジェニックスコアが、欧州系集団における潜在的な発症しやすさの分散を最大5.8％説明すると報告されました。この数字は、個人の発症確率を示すものでも、「うつ病の原因の5.8％が遺伝である」と示すものでもありません。研究上想定された発症しやすさの個人差のうち、そのスコアで説明できた割合です。

臨床にとって、さらに重要なのは、こうした遺伝情報が、日常の診察で得られる情報に何を加えられるかという問いです。精神病性障害のある8,541人を対象とした研究では、通常の精神科面接で得られる情報にPRSを追加しても、検討した転帰の予測性能は改善しませんでした。 遺伝情報の科学的な重要性と、診療上の追加的な有用性は、分けて評価する必要があります。

私は、PRSの価値を考える際には、「遺伝情報を測定できるようになった」という進歩を評価すると同時に、「測定した情報によって、患者のために何を変えられるのか」を問い続けることが大切だと考えています。

症状、家族歴、生活環境、これまでの治療経過にPRSを組み合わせることで、より適切な支援につながる可能性はあります。 そのためには、異なる集団でも予測が成り立つことに加え、その情報に基づく治療や支援が、実際に患者の転帰を改善するかを確かめなければなりません。

現在、国際精神遺伝学会はPRSを研究用途と位置づけ、日常診療でのリスク判定や診断への利用を推奨していません。 また、スコアの性能は遺伝的祖先集団によって異なるため、日本人に応用するには、その集団での検証が必要です。

精密精神医学に求められるのは、患者を詳しく数値化することだけではありません。 得られた情報によって、その人に提供できる医療を、どのように良くしていくかです。PRSの研究も、その問いに答える過程にあります。

参考文献

1．薬理遺伝学の診療指針〔第2節〕 Bousman CA, Stevenson JM, Ramsey LB, et al. Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium (CPIC) Guideline for CYP2D6, CYP2C19, CYP2B6, SLC6A4, and HTR2A Genotypes and Serotonin Reuptake Inhibitor Antidepressants. Clinical Pharmacology & Therapeutics. 2023;114(1):51–68. DOI: 10.1002/cpt.2903 薬物代謝に関わる遺伝子型を、抗うつ薬の選択・用量調整にどう利用するかを示した指針です。 CYP2D6、CYP2C19、CYP2B6には処方上の推奨がある一方、SLC6A4やHTR2Aについては臨床利用を支持する根拠が不十分としています。

2．遺伝子検査による処方支援：PRIME Care試験〔第2節〕 Oslin DW, et al. Effect of Pharmacogenomic Testing for Drug-Gene Interactions on Medication Selection and Remission of Symptoms in Major Depressive Disorder: The PRIME Care Randomized Clinical Trial. JAMA. 2022;328(2):151–161. DOI: 10.1001/jama.2022.9805 うつ病患者1,944人を対象とした無作為化試験です。 遺伝子検査によって問題となり得る薬物―遺伝子相互作用を避ける処方は増えましたが、寛解への効果は小さく、24週時点では有意差がありませんでした。

3．脳回路による六つのバイオタイプ〔第3節〕 Tozzi L, Zhang X, Pines A, et al. Personalized brain circuit scores identify clinically distinct biotypes in depression and anxiety. Nature Medicine. 2024;30(7):2076–2087. DOI: 10.1038/s41591-024-03057-9 うつ病・不安症患者801人のfMRIから六つのバイオタイプを抽出し、症状、行動、治療反応との関連を検討した研究です。 脳回路に基づく分類を、治療選択へ結びつけようとする代表例です。

4．個別の脳回路を標的とする刺激療法〔第4節〕 Cole EJ, Phillips AL, Bentzley BS, et al. Stanford Neuromodulation Therapy (SNT): A Double-Blind Randomized Controlled Trial. American Journal of Psychiatry. 2022;179(2):132–141. DOI: 10.1176/appi.ajp.2021.20101429 個人の機能的結合に基づく刺激部位と、集中的な刺激日程を組み合わせたSNTの偽刺激対照試験です。 治療抵抗性うつ病に対する有効性を示しましたが、標的の個別化だけの効果を分離した試験ではありません。

5．脳波による抗うつ薬反応予測〔第5節〕 Schwartzmann B, Dhami P, Uher R, et al. Developing an Electroencephalography-Based Model for Predicting Response to Antidepressant Medication. JAMA Network Open. 2023;6(9):e2336094. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2023.36094 エスシタロプラム治療を受けた集団で脳波による予測モデルを作成し、セルトラリン治療を受けた別集団で検証しました。 外部検証でのバランス精度は63.7％で、SSRIへの反応予測の可能性を示しています。

6．炎症指標による治療対象の層別化〔第6節〕 Raison CL, Rutherford RE, Woolwine BJ, et al. A randomized controlled trial of the tumor necrosis factor antagonist infliximab for treatment-resistant depression: the role of baseline inflammatory biomarkers. JAMA Psychiatry. 2013;70(1):31–41. DOI: 10.1001/2013.jamapsychiatry.4 TNF阻害薬インフリキシマブを検討した無作為化試験です。 全体では有効性を示さなかった一方、治療前の炎症状態によって反応が異なる可能性を提示し、炎症に基づく患者選択の研究につながりました。

7．スマートフォンによる統合失調症の再発予測〔第7節〕 Cohen A, Naslund JA, Chang S, et al. Relapse prediction in schizophrenia with smartphone digital phenotyping during COVID-19: a prospective, three-site, two-country, longitudinal study. Schizophrenia. 2023;9:6. DOI: 10.1038/s41537-023-00332-5 米国・インドの3施設で実施された前向き縦断研究です。 スマートフォンによる日常の行動データと自己報告を利用し、症状変化や再発との関係を検討しました。デジタル表現型による継続的な状態把握の具体例です。

8．心理療法の強度を個別化するStratCare試験〔第8節〕 Delgadillo J, Ali S, Fleck K, et al. Stratified Care vs Stepped Care for Depression: A Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA Psychiatry. 2022;79(2):101–108. DOI: 10.1001/jamapsychiatry.2021.3539 951人を対象に、アルゴリズムによる推奨を用いる層別ケアと、通常の段階的ケアを比較しました。 患者情報を用いて治療強度を選ぶことで、うつ症状の転帰改善を示した研究です。

9．コラムの出発点となったNatureのニュース特集 Adam D. The grand plan to transform psychiatry — by personalizing mental-health care. Nature. 2026;658:1116–1118. Published October 28, 2026. DOI: 10.1038/d41586-026-03391-7 精密精神医学の構想と課題を、複数の研究者への取材から紹介したニュース特集です。 一次研究や診療ガイドラインではなく、分野全体の見取り図として位置づけられます。

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