トピック4.11 — ゲノムと精密医療のデータ

ゲノムデータは、組織がこれまでに保持する中で、最も個人的で、最も長持ちし、最も家族に関わるデータです。したがって、それをどう保存し、解釈し、同意を得て、返却するかは、検査室のバックオフィスの関心事ではなく、生涯にわたる臨床安全、公平性、国民の信頼に関わる決定です。

医療・ケアにおいてなぜ重要か#

ゲノムは、期限切れになる検査結果ではありません。人のDNAを配列決定すると、その人の生涯にわたって臨床的に意味を持ち続け、親、子、きょうだいと一部を共有し、知識が進むにつれて何年もあとに再解釈されうる記録が生まれます。今日は無意味に見える変異が、10年後には、あるがんを説明し、その人を傷つける薬にフラグを立て、検査を受けていない親族も持つリスクを明らかにするかもしれません。データは、ケアのエピソードよりも、それを最初に保持したITシステムよりも、そしてしばしば、それをオーダーした臨床家よりも長く生き延びます。

その耐久性は、あらゆる通常のデータの決定の賭け金を変えます。保存は、次の診察まで数字を保持することではありません。何十年にもわたって読み取り可能で、再分析可能でなければならない、生涯の資産の保管です。同意は、依頼書への一度限りのチェックではありません。臨床家にも患者にも完全には見通せない、利用と所見を見越していなければなりません。アクセス制御は、この患者のことだけではありません。ゲノムは、あなたのクリニックを一度も訪れず、何にも同意していない人々にも関わるからです。

ゲノムと精密医療のデータは、独特の公平性の負担も担います。世界の参照と研究のゲノムの大半は、ヨーロッパ系の祖先を持つ人々に由来するため、ある集団に対しては確信を持てる変異の解釈が、別の集団に対しては不確かか誤りでありうるのです。ベッドサイドでどれだけ善意があっても直せない、データに組み込まれたバイアスです（トピック1.9 — デジタル包摂とアクセシビリティ参照）。そしてゲノムは唯一無二に識別するため、真に匿名化することはできません。「氏名を取り除きました」という約束は、それ自体があなたの名前である配列には成り立たないのです。やり方を誤れば、記録を漏らすだけではありません。ゲノム医療の営み全体が依拠する、国民の信頼を損なうことになります（トピック1.8 — データ倫理、同意、国民の信頼参照）。

中核概念#

ゲノミクスは、生物のDNAの完全な集合、つまりゲノムの研究であり、遺伝子がどのように機能し、変異し、相互作用するかを含み、古典的に単一の遺伝子を研究する遺伝学とは区別されます。精密医療（しばしば個別化医療と呼ばれます）は、全員に単一の平均的なプロトコルを適用するのではなく、予防、診断、治療を、各患者の個人的な特徴、しばしばそのゲノムのプロファイルに合わせて調整する実践です。ゲノミクスは精密医療の主要なエンジンの一つですが、両者は同義ではありません。精密医療は、他の分子、画像、生活習慣のデータにも依拠します。

全ゲノムシーケンシング（WGS）は、標的パネル（少数の遺伝子）や全エクソームシーケンシング（タンパク質をコードする部分）とは対照的に、実質的に30億塩基対のゲノム全体を読み取ります。WGSは、データ量が最大の選択肢です。配列決定された一つのゲノムが、生データと処理済みデータで約100ギガバイトを生むため、国のプログラムは、ストレージをペタバイトで、計算を数千プロセッサ時間で測ります。この規模が、ゲノムデータを、単なる検査室のもう一つのフィードではなく、独自のエンジニアリングの問題にする、最初のものです。

生の配列を臨床上の意味に変えることは、バイオインフォマティクスの仕事です。リードをアラインし、変異をコールし、人間の科学者が解釈できるよう、それらをフィルタリングし、アノテーションを付け、優先順位づけする、計算のパイプラインです。それらのパイプラインは、個人の配列を比較する標準化されたアセンブリである参照ゲノムに依存しており、その参照の選択とバージョン、そして変異のアノテーションに使われるデータベースが、答えに実質的に影響します。したがって、ゲノムの結果は生の事実ではなく、バージョン管理された、エビデンスに依存するプロセスの出力であり、何年もあとに再現可能で監査可能でなければなりません。

ファーマコゲノミクスは、人のゲノムが薬への反応にどう影響するか、つまり、どの薬が効き、どれが効かず、どれが標準用量で害のリスクを持つかに関わる、精密医療の一分野です。うまく届けられれば、患者が安全に代謝できない薬を臨床家が避けられるよう、処方の時点で、遺伝子型に導かれるアラートを出します（トピック4.8 — 電子処方と医薬品管理参照）。さらに二つの特徴が、このデータの種類を定義します。偶発的所見（incidental findings）、つまり、予期しないがん素因遺伝子のように、検査をオーダーした理由とは無関係な、臨床的に重要な発見と、データの再識別、つまり、ゲノムが非常に固有であるため、氏名を取り除いても個人に照合し戻せるという事実で、通常の匿名化が失敗する理由です。

イングランドでは、これは、地域のGenomic Laboratory Hubの国のネットワークを委託するNHS Genomic Medicine Serviceを通じて、また、100,000 Genomes Projectを運営し、いまは参加者の同意に基づいて構築された管理された研究資源であるNational Genomic Research Libraryをキュレーションしている、政府所有の会社、Genomics Englandを通じて提供されます。標準は、検査室と記録の間で結果が移動できるようにする、Genomicsの仕事を持つHL7のFast Healthcare Interoperability Resources（FHIR）や、ゲノムデータを責任をもって共有するための国際標準を定めるGlobal Alliance for Genomics and Health（GA4GH）などの機関から出されます。そのすべての土台にあるのが遺伝情報のプライバシー、つまり、人が自分の遺伝情報とその家族への含意へのアクセスを管理するという原則であり、ますます、法律でもあります。

ベストプラクティス#

1. 同意を、署名ではなく、耐久性のある動的な関係として扱う。 ゲノムデータは再分析され、誰も予期しなかった所見を明らかにしうるため、一度限りの同意書では、その重みを担えません。人が何に同意したか、つまり臨床での利用、研究での利用、新たな所見についての再連絡、家族との共有を、粒度の細かいレベルで記録し、時間とともにそれらの選択を見直せるようにする、階層化された、あるいは動的な同意を採用します。参加者が、匿名化された自分のデータが研究ライブラリに加わることに明示的に同意した、100,000 Genomesの先例をモデルとし、同意の状況を、どのシステムも行動に移せないスキャンされたPDFではなく、第一級の、照会可能な記録の属性にします（トピック1.8 — データ倫理、同意、国民の信頼参照）。

2. 一度限りの報告ではなく、生涯の保管と再分析のために設計する。 このゲノムが、10年後、20年後に、まだ存在しない人々とパイプラインによって再解釈されるという前提で、ストレージとメタデータを設計します。最終報告だけでなく、バージョン管理された入力、つまり参照ゲノムのビルド、パイプラインのバージョン、アノテーションデータベースのリリースを保持し、結果を再現でき、再分析が何が変わったかを判断できるようにします。ストレージの経済性を誠実に計画します。ペタバイト規模で、冷たいアーカイブの配列は保持が安価で、かつ取り出せるよう階層化し、ベンダーの都合よりも長寿命を優先して、形式と識別子を選びます（トピック4.0 — 技術アーキテクチャ、クラウド、レガシーシステム参照）。

3. バイオインフォマティクスのパイプラインを、再現可能で、検証され、バージョン管理されたものにする。 ゲノムの結果はソフトウェアの出力であるため、ソフトウェアは臨床の器具であり、そのように統治されなければなりません。パイプラインをバージョン管理し、参照標準と真値がわかっているデータセットに対して検証し、あらゆる報告について、どのパイプラインとデータベースがそれを生み出したかを正確に記録します。参照のビルドやアノテーションのソースをアップグレードするときは、臨床安全上の含意を持つ変更として扱います。同じ生データが、異なるバージョンのもとで、異なるコールを生みうるからです（トピック1.6 — 臨床安全とリスクマネジメント参照）。

4. 結果を、PDFではなく、構造化され行動可能なデータとしてEPRに返す。 ゲノムの所見が価値を届けるのは、適切な臨床家が適切な瞬間にそれを見たときだけであり、それは、計算可能で標準に基づく形で、電子患者記録に届かなければならないことを意味します。HL7 FHIR Genomicsと認められた用語体系を使い、変異、その解釈、臨床上の推奨が、誰も照会できない文書に閉じ込められた報告ではなく、記録が行動に移せる、離散的なデータになるようにします（トピック4.6 — 電子患者記録と臨床システム、およびトピック4.3 — 相互運用性とデータ標準参照）。ロングテールのためにも設計します。今日ファイルされた結果は、何年もあとに関連性を持つようになったとき、見つけられ解釈できるままでなければなりません。

5. ファーマコゲノミクスを、ファイルされた手紙ではなく、処方の時点で届ける。 危険な薬の反応を予測する遺伝子型は、処方者がそれを知らずに処方を書いている間、報告書の中に置かれていれば役に立ちません。ファーマコゲノミクスの結果を電子処方システムに統合し、関連する薬がオーダーされたときに、処方者が行動に移せる、明確で疲れを生まないガイダンスを伴う、遺伝子型に導かれるアラートが作動するようにします（トピック4.8 — 電子処方と医薬品管理、およびトピック4.7 — 臨床意思決定支援と臨床情報学参照）。遺伝子型は生涯のものなので、アラートが、環境とエピソードを越えて持続するよう設計し、腫瘍科で生成された結果が、何年もあとのプライマリケアで患者を守るようにします。

6. 偶発的所見と二次的所見への対応を、配列決定のあとではなく、前に計画する。 全ゲノムシーケンシングは、ときに、検査の理由とは完全に無関係な、臨床的に重要なものを明らかにするため、何を探し、何を報告し、患者がどう知らされることを選んだかを、事前に決めておきます。方針を、その人の同意の選択に整合させ、深刻な予期せぬ所見を人間的に伝えるための遺伝カウンセリングの経路を提供し、誰が、誰に、いつ連絡するかという運用のワークフローが、実際に存在するようにします。所見が現れたあとでこれを即興で行うことが、うまく扱われなかった良い知らせによって、患者が傷つけられる道筋です。

7. 参照データのバイアスに、安全と公平性の問題として向き合う。 参照データと変異のデータベースがある集団を過少に代表するとき、その祖先を持つ人々に対する解釈は、より不確かで、誤りやすくなります。あるグループで意義不明の変異が、別のグループでは、単にデータが存在するために、確信をもって良性と判断されることがあります。解釈が依拠するデータセットの祖先の多様性を追跡し、確信がより低いところを臨床家に明示し、ヨーロッパ中心のベースラインを普遍的なものとして扱うのではなく、より代表性のある参照データを構築する取り組みを支えます（トピック1.9 — デジタル包摂とアクセシビリティ参照）。ここでの公平性は、やわらかな願望ではありません。代表性のない参照は、測定可能なほど質の低いケアを生みます。

8. ゲノムデータを、家族に関わり、再識別可能で、唯一無二に機微なものとして統治する。 ゲノムは真に匿名化することができず、同意していない血縁者にも関わるため、通常の情報ガバナンスの既定では不十分です。強力なアクセス制御、目的の限定、完全な監査可能性を適用し、研究へのアクセスは、データをコピーして出すのではなく、その場で分析するセキュアデータ環境を経由させ（トピック4.10 — セキュアデータ環境と研究データへのアクセス参照）、家族に関わる問い、つまり、いつ血縁者が共有されたリスクについて知らされうるか、そしてどのように、をCaldicott Guardianと臨床倫理の支援とともに検討します（トピック1.7 — 情報ガバナンス、データ保護、サイバーセキュリティ参照）。組織や国の境界を越えて共有されるあらゆるデータには、責任ある共有が後付けではなく組み込まれるよう、GA4GHの標準を採用します。

チームで話し合うための問い#

1. 患者の生涯にわたって再分析するデータについて、「同意」は実際に何を意味するか。そして、私たちのシステムは、人々が行った選択に基づいて行動できるか。 これが重要なのは、患者が今日与えるゲノムの同意が、どちらにも見通せない利用と所見を統べなければならず、スキャンされた書式は、処方システムや研究のパイプラインが徹底できるものではないからです。同意のモデルが本当に動的か、つまり患者が再連絡や研究での利用について考えを変えられ、その変更が、それに依拠するあらゆるシステムに伝わるかを議論します。研究と将来の便益を可能にする包括的な同意と、自律を尊重するが、患者と他の人々を助ける利用からデータを凍結しうる、特定の同意との間の緊張を表に出します。明示的で階層化された同意が、研究資源への国民の信頼を支えた、100,000 GenomesとNational Genomic Research Libraryの先例を考えます。良く誠実な答えは、今日の同意が、生きた属性ではなく、照会できない文書であるところを認め、同意の状況を、ファイリングキャビネットが保持するだけのものではなく、システムが読み取り尊重できるものにすることにコミットします。

2. 全ゲノムシーケンシングが、探していなかったものを明らかにしたとき、私たちは何をするか。そして、所見が届く前に、その経路を構築したか。 偶発的所見と二次的所見は、辺縁の事例ではありません。ゲノムの規模では、予測可能な結果の種類であり、害は、計画なしにそれらを扱うことから生じます。組織が積極的に探して報告するものは何か、それが各患者が聞くことに同意したものとどう整合するか、そして、深刻な予期せぬ所見、たとえばがん素因遺伝子を、それが求めるカウンセリングとともに届けることに誰が説明責任を負うかを話し合います。運用の現実を探ります。患者に連絡し、カウンセリングを提供し、検査を受けていない血縁者を考慮するワークフローが、実際に存在し、余力があるのか、背後にチームのない方針の一段落なのか。あなたの患者ではなく、同意したこともない血縁者に関わる、家族の側面を考えます。良い答えは、報告の方針を挙げ、それを同意に結びつけ、臨床家が圧力の下で人間的に即興で対応してくれると想定するのではなく、資源を与えられたカウンセリングと再連絡の経路が存在することを確認します。

3. 私たちの解釈は、誰のゲノムの上に成り立っているか。そして、そのバイアスは、人口の一部にとって、私たちの結果をどこで安全でなくしているか。 ゲノムの解釈は、その背後にある参照と変異のデータベースの質と同じだけしか良くならず、それらはヨーロッパ系の祖先を持つ人々に支配されているため、他のグループに対する確信は体系的に低くなります。客観的な科学に見えるものの内側に隠れた、公平性のギャップです。チームが、パイプラインが依拠するデータセットの祖先の構成を、そもそも知っているか、そして結果が、その患者の背景について基礎となるデータが薄いためにより不確かなとき、臨床家にそれが伝えられているかを議論します。入手可能な最良のエビデンスに基づいて行動することと、「入手可能な最良」が、ある患者にとっては他の患者よりも信頼できるということについて誠実であることの間のトレードオフを表に出します。偏ったベースラインを不変の自然の事実として扱うのではなく、ローカルなデータの実践から、より代表性のある参照データを求める国の取り組みの支援まで、組織にできることを考えます。良い答えは、参照のバイアスを他人の問題として扱うことを拒み、ケアの現場で不確かさを見えるようにし、より代表性のあるデータに向けた具体的なステップを挙げます。

4. 10年後にゲノムを再実行するとき、今日の結果を再現し、何が変わったかを説明できるか。そして、データを保持し続ける余裕があるか。 ゲノムの結果は、バージョン管理された参照とアノテーションのデータに対して動く、バージョン管理されたソフトウェアの出力であるため、再分析はおまけの機能ではなく、配列を生涯保持する目的そのものです。パイプラインが、あらゆる報告について、それを生み出した参照ビルド、パイプラインのバージョン、アノテーションデータベースのリリースを記録しているかを話し合います。その出所がなければ、再分析は、知識の本物の変化と、ソフトウェアの静かな変化を区別できないからです。約束の背後にあるストレージの現実を表に出します。何十年も読み取り可能で取り出し可能でなければならない、ペタバイト規模の配列を、ロックインされたくない形式と識別子で、元のケアのエピソードのずっとあとも、誰かが資金を出し続けなければならないコストで。お金を節約するために削除することと、患者の将来に役立てるために保持することの間の、また、今日のベンダーにとって便利な形式と、明日の長寿命の間の緊張を探ります。良い答えは、パイプラインを、統治されバージョン管理された臨床の器具として扱い、今年の予算を想定するのではなく、階層化されたストレージの経済性を誠実に計画し、理論上の能力ではなく、実際に再現または再分析された事例を示せます。

5. 害を予測する遺伝子型は、処方する瞬間に、実際に処方者の画面に届いているか。それとも、ファイルされた報告書の中にあるのか。 ファーマコゲノミクスの結果は、関連する薬がオーダーされたとき、場合によっては数年後に、配列決定を行ったのとは別のサービスで、アラートとして作動して初めて患者を守るため、検査室の結果と電子処方システムの間の連携が、臨床の価値が勝ち取られるか失われる場所です。ゲノムの結果が、HL7 FHIR Genomicsと認められた用語体系を使って、離散的で計算可能なデータとして記録に戻っているのか、探しに行く臨床家にしか見えない文書として戻っているのかを議論します。アラート疲れのトレードオフに正面から向き合います。あまりに頻繁に、あるいは明確で行動可能なガイダンスなしに作動するアラートは却下されるため、設計上の問いは、アラートが存在するかだけでなく、処方者がそれを信頼し、それに従って行動するかです。生涯にわたり、環境をまたぐ要件を考えます。腫瘍科で見つかった遺伝子型は、プライマリケアでも患者を守り続けなければならず、ほとんどの結果返却の設計は、これを静かに無視しています。良い答えは、コールされた変異から処方者の判断までの経路をたどり、その連携を誰が所有するかを挙げ、結果が、いまだに使えないPDFとして届くところを認めます。

6. ゲノムは、私たちのクリニックを訪れたことのない血縁者にも関わる。家族に関わり、真に匿名化できないデータを、どう統治するか。 配列は唯一無二に識別し、人の親、子、きょうだいと一部を共有するため、エピソード的で匿名化可能な記録のために作られた、通常の情報ガバナンスの既定は成り立たず、「氏名を取り除きました」は、それ自体が識別子であるデータにとって、偽りの安心です。アクセス制御、目的の限定、監査が、ゲノムデータに対して実際にどう機能するか、そして研究へのアクセスが、管理が失われる場所へゲノムをコピーして出すのではなく、セキュアデータ環境を通じて、その場でそれらを分析しているかを話し合います（トピック4.10 — セキュアデータ環境と研究データへのアクセス参照）。本当に難しい、家族に関わる問いを検討します。所見が、患者の検査を受けていない血縁者も持つ、深刻で行動可能なリスクを明らかにしたとき、誰に、どんな根拠で、誰の倫理上の承認のもとで知らせてよいか。血縁者が知る利益と、患者が自分の情報を管理する権利の間の緊張、そして、Caldicott Guardianと臨床倫理の支援が、事例がそれを迫る前に、これを決着させておく必要があるという現実を表に出します。良い答えは、ゲノムデータを、既定で再識別可能で家族に関わるものとして統治し、共有をGA4GHの標準とセキュアな環境を通じて経路づけ、その状況が決して起きないことを願うのではなく、家族への開示の経路を説明できます。

実践例：医療・ケアの事例#

Kingsbridge and Vale Genomic Laboratory Hubは、地域の統合ケアシステムにサービスを提供し、複数のトラストにまたがる希少疾患とがんの患者のために、全ゲノムとパネルのシーケンシングを処理しています。歴史的に、その報告書は、各トラストの電子患者記録にファイルされるPDFの手紙として届きました。探しに行く臨床家には読めても、それに基づいて行動しうるあらゆるシステムには見えませんでした。病院での配列決定の検査の2年後に、ある患者が、プライマリケアで一般的な心臓の薬を処方されたとき、その患者が代謝不良者であることを示す、ファイルされた報告書を誰も見ず、患者は回避可能な有害反応に苦しみました。取締役会は、そのヒヤリハットを、それが実際にそうであったものとして扱いました。臨床上の失敗ではなく、データフローの失敗です。

ハブ、ICS、トラストは、検査室の責任者、コンサルタントの臨床遺伝専門医、最高臨床情報責任者、薬剤師、Caldicott Guardianとともに、ゲノム情報学のグループを招集しました。最初の決定は、PDFの送付をやめることでした。トラストのEPRと電子処方のサプライヤーと協力して、HL7 FHIR Genomicsを使った構造化データとして結果を返す方向へ移り、変異、その解釈、行動可能なファーマコゲノミクスの推奨が、離散的で計算可能な項目になりました。代謝不良者の遺伝子型は、いまや、データとして記録に置かれ、その患者がICSのどこで後に診られても、処方の時点でアラートが作動します。

グループは次に、同意とストレージに取り組みました。スキャンされた同意書を、各患者が、National Genomic Research Libraryを通じた研究での利用、新たな所見が現れた場合の再連絡、家族との共有に同意したかを、粒度細かく捉える、構造化された同意の記録に置き換え、再分析のパイプラインが行動する前にそれを確認できるよう、その状況を照会可能にしました。生の配列は、あらゆる症例について参照ビルドとパイプラインのバージョンを保持する、階層化されたペタバイトのストレージに移され、知識が進むにつれ、あらゆる結果を再現または再分析できるようになりました。研究へのアクセスは、ゲノムをエクスポートするのではなく、その場で分析する、ICSのセキュアデータ環境を経由させられました。

二つのことは、意図して難しくされました。遺伝専門医は、WGSを拡大する前に、偶発的所見の方針が合意され、資源を与えられることを主張しました。何を報告するかの定義されたリストが、各患者の同意に整合し、実際に余力のある遺伝カウンセリングの経路を伴うこと。そしてグループは、参照データがより薄いために、ICSの相当数の南アジア系と黒人の人々に対して、変異の解釈がより不確かであることを、正直に記録しました。そのため、報告書は、その低い確信を明示するようになり、ICSは、参照データを多様化する地域の取り組みを後押ししました。1年後の成果は、ガジェットではなく、規律でした。流れ、持続し、同意を尊重し、自らの限界を認める、ゲノムの結果です。

セクター別の視点#

スタートアップ#

ゲノミクスや精密医療のスタートアップ、つまりシーケンシングのサービス、変異解釈のツール、ファーマコゲノミクスの意思決定支援のプロダクトは、信頼と標準の採用で生き死にが決まります。最初のリリースから、HL7 FHIR GenomicsとGA4GHに基づいて構築してください。NHSのGenomic Laboratory Hubやトラストは、独自形式しか話さないプロダクトとは連携せず、標準を後から後付けするのは高くつくからです。唯一無二に機微なゲノムデータの一度の不適切な取り扱いが、若い会社の信頼性を一夜にして終わらせうるため、同意、データの所在地、再識別のリスクについて、徹底的に明確にしてください。あなたの差別化は、アルゴリズムの正確さだけでなく、擁護可能で、監査可能で、再現可能なパイプラインと、過少に代表される集団を含め、解釈がより不確かなところについての誠実な説明です。

小規模事業者#

確立した小規模の提供者、つまり一般診療所、地域薬局、単独拠点のクリニック、小規模な診断のサプライヤーは、ゲノムの結果を生み出す側というより、はるかに多くの場合、その利用者であり、その課題は、専任の情報学の能力がほとんどないまま、自分が作っていないデータに基づいて行動することです。実務上の優先事項は、ファーマコゲノミクスとその他のゲノムの所見が、処方の時点で使えるアラートを出す、構造化され行動可能なデータとして、臨床システムに届くことです。小さなチームは、ハブのようにファイルされた報告書を手作業で見張ることができないからです。解釈も再入力もする余力のないPDFではなく、HL7 FHIR Genomics経由で結果を届けるようサプライヤーに主張し、その専門性を社内で築こうとするのではなく、解釈と偶発的所見の支援には、地域のGenomic Laboratory Hubと国のカウンセリングの経路に頼ります。家族に関わり再識別可能なデータをめぐる情報ガバナンスの義務は、非常勤の情報ガバナンスのリード一人でも全面的に適用されるため、記録に同意の状況を見えるようにし、解決できない問い合わせは、即興で対応せず、Caldicott Guardianの体制に経路づけます。

大企業#

大規模なNHSトラスト、Genomic Laboratory Hub、製薬企業は、ストレージ、解釈のスループット、EPRとの連携が、制約となる規模で運営されます。現実的な優先事項は、結果の臨床システムへの構造化された返却、検証されバージョン管理されたバイオインフォマティクスのパイプライン、何十年にもわたる再分析のために設計された、階層化されたペタバイトのストレージ、そして電子処方に結びつけられたファーマコゲノミクスのアラートです（トピック4.6 — 電子患者記録と臨床システム参照）。ガバナンスは、検査室、結果に基づいて行動する臨床サービス、そして家族と同意の問いを所有する情報ガバナンスの機能にまたがらなければなりません。この規模での最大の失敗は、連携の失敗、つまり、使えない文書として届く結果なので、シーケンシングの量を追う前に、相互運用性と、データとしての同意に投資してください。

政府#

国の機関、つまりNHS EnglandのGenomic Medicine Service、Genomics England、あるいは権限移譲された同等の機関は、委託、標準、共有のインフラを通じて、システム全体を形づくります。その梃子は、相互運用可能な結果の形式を義務づけ、単一のトラストには構築できない参照と研究のデータインフラに資金を出し、正当性を支える同意と国民関与のモデルを運営し、明示的な参加者の同意に基づく国の研究ライブラリをスチュワードすることです（トピック9.2 — グローバル・国際的なデジタルヘルス参照）。政府は、公平性の責務を最も重く担います。参照データセットを意味のある形で多様化できるのは、国の規模の行動だけであり、それによってゲノム医療は、最もよく代表される部分だけでなく、人口全体に機能するようになります。政府はまた、国民の信頼の合意も担います。世間の注目を集める一度の侵害や同意のスキャンダルが、国のプログラムを何年も後退させうるため、透明性と強力なガバナンスは、間接費ではなく、戦略上の必需品です。

よくある失敗パターン#

• どのシステムも読めないPDFの結果。 文書としてファイルされたゲノムの所見は、処方や意思決定支援のシステムには見えないため、命を救う情報が、害が起きるまで使われずに置かれる。結果を、構造化され標準に基づくデータとして返す。
• スキャンされた書式としての同意。 同意の選択が、照会できない画像に閉じ込められていれば、どのパイプラインも臨床家もそれを尊重できず、再分析と研究は、止まるか、行き過ぎる。同意を、生きた、粒度の細かい、照会可能な属性にする。
• 偶発的所見の経路のないシーケンシング。 何を報告するかを決め、資源を与えられたカウンセリングの経路を築く前にWGSを拡大すると、予測可能な所見が、即興で扱われる危機になる。
• 再現できないパイプライン。 参照ビルド、パイプラインのバージョン、アノテーションデータベースを記録していなければ、結果を再現することも、再分析が結果を変えた理由を理解することもできない。技術的な詳細を装った、臨床安全のギャップである。
• 匿名化の芝居。 ゲノムを匿名化可能なものとして扱うことは、それが唯一無二に識別することを無視する。「氏名を取り除きました」は偽りの安心である。再識別可能性のために統治し、セキュアな環境で分析する。
• 普遍的なものとして扱われるヨーロッパ中心の参照。 代表性のないデータに対して、全員のゲノムを解釈すると、過少に代表されるグループに、静かに質の低いケアをもたらす。多様性を追跡し、低い確信を示し、より良いデータを支える。
• 生涯ではなく、1年のために計画されたストレージ。 読み取れなくなった、あるいは保持する余裕がなくなったゲノムデータは、ようやく重要になる何十年もあとに、患者を失望させる。階層化され、耐久性があり、何十年にもわたる保管を計画する。

成熟度モデル#

チェックリスト#

• ゲノムの同意が、粒度細かく（臨床での利用、研究、再連絡、家族との共有）取得され、システムが行動に移せる、照会可能な属性として保存されている。
• 結果が、PDFではなく、構造化され標準に基づくデータ（HL7 FHIR Genomics）として、EPRに返されている。
• ファーマコゲノミクスの結果が、環境をまたいで持続する、処方の時点での遺伝子型に導かれるアラートを作動させる。
• バイオインフォマティクスのパイプラインがバージョン管理され検証され、あらゆる報告が、参照ビルド、パイプラインのバージョン、アノテーションデータベースを記録している。
• ストレージが、階層化され、耐久性があり、何十年もの再分析に合わせた大きさで、再現のために出所が保持されている。
• 偶発的所見と二次的所見の方針が合意され、同意に整合し、資源を与えられた遺伝カウンセリングの経路に支えられている。
• 解釈のデータセットの祖先の多様性が追跡され、低い確信が、ケアの現場で臨床家に示されている。
• ゲノムデータが、再識別可能で家族に関わるものとして統治されている。強力なアクセス制御、完全な監査、セキュアデータ環境を通じた研究へのアクセス。
• 家族への開示の問いが、Caldicott Guardianと臨床倫理の支援とともに検討されている。
• 境界をまたぐデータ共有が、GA4GHの標準に従っている。

主要な情報源#

• NHS England — NHS Genomic Medicine ServiceとGenomic Laboratory Hubの国のネットワーク、委託とNational Genomic Test Directory。
• Genomics England — 100,000 Genomes ProjectとNational Genomic Research Library、その同意と参加者関与のモデルを含む。
• Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH) — ゲノムデータの責任ある共有のための、国際標準と枠組み。
• HL7 — ゲノムの結果を臨床システムと交換するためのFHIR Genomicsの実装ガイダンス。
• Topol Review — Preparing the healthcare workforce to deliver the digital future（デジタル変革の推進力としてのゲノミクス）。
• Caldicott原則 — 機密の医療・ケアのデータの利用のための、情報ガバナンスの原則。
• NICE — ゲノミクスと精密医療のツールを評価するための、Evidence Standards Framework for Digital Health Technologies。

参考文献#

1. Genomics — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Genomics
2. Personalized medicine — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Personalized_medicine
3. Whole genome sequencing — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Whole_genome_sequencing
4. Bioinformatics — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Bioinformatics
5. Reference genome — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Reference_genome
6. Pharmacogenomics — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Pharmacogenomics
7. Incidental medical findings — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Incidental_medical_findings
8. Data re-identification — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Data_re-identification
9. Genomics England — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Genomics_England
10. 100,000 Genomes Project — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/100,000_Genomes_Project
11. Fast Healthcare Interoperability Resources — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Fast_Healthcare_Interoperability_Resources
12. Global Alliance for Genomics and Health — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Global_Alliance_for_Genomics_and_Health
13. Genetic privacy — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_privacy
14. NHS England — NHS Genomic Medicine Service — NHS England — https://www.england.nhs.uk/genomics/
15. Genomics England — 100,000 Genomes Project and the National Genomic Research Library — Genomics England — https://www.genomicsengland.co.uk/
16. Global Alliance for Genomics and Health — Standards and frameworks for genomic data sharing — GA4GH — https://www.ga4gh.org/
17. HL7 International — FHIR Genomics implementation guidance — HL7 — https://www.hl7.org/fhir/genomics.html
18. Health Education England / NHS — The Topol Review: Preparing the healthcare workforce to deliver the digital future — NHS — https://topol.hee.nhs.uk/