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암 게놈 의료 원년, 비용의 장벽에 직면
보급 위해 데이터 수집이 반드시 필요

올해는 일본의 ‘암 게놈 의료 원년’이다. 국립암연구센터가 4월에 ‘NCC 온코패널(Oncopanel)’이라고 하는 유전자 패널 검사를 선진 의료로서 시작, 국민보험제도 하에 암 게놈 의료가 시행되는 길이 열렸다. 암 게놈 의료는 향후 정부가 주도하는 형태로 보급이 기대되는 분야이지만 과제도 많다.

오늘날 바이오 테크놀로지의 진전으로 암의 원인이 되는 유전자들이 잇따라 발견되고 있다. 암 게놈 의료는 암 환자의 유전자를 분석해 최적의 치료약을 선택하는 등에 도움이 된다. 아베 정권은 이것을 의료 정책의 핵심으로 지정, 후생노동성은 2019년에 NCC온코패널을 보험 대상으로 할 예정이다. 하지만 그 여정은 순탄하지만은 않을 듯하다.

-- 분석 담당 부족해 --
암유전자 패널 검사는 암 관련 유전자를 총체적으로 조사하는 방법이다. 국립암센터의 NCC 온코패널은 암의 원인이 되는 114개 관련 유전자와 13개의 융합 유전자를 일괄 분석하는 것이다. 하지만 암세포의 게놈에는 1천~1만 수천 개의 변이가 있어 그 방대한 리스트가 밝혀진다고 하더라도 의사가 그것을 분석할 수 있는 능력은 없다.

이 때 필요한 것이 유전자 정보 분석 전문가이다. 전세계의 데이터 베이스와 조합해 “이 환자의 암에는 항암제 X가 효과가 있을 것으로 보이고, 또한 현재 임상시험 중인 Y도 효과가 있을 가능성이 있다” 등의 진료 방안을 제시해준다. 의사는 환자의 치료 기록과 병리 검사뿐만 아니라 환자의 의견도 확인하면서 최적의 처방을 결정한다.

2월에는 전국 11곳에 ‘암게놈 의료 핵심 거점 병원’이 정해졌다. 11곳으로 축소된 것도 환자의 유전 상담을 담당하는 유전 상담사와 암유전자 변이 상황을 파악해 분석하는 유전정보 분석가 부족이 결정적 이유이다.

NCC 온코패널은 거의 모든 암에 적합한 치료약 처방이 가능할 것으로 많은 사람들이 기대하고 있다. 하지만 여기에는 2가지 난관이 있다. 첫 번째는 NCC 온코패널의 검사 대상이 되는 환자는 겨우 연간 1만명. 전체 암환자의 1%에 불과하다는 것. NCC 온코패널이 보험 대상이 된다면 ‘선진 의료 B’의 대상이 되는 환자군이 그대로 검사 대상이 되는 것이 통례이다.

대상이 되는 환자를 선택할 시에 적용되는 ‘난치성암, 희귀암 또는 표준 치료법이 없거나 완치가 어려운 고형암’이라는 조건이 있어 까다롭다. 구미(歐美)와 달리 일본의 암 표준 치료는 다양해 구미에서는 포기하는 환자들이 일본에 와서 다양한 항암제로 4차, 5차 실험을 받는 경우도 많다. 종양 전문의는 “4차, 5차 항암치료를 받은 고형 환자의 몸 상태가 양호한 경우는 드물다”라고 말한다.

두 번째는 환자의 암에 관련된 유전자 변이 상황을 파악했다고 해도 그 변이를 해석하는 데이터 베이스와 암 치료약의 종류가 적다는 것이다. 실제로 최적의 처방을 제시할 수 있는 환자는 자유 진료의 암게놈 의료 결과에서 본다면 10% 전후에 불과하다.

-- 저렴한 해외 기술 역습 --
현재는 암 유전자 변이 상황을 분석해도 치료와 관계없는 정보를 가진 변이 정보만 접하게 된다. 게다가 게놈 변이 데이터 베이스의 대부분이 앵글로색슨인 환자로, 일본인은 5% 정도밖에는 안 된다고 한다. 민족 간에 차이도 있기 때문에 일본의 암 게놈 의료에는 일본인의 암 게놈 변이와 치료 성적이 연결된 데이터 베이스를 확충할 필요가 있다.

이를 위해서는 1%의 암환자만으로는 너무 부족하다. 적절한 처방을 10%의 환자에게만 제공할 수 있는데 암 유전자 패널 검사에 50만엔 이상 지불하는 것은 비용대비 효과가 떨어진다. 검사 비용의 가격 파괴에 도전해 모든 암 환자 진단에 활용할 수 있는 기술 개발이 필요하다.

올 3월, 암 게놈 의료에도 해외 기업이 진출했다. 스위스의 대형 제약회사 로슈 산하의 주가이(中外)제약이 암 유전자 패널 ‘FoundationOneCDx’의 판매를 신청한 것이다. 암 유전자 패널의 수익성보다도 암 유전자 패널을 낮은 가격에 제공해 일본인의 암 게놈 정보 수집을 목표로 하는 것이다. 오늘날 암 게놈 의료가 빅데이터 확보 경쟁이 되고 있는 것을 후생노동성은 인식하고 그 지원책을 마련하지 않으면 안될 것이다.

▶ 실용화를 위해 경쟁하는 암 유전자 패널 조사

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