医療の持続可能性と研究力向上は両輪～臓器別診療と総合診療が織り成す専門医制度へ～

門脇孝（かどわき･たかし）1952年青森県生まれ。78年東京大学医学部医学科卒業。80年同大学第3内科糖尿病グループ入局。86年米国立衛生研究所糖尿病部門客員研究員。96年東京大学第3内科講師。2001年同大学大学院医学系研究科糖尿病・代謝内科助教授。03年同教授。05年東京大学医学部附属病院副病院長。11年同院長。20年虎の門病院長（現職）。2型糖尿病の根底にあるメカニズムの解明と治療法の研究に勤しみ、国内外の糖尿病学・糖尿病医療の発展に貢献。日本内科学会、日本糖尿病学会、日本肥満学会の各理事長を歴任し、現在は日本医学会及び日本医学会連合会長。紫綬褒章（10年）、日本学士院賞（13年）、欧州糖尿病学会（EASD）の最高賞であるClaude Bernard Award（22年）等受賞。

2025年12月10日に開催されたノーベル賞授賞式に於いて、制御性T細胞を発見した大阪大学の坂口志文氏がノーベル生理学・医学賞を、多孔性金属有機構造体を開発した京都大学の北川進氏がノーベル化学賞を受賞した。日本の技術力を世界に示した華々しいニュースである一方、医学研究力の低下を憂慮する声は絶えず、超高齢社会に於ける医療体制も盤石とは言えない。糖尿病の専門家であり、日本医学会連合会長の門脇孝氏に、日本の医療が抱える課題とその解決策について意見を伺った。

——日本医学会会長２期目として、日本の医療が直面する最重要課題をどう捉えますか。

門脇　大きな課題の１つは、医療の持続可能性です。超少子高齢社会に於ける「支える側」と「支えられる側」の比率の問題を考えても、嘗ては数人で１人の高齢者を支えていたのが現在は２人対１人、20年後には1.5人対１人になると言われています。この状況を解決し、支える側の人数を増やす為には「65歳以上が高齢者、75歳以上が後期高齢者」という現在の定義を見直す必要が有ります。現時点での65〜69歳の就業率は53.6%、70〜74歳の就業率は35.1%で、日本の70歳は世界の同年代と比べても身体的能力も知的能力も高い事も分かっています。こうした観点から、先ずは高齢者を「70歳以上」とし、将来的には75歳を目指していく事になるでしょう。人々がより健康になり生産年齢人口を増やしていく事が、根本的な解決策になると考えています。

「未病」を発見する日本固有のバイオバンク構築を

——健康であり続ける為には何が必要でしょうか。

門脇　日常生活を制限無く送れる「健康寿命」を延ばすには、病院中心ではなく、地域や在宅も含めた予防の強化が欠かせません。その為には、医療・予防・在宅を切れ目無く繋ぐ仕組みと、生涯に亘るデータを統合した基盤の整備が重要です。日本には特定健診・特定保健指導など豊富なデータが有るにも拘らず、予防に十分活用されていません。現状では、どういう予防が病気の発症を抑え、どの様な治療が寝たきりを防ぐのかという科学的根拠が未だ不十分です。今後、ビッグデータを活用し、予防と治療を一体化させたエビデンスを積み上げていく必要が有ります。

——積極的な「未病」対策が必要だという事ですね。

門脇　糖尿病でも、将来の発症リスクや合併症のリスクを遺伝子によって正確に予測出来る様になってきました。この手本となる「UKバイオバンク」には50万人のデータが蓄積され、米国でもバラク・オバマ元大統領が15年に発表したプレシジョンメディシンイニシアチブに沿って進められる「オール・オブ・アス」が100万人規模のデータベース構築を目指し、既に50万人を超えています。これら欧米の基盤では、血液から検出される遺伝子等のバイオマーカーの他、生活習慣のライフログや健診結果等が全て含まれています。日本にも幾つかのデータベースが存在しますが、標準化や連携がなされておらず、欧米の様な大規模基盤には至っていません。又、英国や米国のデータは参考にはなるものの、日本人やアジア人は体格や体質が大きく異なる為、そのまま適用する事は出来ません。日本独自のナショナルバンクの構築が急がれます。

——国民の健康意識を高める策も有効でしょうか。

門脇　ウェアラブル機器を身に着けて生活の中で活動量やバイタルサインをモニターし、それらを支えとして健康志向を高める事が出来ます。又、健康作りには社会インフラや都市の環境が大きく影響する事も分かっています。最近、歩行者の利便性を考慮した都市設計や環境により、身体活動が増進されるという研究結果がネイチャー誌に掲載されました。高齢で病気になったとしても、寝たきりにならない事が重要です。これにはフレイルと呼ばれる心身の衰えの予防が大切で、孤独や鬱といった要因がリスクになる事から、地域社会のコミュニティの役割も重視されます。

人間らしさを取り戻す為のDX・AIの活用を

——医療DXや生成AIを安全且つ、より有効に活用する為の施策について、見解をお聞かせ下さい。

門脇　医療に於いてAIを使う目的は、人間らしい医療、或いは医師と患者の関係を取り戻す為です。技術の端境期に在る今、医師が電子カルテばかりを見て患者の目を見て話をしないといった事が問題視されています。AI技術がより進歩し、診察での会話がカルテに自動入力されて整理される様になれば、患者との会話により集中する事が出来る。医薬基盤・健康・栄養研究所の理事長・中村祐輔先生は、「エンパシー」を取り戻す為にDXやAIが必要だと仰っています。エンパシーとは、シンパシーと似ていてどちらも「共感」を意味しますが、シンパシーが医療者の立場から患者に同情する事であるのに対し、エンパシーは患者の声に傾聴し、患者の目から医療がどう見えているのかを理解する事です。この視点はとても重要だと思います。医師や医療者が本来の役割を果たしながら、人間として温かいコミュニケーションを取り戻す為に、AIの力を借りるのだという事を忘れてはなりません。

——AIは患者との関係改善だけでなく、患者１人１人に最適な医療を届ける事にも寄与します。

門脇　AIの活用でもう１つ重要なのが、発症後の個別化医療です。同じ疾患でも、必要とされる薬は患者によって異なります。例えば２型糖尿病は、最近Nature誌に発表された様に、病態や遺伝子により８つのサブタイプに分類され、その中で動脈硬化や腎臓の合併症を起こし易いサブタイプが２つ程在る事が分かりました。ヘモグロビンA1cを7％未満にすると合併症が抑制される事が明らかになっていますが、これは平均値の医療です。実際は、同じ２型糖尿病でも、サブタイプにより或る人は6.5％未満にしなければ合併症を抑制出来ませんが、或る人は7.5％でも合併症が起こらないかも知れません。患者毎に病態を見極め、最適な治療を施す事で、合併症を起こし難くなります。精密医療は患者の合併症抑制に寄与するだけでなく、QOLを維持し、副作用を抑え、医療費の削減にも寄与する最も効果的で効率的な医療と言えます。

——遺伝子情報はどの程度、鍵を握るのでしょうか。

門脇遺伝子や各種数値、生活習慣等のの情報を統合して現実の患者と同等のモデルを作る「デジタルツイン」という技術では、どの様な病態にどの治療が最適かを精緻に導き出すだけでなく、将来の病態進行をシミュレーションし、その軌道に応じた最良の治療を提示する取り組みが進んでいます。こうした精密医療を支える基盤として、ビッグデータの活用は不可欠です。情報には厳重な保護が求められる一方で、適切な利活用も重要であり、欧米ではそのバランスが整いつつあります。日本でもセキュリティを徹底した上で、利活用を着実に進めていく事が求められます。