リアルワールドデータで迫る非小細胞肺がんのゲノムと治療効果：標的薬・免疫療法への示唆

【背景】

精密医療の進展には、包括的ゲノムプロファイリング（CGP）と臨床アウトカムを紐付けた大規模データが不可欠です。本研究は、電子カルテ（EHR）とCGPを統合したデータベースが非小細胞肺がん（NSCLC）の治療関連性を解明できるかを検証しました。

【結果】

ドライバー遺伝子変異陽性患者では、標的療法群のOS中央値は18.6ヶ月（95%CI 15.2-21.7）であり、非標的療法群の11.4ヶ月（95%CI 9.7-12.5）より有意に良好でした（P<0.001）。抗PD-1/PD-L1療法患者では、TMB20以上の群はTMB20未満の群と比較してOS中央値が16.8ヶ月（95%CI 11.6-24.9）対8.5ヶ月（95%CI 7.6-9.7）と有意に延長しました（P<0.001）。

【臨床へのインパクト】

本研究は、日常診療から得られた臨床ゲノム統合データベースが、非小細胞肺がんにおけるドライバー変異と標的療法効果、TMBと免疫療法効果といった既知の関連性をリアルワールドデータで裏付けました。これにより、今後の個別化医療戦略の立案や、新たなバイオマーカー探索に向けた大規模データ基盤構築の実現可能性を示唆し、日本の臨床現場でのゲノム医療推進に貢献しうるでしょう。

本記事は AI（Gemini）が PubMed 上の英語 Abstract を要約したものです。臨床判断には必ず原著をご確認ください。