バイオマーカー駆動型臨床試験の過去と現在の状況を大規模言語モデルを通じて探る
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：Exploring the Past and Current Landscape of Biomarker-Driven Clinical Trials Through Large Language Models
雑誌名：JCO Clin Cancer Inform. 2026 Feb; 10: e2500028. doi: 10.1200/CCI-25-00028. Epub 2026 Feb 03.
概 要：
本研究は、バイオマーカーが臨床試験の適格性に必要とされる中で、患者の発見と登録が重要であることを示しています。国立癌研究所の臨床試験報告プログラム（NCI CTRP）のデータを用いて、癌臨床試験の現状を調査しました。20,894件の試験を抽出し、バイオマーカーの使用状況や試験サイトの地理的分布、試験中止の原因を特定しました。また、患者と臨床試験をマッチングするアプリケーションを構築しました。
方 法：
NCI CTRPのAPIから20,894件の試験データを抽出しました。癌のサブタイプにおけるバイオマーカーの使用率を定量化し、試験サイトの地理的分布を記述し、試験中止の原因を特定しました。さらに、患者と臨床試験をマッチングするアプリケーションを構築しました。
結 果：
20,894件の介入臨床試験のうち5,044件がバイオマーカーの適格性データを含み、試験は大規模な学術センターや都市に集中していることがわかりました。36の癌サブタイプにおいて630のバイオマーカーを特定し、ほとんどのバイオマーカーが複数の癌サブタイプの適格基準として使用されていることを示しました。試験中止の最も一般的な理由は、登録や資金提供の困難でした。また、自然言語クエリを適格な臨床試験に自動的にマッチングする新しい方法を示しました。
結 論：
臨床ゲノミクスの調査により、多くの個人がバイオマーカー駆動型試験に適格な変異を持つ可能性が示されました。NCI臨床試験データベースを用いて、米国におけるバイオマーカー試験の分布が多くの患者のアクセスを制限し、登録不足による試験の頻繁な中止につながることが示されました。最後に、患者と試験のバイオマーカーに基づくマッチングを改善する自動化された公開ツールを構築しました。