新しい薬が患者に届くまでには、10年以上の歳月と莫大な費用がかかります。その長い道のりの中心にあるのが、臨床試験です。9月30日、米国の保健当局が、この臨床試験の「設計図」そのものを描き直す取り組みに動き始めました。試験が始まる前にシミュレーションし、走らせながら学びます。そんな仕組みは、何を変えようとしているのでしょうか。
9月30日に明らかになった、米国保健福祉省（HHS）が保健高等研究計画局（ARPA-H）を通じて始動した新プログラム「SURPASS（Simulation-augmented, Real-time Platform Adaptive Seamless Trials）」は、高度な計算モデル、リアルタイム解析、共有インフラ、自動化を用いて、医薬品と生物学的製剤を、より速く、より低コストで、より少ない参加者で評価することを目指す取り組みだ。あわせて、STACK、COMMONS、CINCHの3つの補完的プロジェクトも発表された。ロバート・F・ケネディ・ジュニア長官は、HHSが臨床試験を遅らせている遅延、重複、不要なコストに取り組むと述べた。
HHSによると、医薬品と生物学的製剤の臨床開発は10年を超えることが多く、費用は平均で最大20億ドル、失敗率は90％を超える。SURPASSは、予測的な計算モデル、共有の試験インフラ、共通の対照群、リアルタイム解析を組み合わせた、継続的で適応的なプラットフォーム試験の構築で、この課題に取り組む。技術領域は3つある。1つ目の「フェーズレス設計エンジン」は、デジタルツインなどの予測モデルを試験設計に組み込み、開始前に臨床面と運用面の結果をシミュレーションする。2つ目の「連続推論エンジン」は、常に妥当性が保たれるリアルタイムまたはオンデマンドの解析を可能にし、大規模な従来型の対照群の必要性を減らす。3つ目の「エージェント型オペレーション層」は、試験の立ち上げと運用を自動化し、新たな治療アームの導入を支え、データの収集とクレンジングを加速する。
STACKは、AIで施設の立ち上げを加速し、研究未経験の施設を試験を実施できる施設へ転換する。COMMONSは、全国規模のデータ基盤の「結合組織」を築き、全国規模での同意取得に向けたプライバシー・バイ・デザインのアーキテクチャと、規制水準のデータへのアクセスを目指す。CINCHは、患者のエンパワーメントとケアナビゲーションに焦点を当て、患者が自身の実世界データを提供し、そこから直接恩恵を受けられるようにする。SURPASSのプログラムマネージャーはDaria Fedyukina氏で、STACKとCOMMONSも統括する。CINCHの統括はErika Kim氏だ。SURPASSの詳細は、Innovative Solutions Opening（公募）に関する情報を含め、ARPA-Hのプログラムページで公開されている。
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HHS Launches SURPASS and New Efforts to Accelerate Faster, Smarter Clinical Trials
【編集部解説】
「速くする」の前に、何を作り直そうとしているのか
臨床試験は、薬が人に届くまでの長い道のりの、ちょうど真ん中にあります。ARPA-Hの公募文書（Innovative Solutions Opening、以下ISO）は、医薬品や生物学的製剤の開発に現在およそ10年、およそ10億〜20億ドルがかかり、90％超が失敗すると述べています。HHSの発表文は、費用を「平均で最大20億ドル」と表現しています。
ISOが問題にしているのは、この長さそのものよりも、道のりの「継ぎ目」です。薬は通常、第1相、第2相、第3相と順に進み、段階ごとに新しい試験計画書、立ち上げの手続き、対照群、施設ネットワーク、契約、データシステム、規制当局への提出が必要になります。対照群の参加者は薬ごとに別々に集められ、段階や薬をまたいだ学びが体系的には引き継がれない、とも書かれています。
SURPASSが描くのは、この「止まっては、また一から始める」連なりを、「走り続ける一つの台」に置き換える構図です。同文書はこれを、切れ切れの試験の連続ではなく「継続的に学習するシステム」と表現しています。複数の治療アームが運用基盤と対照群の情報を共有し、アームが入れ替わっても、規制や運用の資産を再利用できる試験を目指す、という内容です。
「フェーズレス」は、段階がなくなるという意味ではありません。ISOでは「フェーズレス」と「シームレス」は同義とされています。設計が正式な段階の区切りで進行を判断する必要はない一方で、各段階が担う目的、つまり安全性や用量、有効性の確認は、一つの設計の中で扱うよう求めています。
3つの技術領域も、ISOの書きぶりに沿って噛み砕いてみます。
1つ目の「フェーズレス設計エンジン」は、試験を始める前に、シミュレーションで設計を何度も試すための環境です。デジタルツインや合成対照、疾患進行モデル、薬物動態・薬力学モデルなどを使い、症例数や判断までの時間、検出力といった性質を見積もります。モデルごとに「どの意思決定に使うか」という役割と、臨床運用の時間内に答えを返せる計算速度が求められ、間に合わないモデルは要件を満たさないとされています。
2つ目の「連続推論エンジン」は、データが集まるたびに判断を重ねる仕組みです。ただしISOは、「リアルタイム」は試験データを自由に、記録なしに見てよいという意味ではない、と明記しています。解析と適応は、試験計画書や統計解析計画書で定めた、許可され、再現でき、監査できる手順を通じて行われます。中間解析は独立した統計解析委員会が担い、データ安全性モニタリング委員会（DSMB）に報告します。
3つ目の「エージェント型オペレーション層」は、試験の立ち上げや運用をAIで支える領域です。契約や施設の立ち上げ、IRB（倫理審査委員会）の手続き、被験者の事前スクリーニング、データのクレンジングなどが挙がっています。ここにも歯止めがあり、AIによる自動化は、スポンサー、研究者、施設、各委員会、IRB、規制当局が負う責任や判断の権限を変えたり、肩代わりしたりしない、と書かれています。
見落としやすい点が、もう一つあります。ISOは、設計エンジンの成果物を規制当局とのやり取りに使う場合には、米国食品医薬品局（FDA）の既存ガイダンス、つまり適応的デザイン、複雑で革新的な試験デザイン、ベイズ流手法に関するドラフトガイダンスと整合させるべきだとしています。規制の枠を外す計画というより、証拠の作法を既存の枠の中で組み直す計画として書かれている、というのが私たちの読みです。
では、なぜいま、この組み直しなのでしょうか。公募文書は、臨床試験が、より速く安く実施できる場所へ移っていくと、科学的な専門知識や投資、運用基盤、事業上の取引も一緒に移りかねない、と述べています。そのうえで、SURPASSの狙いの一つに、国内に初回ヒト試験や高度な適応型試験の専門性と基盤を築くことを挙げています。HHSのOperation TrialBlazerを前進させるものとしても位置づけられています。
語られる数字と、公募文書の数字のあいだ
発表にあわせて、大きな数字も語られました。プログラムマネージャーのDaria Fedyukina氏はAxiosに、削減幅を数字にするのは難しいとしたうえで、たとえば開発コストの10分の1を目標にできない理由はなく、期間を半分以下にできない理由もない、と述べています。ARPA-Hの公式サイトも、臨床試験を10年超から4年未満に縮められないか、と問いかけています。報道では、これを最終的な狙いとして伝えるものもあります。
一方、公募文書本体の評価指標には、少し違う「高さ」の物差しが並んでいます。
私たちがISOの全文を確認した範囲では、「4年未満」や「コスト10分の1」という数値は、評価指標としては書かれていませんでした。どちらが正しいという話ではなく、「語られている高さ」と「採点される高さ」が、別の場所にあるということだと考えています。
物差しそのものにも注目したいところです。症例数の削減や判断の早さは、「参照設計」との比較で測られます。参照設計とは、各チームが1年目に、同じ疾患領域の最近の試験をもとに、従来型の独立した非適応型の試験デザインとして提案するものです。比較は、試験のシミュレーションや実際のプラットフォームの成績で行われ、どちらで行うかは、参照設計が提案される時点で決まるとされています。つまり、「速くなった」という結果の一部は、シミュレーション上の比較対象に対する数字になりうる、というのが私たちの読みです。問題だと言いたいのではなく、数字を読むときに「何と比べた数字なのか」を確かめたい、という程度の話です。
「試験の作り直し」は、どのくらいの大きさなのか
「臨床試験を作り直す」と聞くと、試験全体の仕組みが一斉に変わる様子を思い浮かべるかもしれません。ISOが求める規模は、それよりずっと具体的で、限定的です。
各チームが作るのは、単一の疾患領域のプラットフォーム試験です。3つ以上の治療アームを提案し、そのうち2つ以上は、どの適応でも未承認のもの、うち1つ以上は、ヒトでのデータがまだないものとされています。施設は最初の1つを2年目までに開き、プログラム終了までに6つ以上にします。プログラムは5年間で、基盤構築の24か月と、検証と展開の36か月に分かれます。
資金面では、ARPA-Hは最初の3アームの試験費用の全額を検討し、4・5番目は一部負担の可能性があり、6番目以降は想定していません。契約（Other Transaction契約）は複数になる見込みですが、政府は、すべて、一部、1つ、あるいは1つも選ばない権利を留保しています。HHSの発表文には、予算額は書かれていません。
公募文書は、この小さな規模を欠点としては書いていません。むしろ目標は、他の疾患や他の機関でも再現できる「設計図」を残すことです。移転可能な設計とシミュレーションの方法、検証された統計と規制の枠組み、繰り返し使える運用の仕組みが、3領域それぞれの成果として並びます。作り直されるのは、いま行われている試験の全部ではなく、「作り直し方の見本」だ、というのが私たちの理解です。
時間軸も確認しておきます。提案の要旨（Solution Summary）の締切は11月30日、2027年2月にピッチが予定され、その後に交渉と契約が続きます。第1段階の終了までに、FDAがプラットフォームのマスタープロトコル（IND）と少なくとも1つの治療アームについて試験の開始を認めることが、第2段階に進むための必須の関門です。これらを単純に足し合わせると、統合された検証結果が出てくるのは、2030年代に入ってからになりそうです。ただし、これはISOの日程から私たちが組み立てた試算で、公式の予定ではありません。
そして、時計は設計だけでは進みません。同文書は、疾患領域の選び方の例としてアルツハイマー病を挙げ、患者数も未充足のニーズも大きい一方で、臨床エンドポイントの評価に長い追跡が必要なため、プログラム期間内に新しい設計の価値を示すのは難しいかもしれない、と自ら書いています。神経変性疾患には特に関心がある、と述べたうえでの指摘です。シミュレーションやAIが縮められるのは試験の待ち時間や重複であって、病気が進む速さそのものではありません。公募文書自身が、そのことを示しているように読めます。
規制当局は、どこまで受け入れるのか
この計画の最大の未解決点は、ここにあると考えています。
ISOでは、デジタルツインのようなin silico（計算機上の）モデルは、まず探索的な位置づけで導入され、試験の主要な統計解析や正式な判断ルールには影響させないことができます。正式な利用に進むには、あらかじめ定めた検証の証拠が必要で、規制当局との調整も求められます。人の対照群の情報をin silicoの情報で置き換えるときは、段階的で、根拠に基づくものでなければならず、治療効果の推定の統計的、規制上の妥当性が保たれることを示す必要があります。モデルの情報をまとめたModel Master Fileについては、FDAが「他の申請から参照してよい」と認めたうえで、少なくとも1つを公開することが求められています。
同じ文書の評価指標には、対照群への割り付けの削減が、5年目に80％以上という最終目標として並んでいます。「探索的に始め、証拠に応じて段階的に」という慎重な条件と、この80％という数字が、どこで折り合うのかは、公開されている情報からは、私たちにはまだ分かりません。
もう一つ、見ておきたい背景があります。ある業界メディアは、FDAが人員削減とその後の採用計画によって再編されてきたことを、今回の発表メッセージより複雑な政策背景として指摘しています。第2段階への関門がFDAの許可であることを考えると、規制当局側の体制も、この計画の速さを左右する要素になりそうです。
一方で、FDAは計画段階から関与していると、Axiosは伝えています。Fedyukina氏は「規制当局にとって驚きはない」と述べ、FDAの長官代行（Kyle Diamantas氏）も、発表に出席する予定とされていました。ISOも、第1段階でFDAとの調整を求めています。ただし、HHSの発表文には、FDAの正式な役割は書かれていません。計画への関与と、実際に何を認めるかは、別の話です。
試験の外側にある、3つの基盤
STACK、COMMONS、CINCHは、試験の設計そのものではなく、その外側の基盤に向けたプロジェクトです。HHSは、時代遅れの試験設計、限られた施設の受け入れ能力、断片化したデータ基盤、たどりにくい患者の体験を、並行して解いていく、と説明しています。
注目したいのは、時計の進み方が違うことです。ARPA-Hの受賞一覧には、STACKとCOMMONSが9月29日付のミッションオフィスの賞として載っています。この二つはすでに走り始めていて、SURPASSのほうは、これから提案を募り、実施チームを選ぶ段階です。
SURPASSと3つの基盤の関係は、公開情報から次のように見えます。公募文書は、疾患領域を選ぶ際の考慮事項に、予測モデリングやシミュレーションに必要な自然経過、臨床、バイオマーカーなどのデータがあるかを挙げています。また、チームには、6施設以上のネットワークと、IRB承認を1か月未満で行える手続きを求めています。HHSは、COMMONSが可能にするデータアクセスを、試験への迅速な組み入れや予測的な計算モデルにとって重要だと述べ、STACKについては、施設の立ち上げと受け入れ能力を広げるものだと説明しています。SURPASSが試験の「中身」を作り、STACKとCOMMONSが、施設とデータという「道」を整える、という分担に見えます。
ただし、私たちが確認した範囲では、SURPASSのISOにSTACKやCOMMONSの名前は出てきません。別々の契約であり、どうつながるのかは、公開されている文書からは分かりません。
ここで、語られていない側にも目を向けておきます。ある報道は、HHSがCOMMONSとCINCHで、患者データを使うための手続き（同意の取得や匿名化など）のどれを取るのかをまだ示していないと指摘し、患者データのプライバシーに関する問いが残るとしています。ISOには、患者にとっての利点として、効果のない治療や安全でない治療を早く見つけること、成績のよいアームにより多くの参加者を割り付けることなどが挙がっています。一方で、対照群の一部が計算機上のモデルに置き換わっていくことを、参加する側がどう受け止めるのかは、確認した範囲のISOでは触れられていませんでした。試験の設計が変わるとき、その変化をいちばん近くで受け取るのは、試験に参加する患者の方々です。
私たちが次に見たいこと
日付で見ておきたいのは、次のとおりです。
- 10月15日：説明ウェビナー（登録は10月12日まで）
- 11月6日：Proposers’ Day（提案者向け説明会。登録は10月28日まで。ISOでは11月9日にオンラインの第2日も記載）
- 11月30日：Solution Summary（提案の要旨）の締切
- 2027年2月1〜5日：ピッチ（推定）
そのうえで、どの疾患領域と、どの運営主体がチームとして名乗りを上げるのか。FDAが計算機上の対照を、どの段階で、どんな条件で認めていくのか。STACKやCOMMONSの成果が、SURPASSの現場にどうつながるのか。いずれも、今は答えが出ていません。発表の日に語られた数字と、これから採点される数字の距離は、この数か月から数年のうちに、少しずつ見えてくるはずです。
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【編集部後記】
臨床試験の「作り直し」と聞くと、速さや安さに目が向きます。ただ公募文書を読むと、物差しは速さだけでなく、証拠の確かさとの両立にも置かれていました。計算機上のモデルが、人の対照群の役割を少しずつ担っていきます。その変化を、試験に参加する方々はどう受け止めるのでしょうか。私たちにも、まだ答えはありません。11月30日の提案締切のあと、どの疾患に、どんなチームが名乗りを上げるのでしょうか。ご一緒に、見つめていければと思います。
【参考リンク】
【用語解説】
ARPA-H（保健高等研究計画局）
米国の保健分野の研究開発機関。2022年に、議会からの10億ドルの支援を得て発足
SURPASS
Simulation-augmented, Real-time Platform Adaptive Seamless Trials の略。ARPA-Hの5年間のプログラム。基盤構築の24か月と、検証・展開の36か月の2段階
ISO（Innovative Solutions Opening）
ARPA-Hが提案を募る際の公募形式。SURPASSの公募番号はARPA-H-SOL-26-164
Other Transaction（OT）契約
通常の調達規則（FAR）が適用されない契約形態。SURPASSでは複数のOT契約が見込まれている
プラットフォーム試験
共通の基盤の上で、複数の治療を同時に評価し、新しい治療を後から追加できる臨床試験。SURPASSでは各チームが単一の疾患領域で構築する
マスタープロトコル（Master Protocol）
プラットフォーム全体の共通ルールを定める試験計画書。治療ごとの内容は付録で追加する
治療アーム（アーム）
試験の中で、評価する治療ごとに分けた群。各アームの結果を、共有の対照群と比べる
第1相・第2相・第3相試験
第1相は初期の安全性・忍容性、薬物動態・薬力学、用量探索、作用機序の確認。第2相は用量と曝露・反応の関係の把握と、予備的な有効性の確認。第3相は承認に必要な有効性と安全性の確証
フェーズレス（シームレス）設計
段階ごとの区切りで試験を分けず、初回ヒト試験から有効性の評価までを一つの設計で扱う方式。ISOでは「フェーズレス」と「シームレス」は同義
対照群・共有対照
新しい治療と比べる基準となる群。共有対照は、複数の治療アームで対照群の情報を共有する方式
検出力
治療に実際に効果があるとき、試験がそれを検出できる確率
臨床エンドポイント
治療の効果を測るために、試験で評価する項目。生存や症状の変化など
go/no-go判断
開発を次の段階へ進めるか、打ち切るかの判断
in silico（インシリコ）
コンピューター上で患者、疾患、試験の経過や結果を予測・シミュレーションすること
デジタルツイン
個々の患者の経過を予測したり、現実に近い患者データを生成したりする計算モデル
合成対照（synthetic control）
過去の試験や実世界データなどの外部情報をもとに、対照群の結果を計算機上で推定する手法。ISOは、人の対照群の情報を段階的に置き換える可能性に言及している
エニータイム・バリッド（anytime-valid）推論
解析の回数やタイミングを問わず、統計的な妥当性が保たれるように設計された推論の枠組み。HHS発表文では「always-valid」と表記
ベイズ流手法
事前の情報と試験データを組み合わせ、確率で判断する統計の枠組み。FDAは2026年1月に、医薬品・生物学的製剤の臨床試験での利用に関するドラフトガイダンスを公表
統計解析委員会（SAC）
中間解析の実施と、事前に定めた適応が計画どおり実施されているかの確認を担う独立した委員会。結果をDSMBに報告
DSMB（データ安全性モニタリング委員会）
試験中の安全性データなどを監視する独立した委員会
IND
Investigational New Drug application。米国で未承認薬の臨床試験を始める際に、FDAへ提出する申請
IRB
Institutional Review Board。倫理審査委員会。被験者の保護の観点から、試験計画を審査する
Model Master File（MMF）
予測モデルに関する情報をFDAに提出し、他の申請から相互参照できる形にしたもの。SURPASSでは、少なくとも1つをFDAの確認後に公開することが求められる
CRO（開発業務受託機関）
製薬企業などから、臨床試験の運営業務を受託する企業。SURPASSの費用指標は、CROの見積もりと比較する
Operation TrialBlazer
臨床試験における米国のリーダーシップの回復を掲げる、HHS全体の取り組み。2026年6月22日に発表
STACK
Standardized Trial Activation through Composable Knowledge。AIで施設の立ち上げを加速し、研究未経験の施設を試験施設に転換するプロジェクト
COMMONS
Connected Outcomes through a Multi-institutional Observational, National System。全国規模のデータ基盤と、全国規模での同意取得に向けたアーキテクチャを築くプロジェクト
CINCH
患者のエンパワーメントとケアナビゲーションに焦点を当てるプロジェクト。患者が自身の実世界データを提供し、そこから恩恵を受けられるようにする
