プロスペクションのビジョンと価値:CEO エリック・チュンに聞く、未来の展望

プロスペクションは、現在シドニーに本社を置く健康データ分析を行う会社です。 当初、プロスペクションは創業者のエリック、リッキー、ピーターの3人のみでスタートしました。 8年の年月を経て、プロスペクションは繁栄し、3人から70人の従業員へと成長し、オーストラリア国内の50社以上のライフサイエンス企業と取引し、日本、韓国、中国、米国を含むアジア地域へと拡大しています。

プロスペクションのCEOであるエリック・チュンは、当社の発展において重要な役割を果たしました。

「最初の12ヶ月は、私たちの能力と経験をどのように生かすかを考えていました。製薬会社、医師、病院、政府機関など、さまざまなところと話をし、自分たちの能力を発揮できる場所を探しました」とエリックは言います。

「大規模なデータベースへのアクセスを活かして、意味のある臨床情報を抽出し、それを何とかしてくれる企業に提供できるよう、最終的に製薬部門に絞りました。」

プロスペクションは、最初の12ヶ月から8年間、革新的な技術でデータからより多くの情報を引き出し続けてきたとエリックは語りました。

プロスペクションのビジョン

創立当初のプロスペクションのビジョンは、お客様やパートナーが抱えている問題を一緒に解決していくことでした。 当社の成長は、より良い顧客の意思決定を通じて、健康上の成果を測定可能に変える予測的なヘルスデータと分析を提供するという現在のビジョンにインスパイアされ続けています。

「ビジョンというのは面白いもので、時間が経つにつれてより明確になっていくものなのです。」

「長い時間をかけて他の人々の問題を助けるために活動していたことにより、その後、私たちが世界に影響を与えることができるというビジョンをより明確に見るようになりました。」とエリックは語ります。

「私たちは、業界全体が適切な患者に適切な治療を提供するために努力していることを明確にしています。そして、時間をかけて明確化されたビジョンは、我々のスキルを活かし、どのようにして意味のあるインパクトを与えるかということです。」

プロスペクションは、従業員が正しい行動を取るための5つのコアバリューを設定しました。

プロスペクション 5つのコアバリュー:

プロスペクションの未来

プロスペクションは過去8年間、力強い成長を遂げてきました。 エリックは、この目標は会社にとって継続され、今後5年から10年の間に、ビジネスの規模を拡大し、他の市場に参入することで急成長が見込まれると強調しています。

「現在、私たちはシドニーを拠点とする70名のチームで活動をしています。データサイエンティスト、エンジニア、医療専門家、ビジネスコンサルタントの集合体で、この方式はうまくいっており、今後も拡大していきたいと考えています。」と彼は述べています。

「今後5~10年の展望は、このビジョンを現実にすることです。データ分析企業としての専門知識を通じて、正しい患者に正しい治療を受けさせるために、どのように貢献するかということです。」

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精密医療への移行

医療イノベーションの進展により、疾患と治療法のマッチングを図る精密医療が発展しています。 この発展を支えるためには、高度な技術を駆使したデータモデリングが重要となっています。プロスペクションラボは、実験的かつ革新的なアイデアが生まれる場所です。 医師が患者の次のベストな治療法を決定するための未来の意思決定支援エンジンを構築します。 患者の病歴やプロフィールに基づき プロスペクションラボは、高度な分析を用いて患者のアウトカムを改善することを目指しています。 イノベーションをリードし、エンジニアリングチームを構築してきた15年以上の経験を持つリッキー・チェン(CTO兼エンジニアリング責任者、プロスペクション共同創業者)。 プロスペクションラボはどのような役割を果たしているのでしょうか? 「イノベーションはプロスペクション全体で既に起こっています。プロスペクションラボは、実験を通じてアイデアを加速させます。 当社のチームのための探査をリードするためにリソースを確保します。プロジェクトの範囲は制限されておらず、これまでに技術的なアーキテクチャ、データ分析技術や予測分析のための機械学習に関連するプロジェクトがありました。」 とリッキーは語ります。 プロスペクションは、健康データの分析において、常に革新的でありたいと考えています。 健康データを扱う豊富な経験により、プロスペクションはモデリング時のニュアンスを理解することができます。 当社は、適切な患者に適切な治療を施すためのパターンとインサイトを見出すことができます。 さらに多くのデータセットにアクセスできるようになったことで、プロスペクションの能力はさらに向上しています。 より洗練された技術を使用して、新しく刺激的な製品を提供できるようになります。 特定の結果を予測するパターンを見つけるための観察研究 「患者の病歴とアウトカムの関連性を調査しました。私たちが行った実験は、前立腺がんの転移を予測するものでした。 このモデルは90%の精度で有望な結果をもたらしました。この実験を基に、現在、疾患内の患者のアーキタイプを特定するために属性クラスタリングを適用することを検討しています。この研究は、アンメットニードやアウトカムの改善が必要とされる領域を特定するための治療法の探索を支援するのに役立ちます。 次は、様々な予測や異常検出技術を検討しています。」 とリッキー氏は述べています。 レトロスペクティブ コホート分析 日本での一例は、患者のセグメントを作成し、治療レジメンとアウトカムを比較検討しました。 前立腺がんのPSAスコアを使用しています。 その結果、各グループには明らかに良いアウトカムをもたらす特定の薬物レジメンがあることがわかりました。 プロスペクションラボは、現在、精密医療に力を入れています。 その目的は、医師や研究者が、特定の病気の治療法や予防法が、どのグループの人々に効果があるかをより正確に予測できるようにすることです。 これは、平均的な人のために病気の治療法や予防法を開発するという汎用的なアプローチとは対照的なものです。 個人差をあまり考慮しないアプローチといえます。 プロスペクションは、より多くのデータセットにアクセスし、分析することができれば、より価値のあるインサイトを生み出すことができます。 同じ方法論で、複数の国で実際のエビデンスを用いれば、より大きなサンプルとなり、健康に関する意思決定に大きな価値をもたらすでしょう。 プロスペクションは、そのようないくつかの重要な質問に対してより良い答えを提供します。 どの患者コホートが特定の薬剤に対して、良いアウトカムが期待できるのでしょうか? 特定のグループでは、ある薬の方が他の薬よりも良いアウトカムが得られるのでしょうか? 予測分析において何がエキサイティングですか? 「これは、従来、人の手を大きく介在させる必要があった種の問題を解決できる可能性があるということだと思います。さらに、この分野自体が比較的新しいので、何が最も適切なアプリケーションで、どこに限界があるのかという点において、探求する余地は大いにあります。」 とリッキーは言います。

希少がんを支援するデータ

2020年には、新規がん患者数が全世界で1,930万人にのぼり、約1,000万人が死亡すると推定されています(GLOBOCAN 2020)。 オーストラリアでは、がんは健康被害の主要な原因となっています。 オーストラリアでは、100万人以上の人が、過去にがんと診断されながら生活しています(AIHW)。 オーストラリアでのがん診断の20%は希少がんであり、年間がん死亡者数の30%を占めています(WEHI)。 希少がんとは、人口10万人あたり6人が罹患するがんと定義されています。 あまり一般的でないがんとは、人口10万人あたりの診断数が12人以下のがんのことです。 毎年、5万2,000人のオーストラリア人が、希少がんまたはあまり一般的でないがん(RLC)と診断されています。 発生率が30%であるにもかかわらず、死亡率は50%です(RCA)。 過去30年間、発生率は上昇していますが、一般的ながんの死亡率は遥かに低いことがわかっています。 一方、RCAは増加し続けています。 このような結果の違いは、多くのエビデンスに基づいて、より一般的な疾患に関する知識が豊富であることが大きな要因となっています。 革新的な医薬品への研究開発投資の拡大、早期診断と治療法の確立により、生存率が向上しています。 希少がんの統計 希少がんや一般的でないがんの種類には、200種類以上あります。 治療や医学研究の多くの進歩にもかかわらず、これらの疾患は、患者、介護者、医師、地域社会に大きな影響を与えています。 より一般的ながん種にメラノーマ、肺がん、乳がん、前立腺がん、腸がんなどがあります。 患者の治療法の選択肢は大きく広がりました。 認知度や科学的知識が高まり、患者の寿命も延びています。 開発中の医薬品の量が増え、その結果、登録され、保険償還され、患者のもとに届けられる医薬品の成功率も高まっています。 明確なことは、RLC全体の死亡率が長い間変化していないことです。 新しい治療法に迅速にアクセスできない様々な患者グループには、明確なニーズがあります。 Rare Cancers Australiaが提供する統計では、これらの疾患が老若男女すべての年齢層に大きな影響を与えていることが明らかになっています。 変化の推進に役立つ患者データ 死亡率やその他のアウトカムを改善するための重要な課題は、患者数が少なく、診断が不規則であることです。 臨床試験や研究の厳しい基準を満たす研究参加者を見つけることが困難です。 がん患者に特化した治験やその他の研究プロジェクトの実施が制限されてしまいます。 エビデンスがなければ、臨床医を教育し、診断を改善し、新しい治療法を利用できるようにすることは困難です。 「データおよびリアルワールドエビデンスは、疾患の進行、治療効果および選択に関する我々の理解を向上させ、重要なことは、将来の患者のために疾患の早期診断を支援するためのデータの使用を可能にする診断前のペイシェントジャーニーとバイオマーカーを理解することによって支援することができます。 希少疾患の場合、診断を受けることで人生が変わります。」 グレッグ・ヒューズ、カスタマーサクセス担当ディレクター 研究が行われ、エビデンスが得られても、規制当局や支払者が求める強固な基準を満たさない場合があります。 サンプルサイズが小さすぎる、プロトコルデザインがエビデンス要件を満たしていない、比較対象がない、母集団が不明確であることの中のいずれかが該当します。 その一つの方法が、縦断的な健康データの活用です。 患者の縦断的な健康管理の過程で得られた豊富なデータにアクセスし、統合することで、病気の経過を見て理解することができます。 様々な疾患の兆候、症状、診断、治療、転帰を理解します。 異なる患者コホートを比較し、異なる母集団を理解します。 これらの知見を蓄積することで、疾患の全体像をより明確に把握することができます。...