9．各柱にまたがる「横断的事項」について：基盤整備等：データベース
現状と課題
臨床データはもとより、がんゲノム等の種々の網羅的分子情報は様々な形でデータベース化されている（CCATほか）。しかし、医学、産業や産学連携のプロジェクトの場でより包括的かつ利活用がしやすい仕組みがな
く、より成果を上げるためのデータベース構築が必要である。特に特定臨床研究や、リアルワールドデータを集
積しデータベース化する必要がある。
今後10年間で取り組むべき研究の方向性
１．国内臨床試験データの統合データベース化（一部は既に行われている）、２．リアルワールドデータを収集
するためのインフラ整備（人材も）、３．産学連携での利活用ルールの確立

9．各柱にまたがる「横断的事項」について：基盤整備等：細胞株やサンプルの利用
現状と課題
各種細胞株（遺伝子改変、iPS細胞等も含む）や患者由来の臨床検体（血液や腫瘍）は研究者、研究機関や医療
機関毎に保管され、一部は利活用されているが、利用率が低いこと、企業の利用に制限があることなど、医薬品
等を開発するためにより有効な仕組みが必要である。
今後10年間で取り組むべき研究の方向性
遺伝子改変など有する研究者単位の細胞株を公的にバンキングし中央管理できるように支援する。臨床検体バン
ク（疾患バイオバンク）の利活用を促進するための中央データベースを構築する。企業が医薬品医療機器を開発
するためのバイオバンク利用を加速するための対策を講じる。

9．各柱にまたがる「横断的事項」について：AI等新たな科学技術
現状と課題
AIを用いた診断法は、放射線画像や病理組織診断に有用であり、専門医の不足によるマンパワー不足を一部補
えるが、その実用化が遅れている。また、全ゲノムや種々の臨床情報を含めたビッグデータの中からAIによる
新たな医療ニーズの開拓は今後大いに発展が期待される。
今後10年間で取り組むべき研究の方向性
１．AI病理診断、AI放射腺診断の加速、２．がんゲノム医療へのAI技術導入の加速、３．臨床情報とマルチオ
ミクス情報を統合解析するためのAI解析技術の開発