2-1．基礎研究

はじめに

STEP1と2-0では、医療現場の課題を見つけ、誰がどこで困っているのか、既存手段にどのような限界があるのかを整理してきました。
その次に来るのが、2-1の基礎研究です。

ここで重要なのは、基礎研究を「とにかく広く調べる段階」や「いきなり性能を詰める段階」と考えすぎないことです。
この段階でやるべきことは、その技術や着想が、本当に医療機器の原理として成立するのかを確かめ、次に何を作るべきかを決めることです。

AMEDでも、原理検証フェーズでは要素技術の原理を検証し、開発する医療機器・システムのコンセプト及び性能を決定することが求められています。
さらに、その次の段階では、医療現場のニーズや要求仕様を満たした検証機、あるいはプロトタイプ機へ進む流れになります。

つまり、2-1で必要なのは完成品ではありません。
必要なのは、どの現象に基づき、どの用途で、どのような機器コンセプトなら成立しそうかを説明できる状態です。

一方で、精度、再現性、安全性、耐久性、規格適合、臨床性能を本格的に評価する段階は別にあります。
2-1では、それらを全部先取りするのではなく、そもそも前に進む価値のある原理なのかを見極めることに集中します。

この段階の役割

2-1で扱う問いは、突き詰めると一つです。

この現象・技術を使えば、この臨床用途を成立させられそうか。

ここで確認するのは、製品としての完成度ではありません。
確認したいのは、次のような点です。

• その医療課題に対して、着目している現象や指標に意味があるか
• その差、反応、信号、パターンが本当に存在しそうか
• その現象を、機器原理として扱える形で捉えられるか
• 競合技術と比べたとき、どんな原理上の強みや限界があるか
• 集団差や背景因子によって、その原理が崩れないか
• AIや有識者による反証に対して、論理的・物理的・客観的に説明できるか
• 次の試作で、何をどこまで作るべきか

この段階のゴールは、「面白そう」ではなく、「この原理にはこういう根拠があり、この用途に向けてこういう機器を作る妥当性がある」と説明できることです。
PMDAの治験ガイダンスでも、医療機器の臨床的位置付けや使用目的を明確にすることの重要性が示されています。

この段階でやること

この段階でやることは、実際の進め方に合わせると次の10項目です。

1. 原理仮説を一文にする
2. 自分たちの実績と外部根拠を整理する
3. 競合原理・失敗研究と比較する
4. 原理仮説の穴を見つけ、最重要の検証課題を決める
5. 臨床医・臨床研究推進センターに相談する
6. 観察研究・探索的臨床研究を設計する
7. 集団差・背景因子を研究設計に組み込む
8. 原理検証実験と原理検証機を設計する
9. 結果を整理し、論文化・知財の順番を決める
10. 原理検証の最小パッケージを整え、試作へ引き継ぐ

医療機器の開発は、一直線に進むというより、検証と見直しを繰り返しながら進める性質があります。[jstage.jst.go]
そのため、この順番は基本の流れであり、実際には手順2から7を行き来しながら原理を絞り込んでいくことになります。[jstage.jst.go]

実務フロー

手順1｜原理仮説を一文にする

最初にやるべきことは、着想を一文にすることです。
これが曖昧なままだと、文献調査も、競合比較も、観察研究も、原理検証も全部ぶれます。

書き方は、次の形にすると整理しやすくなります。

［対象］では、［状態・群・病態］によって［着目する指標・現象］が異なる。
この差・現象を［測定・検出・制御方法］で捉えることで、［臨床上の判断・支援］に使える可能性がある。

たとえば、がん領域なら次のように書けます。

がん種によって、血液中の○○指標のパターンが異なる。
この差を測定することで、追加精査が必要ながん種候補の絞り込みを支援できる可能性がある。

この段階では「診断できる」と断言しません。
あくまで、判別、検出、予測、支援の可能性があるかを検証するための仮説として置きます。

手順2｜自分たちの実績と外部根拠を整理する

原理仮説を置いたら、その仮説にどれだけ根拠があるかを整理します。
ここで重要なのは、外部の論文や競合情報を集めるだけではありません。自分たちがこれまで得てきた研究結果、学会発表、論文、特許、予備実験、測定データも含めて整理し、客観的に比較することが必要です。

基礎研究では、製品の魅力を強調するプレゼンテーションよりも前に、次の問いに答えられなければなりません。

なぜ、この医療課題に対して、この原理を使うのが妥当なのか。
他の原理や既存手段と比べて、何が期待でき、何が難しいのか。

したがって、「測れそう」「以前うまくいった」といった印象ではなく、先行知見、自分たちのデータ、物理・化学・生物学的な説明をつなげて、原理の合理性を示すことが必要です。

自分たちの実績を棚卸しする

最初に、今回の原理仮説に関係する自分たちの成果を一覧化します。

自分たちの実績	何を示したか	今回の原理仮説との関係	根拠の強さ	まだ不足していること
査読論文	特定条件で○○を測定できた	測定原理の成立を支える	高い	臨床検体での確認
学会発表	○○値に群間差の傾向が見えた	現象の存在を示す初期根拠	中程度	症例数、交絡因子の確認
予備実験	センサーで目的信号を取得できた	機器化の可能性を示す	初期根拠	実検体・実使用条件での確認
特許・出願案	測定方法や判定方法に独自性がある	事業化・差別化の可能性を示す	要確認	実施可能性、権利範囲
共同研究データ	対象患者群で特徴的な傾向が見えた	臨床的な関連を示す	条件付き	データ品質、利用条件

この表では、「良い結果」だけを並べないことが重要です。
再現できなかった条件、ノイズが増えた条件、ある患者群では差が消えた結果も残すことで、今回の医療用途をどこまで限定すべきか、どの原理的制約を先に確認すべきかが見えてきます。

外部知見と自分たちの結果を同じ表で比べる

次に、先行研究と自分たちの結果を同じ比較表に載せます。
これにより、「先行研究では成立しているが自分たちは未確認の部分」と、「自分たちには初期データがあるが分野全体ではまだ根拠が薄い部分」が見えるようになります。

情報源	対象・試料	利用した原理	測定・観察したもの	得られた結果	条件・限界	今回の開発への意味
先行論文A	組織	光学特性	屈折率・散乱	群間差あり	ex vivoのみ	現象の根拠になる
先行論文B	血液	化学反応	○○濃度	差なし	保存条件が不明	実検体では不確実
自分たちの論文	模擬試料	超音波	伝搬速度	組成差を検出	実組織未確認	計測原理の根拠
自分たちの予備データ	患者由来試料	同上	伝搬速度	傾向あり	少数例	原理検証の優先課題
競合技術	臨床画像	X線・光学	画像濃度・形態	実用化済み	深さ・被曝等の制約	自社原理の位置づけ

物理・化学・生物学の説明を付ける

医療統計の差だけでは、「その集団ではそう見えた」と受け取られることがあります。
それに対して、物理学、化学、生物学、材料学、生体組織学の観点から、なぜその差が出るのかを説明できると、原理仮説への批判に対応しやすくなります。

たとえば、超音波を利用する場合、音速、減衰、反射、散乱、音響インピーダンスは、組織の密度、弾性、含水率、脂肪量、線維化などと関係します。
光学計測なら、吸収、散乱、屈折率差、蛍光、反射率などを検討します。屈折率の差が大きい境界では反射や散乱が起こりやすく、組織構造や水分量の違いが取得信号に影響し得ます。
化学・バイオマーカー計測なら、濃度差だけでなく、産生、代謝、分解、排泄、反応速度、酵素活性などの機序を確認します。

ここで大事なのは、「物理値は一意的だから絶対に揺るがない」と単純化しないことです。
物理法則そのものは安定していますが、生体は不均一で多因子の影響を受けるため、物理原理で説明できることと、実際の臨床データで確かめるべきことを切り分ける必要があります。

手順3｜競合原理・失敗研究と比較する

原理検証では、自分たちの技術だけを見ていても不十分です。
同じ医療課題に対して、既存の装置、検査、診断支援手段が、どのような物理・化学・生物学的現象を使っているのかを比較する必要があります。

重要なのは、競合が何を測り、どの原理に依存し、どの制約から逃れられないのかを見て、その上で自社原理の成立可能性と限界を位置づけることです。

原理・競合比較マップを作る

比較項目	自社案	競合A	競合B	比較から見える問い
臨床上の目的	何を支援するか	何を支援するか	何を支援するか	同じ判断を補完・代替するか
測定・作用原理	何の現象を使うか	同左	同左	原理の本質的な違いは何か
取得する信号・試料	血液、画像、電気信号など	同左	同左	実使用で取得可能か
想定される強み	低侵襲、迅速など	同左	同左	強みは原理上の必然か
原理上の限界	散乱、希釈、ノイズなど	同左	同左	性能上限を決める因子は何か
原理に由来するリスク	誤判定、侵襲、曝露など	同左	同左	新たな論点は何か
主要な交絡因子	炎症、病期、採取条件など	同左	同左	真の差と交絡を分けられるか
最初に確かめること	最重要の原理検証課題	公表情報ベース	公表情報ベース	何を先に実験するか

AIで見つかる「過去の失敗」に先回りする

これからは、審査員、有識者、共同研究先も、生成AIや文献検索を使って関連論文を調べるようになります。
そのため、似た原理、似た対象疾患、似た計測法の研究が集められ、「この方法は過去にうまくいかなかった」と指摘される可能性があります。

このとき重要なのは、「今回は違うと思う」と説明することではありません。
過去の研究と今回の研究が、何が同じで、何が違うのかを、あらかじめ比較表で示せる状態にしておくことです。

先行研究との差を三層で整理する

層	確認すること	例
論理的な差	何を解くか、誰に使うか、どの判断を支援するか	全例診断ではなく、特定患者群の追加精査支援に限定する
物理・化学・生物学的な差	なぜ条件差で信号・現象・性能上限が変わるのか	周波数、波長、試料前処理、組織深度、代謝経路が異なる
客観評価上の差	何をどう測り、どの比較で差を示すか	比較群、除外基準、保存条件、参照法、評価指標が異なる

同じ原理を使っていても、条件が違えば結果は変わり得ます。
ただし、「条件が違うから成功するかもしれない」と言うだけでは根拠になりません。今回の条件差が、本当に結果を変えるだけの合理性を持つかを、物理・化学・生物学の説明と、客観的な実験計画・測定データで支える必要があります。

手順4｜原理仮説の穴を見つけ、最重要の検証課題を決める

文献、自分たちの実績、競合比較を進めると、原理仮説の中でまだ確認されていない部分が見えてきます。
この“穴”こそが、基礎研究で本当に確かめるべきテーマです。

たとえば、次のような穴があります。

• 組織では差があるが、血液や非侵襲試料では未確認
• 標準研究法では差が見えるが、簡便な測定法で拾えるか不明
• 健常群との差はあるが、類似疾患や他がん種との判別は未検証
• 差は見えるが、病期や背景因子の影響が切り分けられていない
• 少数例では見えるが、一般化可能性が分からない
• 差はあるが、どの臨床判断に使えるか定義されていない

ここで重要なのは、全部を同時に解こうとしないことです。
開発全体を止め得る最重要の未確認事項を一つまたは少数に絞ることで、次の研究設計が具体化します。

手順5｜臨床医・臨床研究推進センターに相談する

ここまでで、技術仮説と文献上の位置づけ、さらに何が未確認なのかがある程度見えてきます。
次に必要なのは、その未確認事項が本当に臨床上意味のある問いか、どの集団・どの比較で確かめるべきかを、臨床側とすり合わせることです。

この順番にしておく利点は、単に「相談する」のではなく、何を相談すべきかを持って相談できることです。
工学系研究者が、原理仮説、競合比較、失敗研究、未確認の核心を整理した上で臨床医に見せると、対象患者、比較対象、使用場面、取得可能な検体やデータ、研究としての現実性について具体的な議論がしやすくなります。

特に、最寄りの大学病院の臨床研究推進センターや橋渡し研究支援部門は、有力な相談先です。
大学病院では、観察研究、研究計画、統計、研究支援、基礎研究シーズの臨床展開に関する相談が行われており、臨床研究の分類や進め方が分からない場合の相談先として案内されています。

手順6｜観察研究・探索的臨床研究を設計する

これは承認申請のための治験ではない

原理の前提を確かめるために、人の検体、診療情報、画像、測定データなどを用いることがあります。
ただし、ここで行うのは、将来の承認申請のための治験そのものではありません。

慶應義塾大学病院は、臨床研究を「臨床試験」と「観察研究」に分け、観察研究を診療記録や血液サンプルなどを用いて新たな医学知識を得る研究と説明しています。[ctr.hosp.keio.ac]
東京科学大学は、臨床研究は観察研究と介入研究に分かれ、介入研究のうち承認取得を目的とするものが治験だと説明しています。[tmdu-herd]
東京大学や新潟大学も、観察研究と治験を区別して説明しています。[ut-crescent][ctrc.niigata-u.ac]

区分	主な目的	2-1での位置づけ
観察研究	現象、関連、分布、変動要因を把握する	原理の前提、集団差、交絡因子の確認に適する
探索的な臨床研究	新たな測定や評価の実行可能性を探る	必要な場合のみ、原理検証として検討する
治験	承認申請に必要なデータを得る	2-1で実施するものではない

手順7｜集団差・背景因子を研究設計に組み込む

医療系の基礎研究では、「疾患差があるか」だけを見ると不十分です。
性別、年齢、体格、臓器機能、生活習慣、治療歴、併存疾患、生理状態、祖先的背景を含む集団差によって、生体信号や検体中の成分が変わることがあります。

そのため基礎研究の段階では、どの属性が値に影響し得るかを仮説として洗い出し、それを最初から研究設計に組み込むことが重要です。
後から気づくと、対象患者、使用目的、閾値、測定条件、必要な追加研究の設計まで見直すことになります。

観点	確認する例	研究設計での扱い
性別・生理状態	性別、妊娠、更年期、月経周期	収集変数に入れる、必要なら層別にみる
年齢	小児、成人、高齢者	対象年齢を限定する、背景差を調整する
体格・身体特性	BMI、体脂肪、筋肉量、皮膚厚	信号到達や装着条件の差として扱う
集団差	遺伝的背景、居住地域、生活環境	一般化可能性の限界として整理する
臓器機能・併存疾患	腎機能、肝機能、糖尿病、炎症	交絡因子として取得・調整する
治療・薬剤	抗がん剤、ステロイド、抗凝固薬など	除外基準または補助情報として使う
採取・使用条件	採血時刻、食事、保存、装着部位	手順の標準化や解析条件に反映する

手順8｜原理検証実験と原理検証機を設計する

ここまで来ると、何を確かめるべきかがかなり絞れてきます。
この段階で行うべきなのは、大規模な網羅試験ではなく、最も不確実で、もし否定されたら開発全体が止まる一点を確かめる実験です。

がん種判別技術なら、たとえば次のような問いになります。

臨床で使うことを想定した検体で、がん種Aとがん種Bの間に、○○指標の方向性のある違いが見えるか。

そして、この段階で作るものは最終製品ではなく、原理検証機です。
AMEDでも、原理検証機は、開発する医療機器・システムのコンセプト及び性能が確認できるものであれば、素材や形態等は問わないとされています。

手順9｜結果を整理し、論文化・知財の順番を決める

原理検証の結果が出たら、それをどう扱うかを決めます。
ここでの論文化は、研究業績を増やすためだけのものではなく、技術の前提を、個人の着想から学術的に共有・検証可能な知見へ変えるためのものです。

一方で、計測方法、判定ロジック、アルゴリズム、機器構成などに知財化の可能性がある場合は、論文化や学会発表の前に知財部門や弁理士への確認が必要です。
公開が先行すると、特許戦略に影響することがあります。

手順10｜原理検証の最小パッケージを整え、試作へ引き継ぐ

基礎研究では、情報をたくさん集めたこと自体よりも、次の試作や相談に持ち込める形に整理できているかが重要です。
そのため、2-1の出口では、少なくとも次の資料がそろっていると実務が進めやすくなります。

• 原理仮説1枚
• 医療課題との接続表
• 自分たちの実績棚卸し表
• 先行研究・失敗研究マップ
• 原理説明シート
• 差分説明表
• 原理検証実験計画
• 公開・知財確認メモ

ここで大切なのは、資料を美しく作ることではありません。
臨床医、研究支援部門、知財担当、共同研究先に見せたときに、どこが分かっていて、どこが未確認なのかがすぐ伝わることが重要です。

AIで整理する

AIの位置づけ

基礎研究では、原理仮説、先行研究、自分たちの実績、失敗研究、競合原理、観察研究計画、背景因子など、整理すべき情報が多くなります。
生成AIは、こうした情報を並べ直す、比較の観点を増やす、反証候補を探すという補助には有効です。

一方で、AIは原著論文の条件差、対象集団、測定系、限界を十分に読み分けられないことがあります。
そのため、AIが「近い領域ではこの方法は失敗している」と要約したとしても、そのまま結論にせず、原著論文、公的資料、特許、ガイドラインを人が確認し、何が同じで何が違うかを表に落とすことが必要です。

つまりAIは、答えを出す道具ではなく、検証すべき論点を増やす道具として使うのが、基礎研究段階ではもっとも安全です。

原理仮説を整えるプロンプト

私は医療機器開発の基礎研究段階にいます。
以下の情報をもとに、原理仮説を明確な一文にしてください。
また、その仮説に含まれる前提条件も列挙してください。

【前提】
・対象疾患／対象状態：
・着目している指標・現象：
・想定している差や反応：
・測定または検出方法：
・支援したい臨床判断：
・現時点の根拠：
・不明点：

出力形式：
1. 原理仮説の一文
2. 成立に必要な前提条件
3. 仮説が崩れる可能性のある点

原理説明シートを作るプロンプト

私は医療機器開発の基礎研究段階にいます。
今回の医療課題に対して、なぜこの原理を使うのが妥当なのかを、
先行研究、自分たちの実績、物理・化学・生物学的説明をつないで整理したいです。

【前提】
・医療課題：
・対象患者：
・着目する現象：
・測定原理：
・自分たちの既存成果：
・先行研究：
・競合手段：
・想定する強み：
・懸念している限界：

以下の形式で整理してください。
| 項目 | 内容 |
| 医療課題 |  |
| 着目する現象 |  |
| 物理・化学・生物学的説明 |  |
| 計測原理 |  |
| 自分たちの実績 |  |
| 外部エビデンス |  |
| 競合原理との比較 |  |
| 強み仮説 |  |
| 原理上の限界 |  |
| 最優先の検証課題 |  |

失敗研究との差分説明を作るプロンプト

私は医療機器開発の基礎研究段階にいます。
近い原理を使った先行研究の中に、否定的結果や実用化に至らなかった研究があります。
それらと自社案の違いを、論理・物理・客観評価の三層で整理したいです。

【前提】
・自社の原理仮説：
・過去の失敗研究の概要：
・共通点：
・異なる条件：
・想定する成功要因：
・懸念している再現性の問題：

以下の形式で整理してください。
| 観点 | 過去研究 | 自社案 | 結果が変わり得る理由 | 次に検証すべきこと |

観察研究計画を整理するプロンプト

私は医療機器開発の基礎研究で、
原理仮説を人のデータで確かめるための研究計画を作りたいです。
これは承認申請のための治験ではなく、
観察研究または探索的な臨床研究として考えています。

【前提】
・原理仮説：
・確認したいこと：
・使えるデータ／検体：
・対象患者：
・想定する比較群：
・気になっている背景因子：
・将来の臨床用途：

以下を整理してください。
1. 向いている研究デザイン
2. 最初に集めるべき項目
3. 交絡因子として注意すべき点
4. この研究で言えること／言えないこと
5. 次に試作へ進む判断材料

このパートでクリアしたこと

ここまでで、2-1の基礎研究は、単なる情報収集や広い性能調査ではなく、医療機器として成立する原理があるかを確かめ、次に何を作るかを決める段階だと整理できました。
また、原理仮説、外部文献、自分たちの既存成果、物理・化学・生物学的説明、競合原理比較、AI時代の反証対応、原理仮説の穴の特定、臨床医や大学病院の支援部門との相談、観察研究や探索的臨床研究の設計、集団差の組み込み、原理検証実験、原理検証機、論文化、知財、試作への引継ぎまで、実際に進める順番に沿って整理できました。

次のステップ

原理が成立しそうだと分かり、何を作るべきかが見えてきたら、次はその内容を試作機として形にする段階へ進みます。
次の記事 「2-2．機器開発（試作）」 では、原理検証の結果をもとに、どの機能を試作に入れるのか、どこまで作り込むのか、評価可能な形へどう落とし込むのかを整理します。