第63回日本神経学会学術大会教育コースで使用したスライドです．

1. 研究成果の論文への
まとめ方の要点
岐阜大学大学院医学系研究科
脳神経内科学分野
下畑 享良

2. 日本神経学会
ＣＯ Ｉ 開示
筆頭発表者名： 下畑 享良
①顧問：
②株保有・利益：
③特許使用料：
④講演料：
⑤原稿料：
⑥受託研究・共同研究費：
⑦奨学寄付金：
⑧寄付講座所属：
⑨贈答品などの報酬：
なし
ShimoJani LLC
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし

3. → なぜこれほどの差があるのか？どうしたら追いつけるのか？

4. どうしたら追いつけるのか？
1. 科学に対する国家による支援
2. 医者・研究者
① エビデンスを築こうという意識をもつ
② 論文をきちんと書ける能力を身につける
③ 基礎研究，トランスレーショナルリサーチ，
治験を行なう能力を身につける

5. 自身の経験（主に基礎研究，TR）による
論文のまとめ方 ６つのポイント
1. 取り組むべき問題を考える
2. 明確な仮説を立てる
3. 研究のデザインを最適化する
4. 頑強なデータを取得する
5. データの解釈，取捨選択を考える
6. データを適切に文章化する

6. １．取り組むべき問題
（Research question）を考える
• 問題は与えられない（試験とは異なる）．
自分で作った問題はモチベーションが違う．
• 適切な問題を必死に探すことが重要．
人生の貴重な時間を費やすに値するか？

7. Albert Einstein
命にかかわるような
重大な難問があり
制限時間が１時間
しかないとしたら
私は最初の55分間を
適切な設問を探すの
に使う

8. 適切な設問とは？ （自分の場合）
1. 臨床/世の中に役に立つか？
2. 単に論文のための研究になっていないか？
3. 答えを出す重要性があるか？
4. 明確な答えが出せる問いか？

9. イシュー度
自分の置かれた局面で問題に
答えを出す重要性の高さ
（イシュー; 議論すべき重要な問題）
解の質
イシューに対してどこまで明確
に答えを出せるかの度合い
まず取り組むべき問題のイシュー度を考える
安宅和人．英治出版（2010）

10. イシュー度（答えをだすべき必要度）
解の質
① 「イシュー度」の見極め
Start
② 「解」の徹底した
磨き込み
バリューの
ある仕事
バリューのある仕事は
高いイシュー度と解の質をもつ
答えをだす必要が乏しく，
磨き込み困難は最悪

11. 1. 日常臨床で clinical question を意識する．
2. 解答となる文献が見つからなかったCQは，
忘れずにメモをして保存する．
3. そのCQ集は，将来の臨床研究・基礎研究
の素晴らしいアイデアノートになる（RQ）．
問い（Research question）は
日々の臨床から生まれる

12. ２．明確な仮説を立てる
• その仮説はオリジナリティがあるか？
そのために，先行研究を徹底的にリサーチ
する．少なくともセレンディピティはそれなし
に生まれない．
• その仮説はシンプルで，分かりやすいか？

13. VEGF
VEGF
脳出血
周皮細胞
VEGF 受容体
VEGF
×
脳血管
VEGF
中和抗体
VEGF 受容体阻害薬
☓
タンパク分解酵素
MMP9
シンプルな仮説は周囲が理解しやすい
（例；VEGFはtPA療法に伴う出血合併症を来す）
J Cerebral Blood Flow Metab 2011/ ShimoJani LLC
では仮説に登場する治療
標的分子をいかに選ぶか？

14. 1. 薬効メカニズムは明確か？
2. 正常と病的組織で発現量に差があるか？
3. 阻害剤・活性化剤はあるか？
4. 予測副作用は許容範囲を超えないか？
5. 既存薬再開発（drug repositioning/
repurposing）の可能性はないか？
治療標的分子をどのように選ぶか？

15. ３．研究のデザインを最適化する
1. 治療を目指す場合，知的財産の取得を考える．
2. 動物実験ではヒトの病態に類似させる．
3. タイムスケジュール（効率と優先順位）を考える．
4. 実験がうまく行かなかったときのことも，予め
考えておく．

16. No patent, No cure.
• アカデミアが単独で臨床試験を
行うことは困難．
• 製薬企業は，特許で保護されて
いない薬剤は独占的販売ができず
興味を持たない．
• 協力する製薬企業が未定の創薬シ
ーズを，公的機関も支援しない
⇨特許がないと何も進まない！
３－１．治療を目指す場合，
知的財産の取得は不可欠である
Prof. Daria Mochly-Rosen
スタンフォード大学薬理学
KAI 社 創業者

17. ① 新規性(非公知)
学会・論文発表 → 特許出願☓
ヒントも含め，絶対，発表しない覚悟！
権利拡大のフェーズも発表はあきらめる
② 進歩性
先行技術に基づいて容易に考え出すことがで
きない（拒絶で最多．対策が必要）
私達の壁となる特許の２つの要件

18. 1. とくに進歩性に関して，医薬の知財に詳しく
経験がある弁理士に依頼する．
2. とにかく急ぐ（各国移行期限の30ヶ月は
非常に短い）．
3. 海外出願は不可欠．日本と米国のみでは
不十分．企業やバイオVCは相手にしない．
4. 用途特許は弱い．物質特許を目指す．
ではどのような特許対策が必要か？

19. ヒトの病態と類似するモデルを選ぶ．
→ 非臨床 POCの近道
(proof of concept)
例： 虚血・再灌流
糸引き抜き →
自家血血栓＋tPA
３－２．動物実験ではヒトの病態と類似させる

20. 加齢
性
種（哺乳類）
危険因子
Animal model
臨床試験や生物統計の知識が必要．
パワー計算
ランダム化
マスク化
厳密な解釈
効果判定
ヒトと同じ病態と評価法を目指す

21. ４．頑強（robust）なデータを取得する
1. データの確実性・頑強性を意識する．
納得が行くまで繰り返す（急がば回れ）．
ポジコン・ネガコン，マスク化，人を代えるなど．
2. 解析記録を確実に保存する．
3. 実験ごとにデータをきちんと確定する．
一度，確定したら直さない．
4. 結論がでる前に，別の実験に移らない．

22. データの扱いに注意する
• 解析前オリジナルデータは改変せず，保存する．
• オリジナルデータの追跡可能性を保持する．つまり
データを解析・加工したら新しいファイル名で残す．
（ver. X，日付など）
original data.xlsx analysis ver 1.xlsx analysis ver 2.xlsx

23. ５．データの解釈，取捨選択を考える
1. 理想とする結果を願いつつも，厳しく客観的な解釈
をする．
2. グループでの十分な議論の環境を構築する．
意地悪く見てくれる自分以外の視点が重要．
3. 予想外のデータ（外れ値等）を簡単に捨てない．
大切な意味・真実が含まれていることがある．
4. グラフ・表はじっくり時間をかけて良いものを作る．
手書きでアイデアを何パターンも作る．

24. 論文のためのデータの
組み合わせを考える
• データがある程度たまったらストーリーにする．文章にす
ると論理の破綻・不明瞭さ，不要・不足データが分かる．
• ストーリーの核となるデータはその順番を試行錯誤する．
KJ法
川喜田二郎がデータ
をまとめるために考案
した手法．似たデータ
を集め，次に順番を
考える

25. データの取捨選択・追加を考える
• 論文の核とならないデータの扱いを決める．
1. 本筋から外れるもの → 論文に載せない
2. 補強するデータ → Supplement として残す
• 不足データは追加実験する．
昨今，研究費さえあれば，外注などでいくらでも増える．
どこまでデータが必要かの判断は案外難しい．

26. ６．データを適切に文章化する
• まず投稿ガイドラインをしっかり読む
• 記載はResultから書き始める
Result → Method → Discussion/ Conclusion
→ Introduction → Title
• 逆に査読は，IntroductionとAbstractで印象が決まって
しまう（良い ｆirst impression を持ってもらう）．
• すべての要素において，読者に伝えたいメッセージを
明確にする工夫をする．

27. 良い英文を書くコツ
• ひとつの文章は短く，分かりやすく（難しい文法は不要）．
• 主張は強く書きすぎない（may, might）．
• ひとつの段落にはひとつのメッセージのみ．余分な説明・
情報は不要．
• 段落の最初の文にメッセージを記載（トピックセンテンス）．
• 完璧を求めず，まずは第一稿の完成を目指す．
• そのあと繰り返し推敲を行い，同僚や PI の批評を受け，
原稿のキャッチボールをして完成させる．

28. 論文の書き方はメンター・PI から学ぶ
• 通常は改訂で真っ赤になるががっかりしない．
• 真っ赤に添削し，かつ早く対応してくれるメン
ターが理想である．改訂された理由を考えて，
素直に学び吸収する．
• 便利な表現はメモして保存する．
• 複数のメンターから学ぶことができるとより良い．

29. 総括
1. 取り組むべきイシュー度の高い問題を考える．
2. 明確なオリジナリティーのある仮説を立てる．
3. 研究のデザインを効率，優先順位，知的財産を
考えて最適化する．
4. 頑強なデータを取得し，追跡可能性を保つ．
5. データを適切に取捨選択しストーリーを作る．
6. まず Result から書き始める．