GitLab共同創業者、自らのがん治療をファウンダーモードで設計
(sytse.com)- 脊椎の骨がん（骨肉腫）と診断された後、標準治療や利用可能な臨床試験の選択肢が尽きた状況で、自己主導の治療モデルを構築
- 新しい治療法の開発、並行治療、拡張可能な患者モデルの設計を同時に進め、医療システムの限界を突破
- 治療の過程とデータを公開共有し、25TB規模の公開Google Cloudバケットと治療タイムラインをosteosarc.comで提供
- OpenAI ForumでChatGPTをがん闘病に活用した経験を発表し、AIツールを医療意思決定に直接活用した事例を公開
- 医療産業は患者中心へ変わるべきであり、官僚主義が治療機会を妨げているという問題意識も提起
- この取り組みを自分だけの事例にとどめず、ほかの患者にも拡張適用することを目標としている
背景と状況
- T5脊椎（上部脊椎）に発生した**骨肉腫（osteosarcoma）**と診断
- 標準治療の選択肢をすべて使い切り、参加可能な臨床試験もない状況で、自ら治療を主導
自ら推進したアプローチ
- **最大限の診断（maximum diagnostics）**を実施
- 新たな治療法を自ら開発
- 複数の治療を並行（parallel）して進行
- この方法をほかの患者にも拡張適用しようと試みる
公開資料
- 治療の全過程をまとめたスライドデッキを公開（Google Slidesリンク）
- OpenAI Forum発表動画を公開: "ターミナルからターンアラウンドへ — ChatGPTをがん闘病に活用した方法" (2026-03-18)
- Elliot Hershbergが執筆したがん闘病の詳細記事（centuryofbio.com）へのリンクを提供
- osteosarc.comで治療タイムラインとデータ概要文書を公開
- 治療タイムライン（treatment timeline）
- データ概要文書（data overview doc）
- 25TB規模の公開Google Cloudストレージで構成
- すべての資料は公開閲覧可能
医療システムへの批判
- 医療産業は**患者優先（patient first）**へ変われるという立場
- Ruxandraの文章を引用し、官僚主義が治療機会を阻んでいると指摘
Going Founder Mode On Cancer : がん治療にファウンダーモードを適用する — GitLab CEO Sidの極限の抗がん治療の道のり
Chapter 1: 「自分の命を守ることは自分の仕事になった」
- GitLabはオープンソースの協業ツールとして始まり、ソフトウェア開発ライフサイクルのあらゆる情報フローを追跡する大規模DevOpsプラットフォームへと成長
- 従業員2,500人超、時価総額64億ドル規模で、単一のオフィスも持たない完全リモート企業
- 3,000ページを超えるGitLab Handbookを公開運用する「急進的透明性（radical transparency）」文化を確立
- 2022年11月、普段の運動中に胸痛を感じて救急外来を受診した結果、T5脊椎に6cmの腫瘍が見つかる
- 45歳の健康な成人としてはまれな**osteosarcoma（骨肉腫）**と診断される
- 2023年に標準治療を一通り実施: 腫瘍のある脊椎の外科的切除 → チタンフレームで脊椎固定 → SBRT（定位放射線治療） + 陽子線治療 + 高強度の化学療法を実施
- 化学療法の強度が非常に高く、4回の輸血が必要で、数週間ほぼ動けない状態だった
- 心臓の柔軟性低下、貧血、認知機能低下などの永続的な副作用が生じた
- 標準治療中で唯一の逸脱事例として、同じYCバッチ出身の創業者が立ち上げたShasqiの標的抗がん技術を、自分一人を被験者とするIND申請でFDA承認を得て使用
- 2024年の追跡検査でがんの再発を確認 — 標準治療の選択肢は尽きる
- 医療チームの反応は「標準治療は終わった。どこかに臨床試験があるかもしれない。幸運を祈る」という程度だった
- 骨肉腫の診断年齢がまれであるため、臨床試験の参加資格も満たせなかった
- 2024年末、GitLab CEOからExecutive Chairへ移行し、治療に専念すると宣言
- Paul Grahamの**「Founder Mode」**エッセイに触発され、がん治療を「マネージャーモード」ではなく「ファウンダーモード」に切り替えることを決断
Chapter 2: 「私は誰とでも話せるし、どこへでも、いつでも行ける」
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3つの原則
- 極限診断（Maximal Diagnostics）: 可能な限りあらゆる診断を、できるだけ頻繁に行い、最小単位の情報まで文書化
- 10以上の個別化治療を開発: 診断データをもとに企業や学術研究者と協力し、新規治療薬を個別に開発
- 直列ではなく並列の治療: 単一治療が失敗するまで待つのではなく、多数の治療仮説をすばやく並列に試し、診断で反応を測定
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ケアスタックの構成
- 最上位レイヤー: 「Sid Health Notes」というGoogleドキュメントに、すべての医療上のやり取りと面談を詳細に記録 — 2025年だけで1,000ページ超を作成
- Private Medical, Private Health Management, Pathfinder Oncologyなどのプライベート・コンシェルジュケアサービスを通じて、診断体制を構築・管理
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5つの診断軸
- 単一細胞シーケンシング（10x Genomics）: 治療標的になり得る遺伝子の細胞タイプ別発現量を測定し、T細胞受容体（TCR）も解析
- バルクDNA/RNAシーケンシング: 腫瘍全体の変異ランドスケープ（mutational landscape）を把握
- MRD（微小残存病変）検査: 血液中の循環腫瘍DNAを複数ベンダーで検査し、再発の早期シグナルとして活用
- オルガノイド（Organoid）アッセイ: 自身のがん細胞からオルガノイドを作成し、薬剤反応を予測する実験を実施
- 病理染色（Pathology Stains）: 組織サンプルで有望なゲノム仮説を組織レベルで確認
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治療の転換点 — ドイツの放射性リガンド療法
- 単一細胞解析の結果、腫瘍細胞で**線維芽細胞（fibroblast）**マーカー（KERA, LUM, EPYC, FAP）の過剰発現を確認
- ドイツでFAPを直接標的とする**放射性リガンド療法（radioligand therapy）**という実験的治療を見つけ、現地を訪問
- リガンドに放射性同位体を結合し、がん細胞へ精密に送達する方式
- 診断用の「cold」isotopeでまず腫瘍発現を確認（腫瘍が明るく表示）した後、治療用の「hot」payloadを投与
- 治療用放射性物質はルテチウム-177（Lu-177） — Pluvictoで使われているものと同じ放射性核種
- 2日間隔離され、その後2週間は放射性物質の排出をモニタリング
- 化学療法と違って全身ではなく腫瘍部位に集中するため、副作用は顕著に少なかった
- 治療後、がんは手術可能な大きさまで縮小 — 手術を再開
- 手術後の腫瘍内T細胞比率: 19% → 89% — チェックポイント阻害剤、新抗原ペプチドワクチン、腫瘍溶解ウイルス、放射線治療が複合的に作用した結果と分析
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現在の状態と次の段階
- 現在、がんは**寛解（remission）**状態 — 「Stay Paranoid」をモットーに、陰性結果でもインフラ整備を継続
- 次の治療: **mRNAベースの個別化新抗原ワクチン（personalized neoantigen vaccine）**で免疫反応の維持を目指す
- 毎月の詳細な血液検査で効果を測定
- バックアップ計画: 遺伝的ロジックゲート（genetic logic gates）を搭載した**細胞ベース治療（cell-based therapies）**を学術研究グループと共同開発中
- 単一シグナルではなく複数シグナルに応答するよう設計 — より攻撃的な「核オプション」だが、必要にならないことを願っている
Chapter 3: 「私はKool-Aid Manのように壁を突き破っている」
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システム上の障壁
- 病院や腫瘍内科医は、患者がファウンダーモードでアプローチすることに慣れておらず、標準ルートからの逸脱に強い抵抗を示す
- 組織サンプルへのアクセス問題: 病院は通常FFPE（ホルマリン固定パラフィン包埋）サンプルしか収集せず、単一細胞解析に必要な**凍結保存（cryopreservation）**サンプルの収集は標準プロトコル外として拒否または遅延
- 「どの病院でも信じがたいレベルの闘い」が必要で、**「前線配置の組織抽出担当者（forward deployed tissue extractors）」**のような役割の人員投入が必要だった
- ゲノムデータ収集も難関: 全ゲノムシーケンシングの費用は今や1,000ドル未満だが、臨床現場で標準レポート以外のシーケンシングデータを得るのは依然として「衝撃的なほど難しい」（Jacobの表現）
- FDAの**Form 3926（個別患者向け拡大アクセスIND）**を通じて5つの実験的治療薬にアクセス — FDAは毎回48時間以内に申請を受理
- 一方で**病院IRB（治験審査委員会）**は、たった1人の委員でもごく小さな懸念を理由に治療を拒否できる「拒否権体制（vetocracy）」として機能
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薬剤開発コストの問題 — Eroom's Law
- 2012年にJack Scannellが観察したEroom's Law: 米国ではR&D予算10億ドルあたりの承認新薬数が、1950年以降およそ9年ごとに半減し、インフレ調整後では約80倍低下
- 2017〜2020年時点で新規抗がん剤開発の平均費用は44億ドル
- 規制環境の非対称性: 業界の失敗や薬害が起きるたびに規制は強化されるが、緩和はほとんど行われない
- その結果、「ブロックバスター級の売上」が期待できない治療薬は開発が断念され、Sidのチームが見つけた有望な実験的治療の一部は倒産寸前の企業から救い出さなければならなかった
- Sidの表現: 「薬を1つ承認してもらうのに10億ドルかかる。しかし個別化治療薬を1人に投与するコストは100万ドルだ。このギャップは歴史上最大で、治療薬の開発自体は簡単になっているのにPhase 3の費用は上がり続けており、さらに広がっている」
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個別化医療の可能性
- ドラッグリポジショニング（drug repurposing）: 極限診断データをもとに、他のがん種向けに開発された薬を自分に適用 — Form 3926を通じて5つの治療にアクセス成功
- 個別化医療: 分子レベルの理解をもとに、ゼロから新薬を設計 — Sidは複数の学術研究グループやスタートアップとともに、複数の新しい実験的治療を開発中
- 規制パラダイム転換の事例:
- 2025年5月、フィラデルフィアの新生児「Baby KJ」が初の個別化CRISPR治療を受ける
- FDAがプログラマブルなプラットフォーム技術向けに**新たな「もっともらしい作用機序経路（plausible mechanism pathway）」**を提案
- CAR-T治療は単一の化学構造を持たないプロセスベース治療であり、規制の柔軟性が必要だった前例
- Modernaの個別化新抗原ワクチン + チェックポイント阻害剤併用は、メラノーマ患者のがん再発または死亡リスクをほぼ半減（2023年12月の臨床結果）
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未来シナリオ
- 10〜20年後のシナリオ: 消費者向けがん診断テストで異常を発見 →
コンシェルジュ腫瘍医療プラットフォームに加入（初期費用 $1,499） →
AIエージェントが全病歴を処理したうえで追加検査を発注 →
バイオインフォマティクス・エージェントがPhD級の解析を数時間で実施 →
個別化放射性治療 + 低価格化したチェックポイント阻害剤 + 個別化ワクチンで治療完了 - 総治療費は$175,000 — CHOICEアカウント + 健康保険でカバーされ、従来の膵臓がん平均治療費 ~$250,000 より抑えられる
- 10〜20年後のシナリオ: 消費者向けがん診断テストで異常を発見 →
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結論的観点
- Sidの事例は、医療システムにおける**「未来はすでにここにあるが、均等には分配されていない」**（William Gibson）を最も極端に示す例
- 腫瘍内科医は患者を治療したいと考え、研究者は道具を作り、規制当局もイノベーションに歩調を合わせようとしているが、これらすべてのベクトルを整列させることが構造変化の核心課題
- Sid本人もこの一連の過程を公開で整理したWebサイト sytse.com/cancer を運営している
4件のコメント
ChatGPTとmRNAワクチンで愛犬のがんを治療 — 人間のがん治療にも希望
これも参照…
衝撃的ですね
原文の内容があまり多くなかったので、関連記事である がん治療にファウンダーモードを適用する — GitLab CEO Sidの極限の抗がん治療の道のり も付けました。
本当に素晴らしいですね。
Hacker Newsのコメント
久しぶりにこれほど強烈に प्रेर発される文章を読んだ。
私自身もがんと診断され、手術まで一気に進んだことがあるので、診断後に医療システムがどれほど速く動くかをよく分かっている（オーストラリアでは特にそう感じる）。
家族の大半をがんで亡くし、しばらく死と向き合う時間を過ごしたが、幸い手術後に完治した。
Sidが自分の問題を自ら解決しようとする姿勢は、ハッカーコミュニティの中核的な精神だと思う。
私もPeyronie’sという疾患を抱えているが、この記事を読んでその問題の見方が完全に変わった。
「誰とでも話し、どこへでも行き、いつでも行ける」という彼のスライドのタイトルが本当に印象的だった。
私もPeyronie’sの治療のために自分で行動を起こしてみようと思う。何でも可能だという確信が持てた
簡単なことではないはずだが、ぜひ良い結果になってほしい。この疾患の有効な治療法が広く知られれば、数多くの男性の人生が改善されるはずだ
しかもこのドラマはPeyronie’s治療薬の広告と正式に提携しているらしい。制作側がスポンサーシップを提案したのか、製薬会社が自ら企画したのか気になる
当時はCook MedicalのSurgisisという組織支持体を使っていたが、今ではBiodesignに発展したようだ。
役に立つかもしれないと思って共有する
最近その医師からPIG手術を受けたが、まだ初期段階ながら状態はかなり良くなっている
たしかPfizerのXiaflex/Xiapexだったと思う。
副作用や有効性は分からないが、念のため共有しておく。
Dupuytren’s contractureのWikipedia
Dr. Richard Scolyerの話はSidのケースに似ていると思う。
彼はオーストラリアのがん研究者で、自身の脳腫瘍治療のために自らを**「患者0号」**にして、世界初の並行研究を進めている。
ABCニュースの記事
Glioblastomaは本当にひどい病気だ
投稿してくれてありがとう。質問があればいつでも答える
「30年後の標準治療」と言っていたが、実際にはその能力はもう今の時点でも可能だと思う。
あなたの旅路は、私の人生の中で深く響く瞬間だった
私はbioinformatics研究者だが、あなたの発表資料の深さに驚いた。
がん生物学とバイオインフォマティクスをどう学んだのか気になる。
ちなみに私はBillionToOneでリキッドバイオプシー技術を開発している。興味があればいつでも連絡してほしい
どんなシステムを構築したのか共有してくれたらうれしい。ここから学べるメタな教訓がありそうだ
こうした動きが新しい自己主導型医療運動に発展する可能性もありそうだ
その回復力は生まれつきのものなのか、それとも鍛えられたものなのか知りたい。
また、あなたが「これは不可能だ」と感じることがあるのかも気になる
Sidが2017年にShasqiというクリックケミストリーを基盤にしたがん研究スタートアップに投資し、6年後に自らその会社の患者になったという話に驚いた。
良い結果になることを願っている
リンク先の文章は気取りすぎた記事のように感じた。
具体的な情報は少なく、抽象的な文ばかり多い。
犬ががんになって自己治療を試みたという記事までつながっていて、ややちぐはぐに思えた
技術的に成功した人が病気になると、データを集めて自分で治療しようとする。
しかし、データを知識に変換するのは非常に難しい。
規制の手続き（レッドテープ）は、こうした試行錯誤を防ぐための仕組みでもある
彼は単に注目を集めたかったのではなく、自分が生き延びるためにあらゆる資源を投入したのだ。
このような自己実験は倫理的にも簡単ではないが、患者本人が自らリスクを引き受けたからこそ可能だった。
どれほど資金があっても、こうした試みは患者の自発的な参加なしには不可能だ
「From Terminal to Turnaround: How GitLab’s Co-Founder Leveraged ChatGPT in His Cancer Fight」を参照
Sidに幸運を祈る。
私の父もTP53変異でAMLを発症し、8か月で亡くなった。
多くの医師があまりにも非実験的な態度を取るのが残念だった。
Sidの言う通り、結局生き残ることは自分の責任だ。彼の試みが希望になってほしい
FAP抗原発現がんに対する放射性リガンド治療に関心がある人は、Ratio Therapeuticsの第1/2相臨床試験を参照できる。
米国とカナダで再発性軟部肉腫の患者を募集している
「生き残るのは自分の仕事だ」という彼の言葉が深く残った。
こんなに難しい状況で自ら責任を引き受ける姿が強烈だった。
また、彼が自費で自分の治療を進めながら、結果として共同体に貢献できる点も印象的だった。
最近私の教授もがんで亡くなったので、なおさら共感する
本当に素晴らしく勇敢な話だ。
今年読んだ文章の中で最高だった。世界はSidのような人がいることでより良い場所になっている
以前、Steve Yeggeが「頭脳とコンピューティングがクリック販売にしか使われていない現実」を批判していたが、
今の時代、Sidのように自分の技術を生き残るために使う人がどれくらいいるのか気になる