背景：個別化医療（PM）は、遺伝子型、表現型、行動面を含む個人の特性を十分に理解したうえで、診断法や治療法をカスタマイズしようとするものである。このアプローチにより、タイムリーで効果的な治療と予防を実現しようとしている。医療におけるテクノロジーとデータ駆動型システムの進歩は、この個別化アプローチを可能にする進歩の鍵である。最近の進歩は、患者のケアや治療を個別化することによって、インプラント治療を強化している。これには、人工知能（AI）、OMICS（個体内の生物学的分子の全セット）、コンピュータ支援インプラント手術（CAIS）、三次元（3D）プリンティング、バイオプリンティングなどが含まれる。
目的：このナラティブレビューでは、個別化インプラント治療の現状とその臨床的な実施について検討する。
結論：現実はまだ遠いかもしれないが、個別化インプラント学には大きな可能性が秘められている。実現可能になれば、疾患の予知性が高くなり、的を絞った予防や治療が可能になり、最終的には患者の転帰を向上させ、副作用を最小限に抑えることができるだろう。
個別化医療（Personalized Medicine：PM）とは、患者一人ひとりに合った治療戦略をカスタマイズすることに焦点を当てた概念である。このアプローチでは、複雑な生物学的システムと個人の表現型・行動データを徹底的に分析し、生物学的情報と臨床情報の両方を取り入れる必要がある。おもな目標は、タイムリーで効果的かつ安全な診断と治療を提供する一方で、患者の現在の状態や疾病管理に合わせた予防措置を実施することである。この包括的な統合は、最適な予防・治療ケアを提供することを目的としている。PMは、P4医療のコンセプトといくつかの要素を共有しており、より正確で個別化された医療であると同時に、予防的で参加型の医療を意味している（欧州評議会2015; Joda & Zitzmann 2022; Bartold & Ivanovski 2022; Schwendicke & Krois 2022）（図1）。
PMは、ゲノム研究とデータ処理技術の進歩に牽引され、1990年代に具体化し始めた（Colins & Fink 1995）。疾患関連遺伝子や治療標的を同定するためのオミックス技術の使用など、初期の進歩はあったが（Hood 2013; Pirmohamed 2023）、特に歯科領域におけるPMの実施は、まだ概念的な段階であり、多くの発展が必要である。
歯科医療は現在、リスク評価によって患者をリスクグループに層別化する時代にある。リスク因子を評価することで、歯科医療従事者は、患者の予後を向上させるために、予防措置や治療計画をより適切に調整することができる。このアプローチは、本質的にグループ全体に同じ治療を割り当てることになるため、個別化治療の能力を制限することになる(Schwendicke & Krois 2022; Hung et al. 2023)。個別化歯科医療には、病因、進行、管理に寄与する因子を個人レベルで理解することが不可欠である。このことは、病因論的因子に対する反応、治療効果、および疾患発症の可能性を予知するのに役立つ。個別化治療における重要な進歩は、特定の疾患に関連する信頼性の高い臨床的に有効なバイオマーカーの同定である。これらのバイオマーカーは、治療標的を導き、診断ミスを減らし、治療に対する反応をモニターするのに役立つ。さらに、疫学的研究やアウトカム研究と組み合わせることで、介入効果の評価をサポートし、各患者の固有の要件に適合した手技を可能にする（Kornman & Duff 2012; Ballman 2015）。
インプラント歯学は、臨床の場であれ研究の場であれ、人工知能（AI）、三次元（3D）プリンティング、仮想手術・補綴計画、オミックス（生体内の生物学的分子の全セットの特徴づけと定量化と定義）など、さまざまな技術的・計算的革新を取り入れる可能性を秘めている。これらの進歩は、将来の個別化インプラント治療の実現に有望な可能性を示している。本稿では、個別化インプラント学の現状に焦点を当て、その展望を探る。