デジタルツインの登場: 医薬品開発における今後の革命

51年前、アポロ13号が宇宙に打ち上げられました。打ち上げ直後、宇宙船は大きな爆発に遭遇した。宇宙船内の貴重な酸素が宇宙に漏れ始め、宇宙船に乗っていた3人の宇宙飛行士が危険にさらされました。

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時計の針は刻々と進み、ヒューストンのNASAのミッションコントロールチームは休みなく働き続けた。宇宙空間で20万マイルも離れた場所に浮かぶ物理的な資産の故障を、どうやって診断し解決できるのでしょうか?

ありがたいことに、NASA には今後のミッションに向けて宇宙飛行士を訓練するためのシミュレーターが 15 台あります。コンピュータ システムを備えたこれらの高忠実度シミュレーターは、「デジタル ツイン」の前身です。これらは損傷した宇宙船を再現するために使用され、乗組員の救助を成功させる上で重要な役割を果たしました。

今日、人体のデジタルツインは生命科学の最新トレンドです。製薬会社は、医薬品開発と患者ケアを変革するためにこの技術を研究しています。

デジタルツインとは何ですか?

デジタル ツインは、現実世界の人物、物理的エンティティ、またはプロセスの仮想コピーです。たとえば、航空機エンジンのデジタルツインは、人工知能 (AI) を搭載した機械の正確な仮想レプリカです。エンジン上のセンサーによって収集されたデータ ストリームは、デジタル ツインにリアルタイムで送信されます。これにより、航空機エンジニアはエンジンのパフォーマンスを監視し、故障が発生する時期を予測できるようになります。

ここで、実際の人物が特定の状況でどのように行動し、反応するかを再現するデジタルツインを構築することを想像してみてください。健康状態を追跡し、病気を診断し、予防治療をスケジュールすることができます。

仮想世界で人間を完全に複製することはまだ不可能ですが (ありがたいことに!)、部分的な複製でも今日では非常に大きなメリットをもたらすことができます。

デジタル ツインはなぜ医療においてそれほど重要なのでしょうか? デジタル ツインは、新薬の安全性と有効性をテストするために使用できます。もし2020年にこの技術にアクセスできていれば、COVID-19のワクチンが数か月早く利用可能になり、何百万人もの命が救われたかもしれない。

臨床試験に混乱が必要な理由

今日、臨床試験は、医薬品開発を不完全、遅い、予測不可能、さらには安全でないものにしてしまう 4 つの課題に直面しています。

1. 現実世界を正確に表現していない

現実世界の人口は大規模かつ多様ですが、臨床試験はそのうちのごく一部だけを対象に設計されています。地球上には何十億もの人々がいますが、臨床試験では、各人の独自の身体的および精神的状態に基づいて、各人が薬にどのように反応するかを再現することはできません。

2. 必要な患者を適時に募集できる試験はほとんどない

研究者が適切な患者を募集できないために、臨床試験によっては結果が得られないこともあります。製薬会社は、臨床試験の設計に関する厳格な仕様を満たすために必要な、指定された数とタイプの患者を募集するために知恵を絞っています。実際、患者募集の課題により、80% の試験が遅延しています。

3. 実験ではすべての患者が新薬で治療されるわけではない

試験の大半では、患者の最大半数が実際にプラセボまたは偽薬を投与されます。これは、特定の病気の患者が治験薬を投与されない場合にどのような反応を示すかを比較するのに役立ちます。しかし、それはまた、新薬の投与を期待して治験に登録した患者の少なくとも半数が新薬を投与されないことも意味する。

4. 実験薬のすべてが期待通り安全というわけではない

臨床試験では、その設計上、治験薬の安全性と有効性を評価します。規制当局は新薬発見の安全性を向上させるために検査と管理を行っていますが、臨床試験では死亡を含む重大な悪影響が生じる可能性が依然として残っています。このため、多くの患者が臨床試験への参加を断念し、参加する患者も必然的に安全性の問題について不安や心配を抱くことになります。

デジタル ツイン テクノロジーは、次のような課題に対処できます。

• 対象範囲: デジタル ツインは、さまざまな患者の特性をシミュレートし、より広い集団に対する薬剤の影響を表すことができます。
• スピード: AI は、さまざまな包含基準と除外基準に対する患者の可用性を可視化し、試験設計を簡素化します。
• 予測可能性: デジタル ツインが患者の反応を予測するため、プラセボや偽薬は必要ありません。したがって、試験に参加するすべての患者は、新しい治療法を安心して使用することができます。
• 安全性: 実際のテストに必要な患者数を減らすことで、デジタル ツインは初期段階の薬剤の危険な影響を最小限に抑えることができます。

しかし、ここでの大きな疑問は、デジタル ツインが今日の創薬におけるこれらの責任を引き受ける準備ができているかどうかです。

現実かSFか: ヘルスケアにおけるデジタルツイン技術の現状

デジタルツインをライフサイエンスに適用するのはまだ初期段階です。現在、研究者は臨床試験における患者の全体的な反応をシミュレートするためではなく、人体の分子および細胞機能をシミュレートするために単純なデジタル ツインを使用しています。

Unlearn.AI は、実験用のデジタルツインを構築するために 1,700 万ドル以上の資金を調達したスタートアップ企業です。 「私たちはまだ、人間の実際の生化学をシミュレートできる段階には達していません」と同社のチャールズ・フィッシャー最高経営責任者は語った。「生物学についてはわかっていないことがたくさんあり、データも持っていません。ですから、患者がまったく新しい治療法にどう反応するかを予測する研究はしていません」と同氏は付け加えた。

ほとんどの臨床試験では、患者を治験薬を投与される治療群とプラセボまたはダミー薬を投与される対照群の 2 つのグループに分けます。対照群は、特定の病気の患者が新しい治療を受けなかった場合にどのように反応するかを判断するのに役立ちます。

製薬会社はまず、対照群を用いたデジタルツインの実験を行っている。 「何千人もの患者から長期にわたる患者データを収集し、治療に対する患者の反応を把握することができます」とフィッシャー氏は説明する。「これにより、課題は履歴データから学習する通常の機械学習の問題になります」と彼は言う。「私たちは、既存の治療を受けた場合に患者に何が起こるかを予測しようとしています。」

近年、患者ケアにおける人工知能の活用を求める声が高まっています。この傾向は、COVID-19パンデミックが猛威を振るうにつれてさらに顕著になっています。米国食品医薬品局（FDA）はこれを監督するための規制枠組みを策定中であると報じられている。 「当社は現在、FDAと欧州医薬品庁（EMA）による資格審査を受けており、現在の規制要件を満たしていることを確認している」とフィッシャー氏は述べた。

デジタル ツインが最初に利用される可能性のある疾患はどれでしょうか? 高品質で高次元の臨床試験と実世界のデータがある分野が最も可能性が高いでしょう。たとえば、Unlearn はアルツハイマー病や多発性硬化症などの神経疾患を研究しています。

デジタルツインの活用を妨げる3つの大きな障害

多くの場合、AI イノベーションが主流になる上での最大の障壁は、アルゴリズムとモデルの精度の画期的な進歩が証明しているように、テクノロジー自体とは何の関係もありません。こうした進歩は勢いを増していますが、データ収集、ユーザーの採用、信頼できるアプリケーションはそれに追いついていません。

1. ヘルスケア業界は、データが小さすぎたり乱雑すぎたりするという課題に直面している

「健康は生体認証だけではなく、ゲノム、社会的決定要因、そしてその間にあるすべてのものに関わる」と、マイクロソフトの主任医学科学者で英国国民保健サービス（NHS）の医師でもあるジュナイド・バジュワ氏は言う。「デジタルツインをよりパーソナルなものにするためには、こうしたパラメータに関するデータをもっと活用する必要がある」と同氏は付け加えた。

患者データの新しいソースに拡大するにつれて、既存のデータを修復する必要もあります。 「現在、電子医療記録（EHR）は、研究を進めるためではなく、患者の請求情報を知らせるために主に存在している」とフィッシャー氏は付け加えた。同氏は、デジタルツイン技術の次の大きなマイルストーンは人工知能の研究からではなく、医療における小さくて乱雑なデータの問題を解決することから生まれると語った。

希望が生まれました。ウェアラブルや携帯電話などのデバイスからのデータ ストリームは、忠実度の高い現実世界のデータを提供できます。 23andMe や Datavant などの企業は、研究活動に使用できる高品質の医療データの入手可能性を高めるために取り組んでいます。

2. 考え方や行動を変えるのは簡単ではない

たとえイノベーターが患者の行動をシミュレートする完璧なデジタルツインを構築できたとしても、私たちはそれをすぐに採用するでしょうか? 技術革新の歴史は、そうはならないかもしれないことを示唆しています。

バジュワ氏は、「私の臨床診療では、ある日デジタルツインの診断を行い、次の日には実際の人間に対して同じプロセスを繰り返すよう求められたら、奇妙に感じるでしょう」と述べています。テクノロジーとプロセスを変えることは簡単かもしれませんが、人の考え方を変えることはそうではありません。

「新型コロナウイルス感染症のパンデミックが起きて初めて、人々はビデオ会議によるオンライン相談を望むようになった」とバジュワ氏は皮肉を込めて語った。「この技術（ビデオ会議）は10年以上前から存在しており、つながりやすさや公平性の可能性は明らかだ。だが、この低リスクの変化を受け入れるには、世界的大危機があっても、長い時間がかかった」

3. AIにおける信頼、プライバシー、偏見という厄介な問題

私たちはこの技術を適用することの利点について議論しましたが、この実践によって生じる可能性のある有害な結果から目を背けることはできません。ブリストル・マイヤーズスクイブの副社長兼デジタル戦略責任者のシュウェン・グウィー氏は次のように付け加えた。「デジタルツインを有意義に活用するには高解像度のデータが必要ですが、この有用性と信頼性、プライバシー、偏見の問題とのバランスを取る必要があります。」

患者は、自分のデジタルツインが、自分が同意できない薬剤や環境でテストされないことを信頼できるでしょうか? さらに、今日の臨床試験データセットは、さまざまな人種や民族グループを適切に表していません。この偏ったデータを使用してデジタル ツインをトレーニングすると、人口の特定のセグメントを正確に表さなくなる可能性があります。

「偏りのない AI アルゴリズムを作成できるとは思いません」とフィッシャー氏は断言します。「AI はデータ駆動型であるため、データの偏りが反映されます。アルゴリズムを完璧にしようとするのではなく、臨床試験で予測を行うためにアルゴリズムをどのように使用するかに焦点を当てる必要があります。」ここでも、解決策はテクノロジーではなく、適切なプロセス、思いやり、そして人間の関与にあります。

人工知能が牽引するデジタルツイン技術の明るい未来

デジタルツイン技術は合成対照群を可能にすることで臨床試験に革命をもたらす可能性がありますが、ライフサイエンスにおけるその可能性はさらに大きいです。データ収集、ユーザーの採用、信頼できるアプリケーションという 3 つの課題に積極的に取り組むことで、このテクノロジーが主流になるでしょう。

遠い将来、デジタルツインテクノロジーはどのようになるのでしょうか?

「臨床試験の規模を、例えば25％程度まで安全に縮小できる可能性があると考えています」とフィッシャー氏は言う。「そうなれば、医学研究と患者に相乗効果をもたらす可能性があります。これにより、すべてのバイオテクノロジー企業や製薬企業が臨床試験をより迅速かつ安価に実施できるようになります。」

バジュワさんは、がん患者が経験する苦痛を伝えるために、個人的な経験を例に挙げた。 「手術、化学療法、免疫療法など、さまざまな治療オプションがあるものの、患者にとって最適な薬を見つけるのは、まだ暗闇の中を突き進むようなものです。」

Bajwa 氏は、デジタル ツイン テクノロジーが将来この治療アプローチをどのように変革できるかを構想しています。 「私の多職種臨床チームに、ロンドン郊外に住む50歳の2児の母親であるがん患者がいるとしましょう。その患者に合わせた最適な治療法を見つけるために、患者のデジタルツインであらゆる組み合わせを試すことはできるでしょうか。これを迅速かつ正確に行うことで、その患者に最高の生活の質を提供できます。これにより、何百万人もの人々ががんのような病気から生き延びることができるかもしれません。」

彼は、これがデジタルツイン技術の明るい未来となるだろうと結論付けました。