がん治療のブレークスルー：AIGCの医薬品開発における役割

AIGC には、がんの治療に役立つ可能性など、驚くべき用途を含め、多くの潜在的な用途があります。

ML のスピードとパワーにより、化合物、薬物試験、臨床結果の膨大なデータセットを非常に迅速に分析できるため、研究者は潜在的なテスト候補をスクリーニングするという困難な作業をスピードアップできます。

オックスフォードに拠点を置くバイオテクノロジー企業Etcembleは、AIGCの支援を受けて免疫療法薬を開発した。

この画期的な進歩が何を意味するのか、そして AIGC がどのようにして近い将来に癌との戦いにおける重要な武器となる可能性があるのか​​を見てみましょう。

免疫療法とがん

化学療法などの一部の癌治療は癌を直接標的にして作用しますが、免疫療法は身体の防御力を高めて癌細胞をより効果的に破壊できるように努めます。

エトセンブル氏の研究は、T細胞活性化剤と呼ばれるタイプの免疫療法薬に焦点を当てており、白血球に含まれる免疫細胞を癌細胞に近づけ、癌細胞を殺すという役割を果たせるように設計されている。

ETC-101と呼ばれるこのプログラムは、PRAME（黒色腫で優先的に発現する抗原）を標的にしてこれを実現します。 PRAME は、がん細胞によく見られるタンパク質ですが、健康な臓器組織にはほとんど見られません。

この考え方は、体の自然な防御力を、最も効果のある部位に向けながら、体の他の部位へのダメージを最小限に抑えることができるというもので、副作用が少なくなり、患者の回復期間が短縮されることが期待されます。

AIGCはどのように使用されますか?

Etcemble は、ChatGPT などのツールを動かすのと同じテクノロジーである、生成大規模言語モデルに基づいた Emly と呼ばれる独自の AIGC エンジンを開発しました。

Emly は、T 細胞受容体の遺伝子コードをスキャンするために使用されました。T 細胞受容体は、ウイルスや癌細胞などの異物や異常な存在を検出するのに役立つ、体の免疫システム細胞の分子機構です。これらのコードを何億個もスキャンすることで、どの細胞が特定の癌細胞と最も効果的に戦う可能性が高いかを判断することができます。特に、PM親和性が低い可能性が最も高い候補白血球を探しています。つまり、がん細胞に結合して破壊する可能性が最も高い細胞です。

さらに、近くの健康な細胞に害を及ぼす可能性が低い細胞、つまり有害な副作用を引き起こす可能性が低い細胞を探します。

一つの考え方は、それぞれの癌細胞には固有の鍵があり、白血球は鍵の束のようなものだというものです。ロックに合う鍵を見つければ、セルを破壊できます。しかし残念なことに、試すべき鍵は何十億もあります。

すべての可能な組み合わせを選別するには、従来のコンピューターシミュレーションを使用しても、長い時間がかかり、おそらく患者が行うよりも長くなるでしょう。しかし、Emly のような AIGC を使用すると、トレーニング データに保存されている既存のすべての TCR と患者の転帰情報に基づいて、新しい TCR シーケンスを迅速に作成し、シミュレーションでテストできます。

免疫療法薬の発見における AIGC の今後の展望は?

AIGC の取り組みと免疫療法の探求を組み合わせることで、個別化医療の発展が促進される可能性があります。これらは、特定の癌細胞に対して最も効果的である可能性の高い TCR 配列を決定することによって作成される、個々の患者に合わせて特別に調整された治療法です。

NVIDIA の最初のスタートアップ インキュベーターから支援を受けた Etcemble は現在、Emly テクノロジを使用してさらに革新的な治療法を開発するために協力するパートナーを探しています。

もちろん、考慮しなければならない倫理的な問題もあります。トレーニング データの偏りにより、特定の集団に対する治療の効果が低下し、医療成果に差が生じる可能性があります。このようなアプローチは、遺伝子データを含む個人データに大きく依存するため、データのプライバシーとセキュリティには細心の注意を払う必要があります。

しかし、ビッグ言語モデル技術と複雑な医療用医薬品の発見を組み合わせる可能性を実証することで、画期的な候補治療法を研究室から臨床現場へ移行するスピードが上がり、最終的にはがんの生存率が向上することが期待されます。また、新薬発見の制限要因となることが多いコストを大幅に削減できる可能性もあります。

近い将来、AIGC を使用して他の多くの疾患を治療するための化合物を作成するという画期的な進歩が見られる可能性があります。生成アルゴリズムが時間の経過とともにさらに強力かつ洗練されるにつれて、この傾向は加速するでしょう。