なぜ人工知能 + ヘルスケアは投資家に人気があるのでしょうか? 人工知能は医療問題を解決できるのでしょうか?

2018 年には、製薬会社上位 10 社だけで 3,000 億ドルを超える収益を生み出すでしょう。一方、現在、新薬を市場に出すには10年かかり、費用は25億ドル以上（時には120億ドル）にも上ります。フェーズ I 臨床試験に入る 10 種類の医薬品のうち、9 種類は市場に出ることはありません。

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人口の高齢化が進む中、成功率が低くコストの高いこのアプローチに頼ることはできません。 2030年までに世界の人口の約12％が65歳以上となり、アルツハイマー病などの「老化に伴う病気」が社会にとってますます大きな課題となるでしょう。

人工知能が大量の医療データと組み合わされるにつれて、新薬の開発はより安価に、より速く、よりスマートなものになるでしょう。この分野で私が知る最も注目されているスタートアップ企業の 1 つが Insilico Medicine です。同社は AI を使用してエンドツーエンドの医薬品パイプライン全体で医薬品を分析し、将来の長寿と健康の秘密を探求しています。

ケーススタディ: AI を医薬品の発見に活用

ディープ ニューラル ネットワークについては、すでにご存知かもしれません。ディープ ニューラル ネットワークとは、大量のデータから「学習」し、基本的なプログラミングを自ら実行できる人工ニューロンの多層ネットワークです。

ディープニューラルネットワーク上に構築され、Insilico の創薬パイプラインをサポートする革新的なテクノロジーである生成的敵対的ネットワーク (GAN) を使用します。

GANとは何ですか? 「GAN テクノロジーは本質的に、2 つのディープ ニューラル ネットワーク間の敵対ゲームです」とアレックスは説明します。

Alex の最終的な目標は、完全に自動化された Health as a Service (HaaS) / Longevity as a Service (LaaS) エンジンを開発することです。このエンジンは、Alibaba-to-Alphabet のサービスに接続されると、オンライン ユーザーに病気を予防し健康を維持するためのパーソナライズされたソリューションを提供します。

Insilicoのエンドツーエンドパイプライン

まず、Insilico は AI (GAN の形式) を活用してターゲットを決定します (以下のパイプラインの最初のステージに示すように)。これを実現するために、Insilico は健康な組織サンプルと病気に罹患した人々の遺伝子発現データを使用します。 (標的とは、薬剤が作用する特定の病理に関与する細胞または分子構造のことです。)

これだけでも、ヘルスケアと医学研究における画期的な進歩につながる可能性があります。しかし、本当の効果はそれだけに留まりません。

Insilico は、老化プロセスにおける根本的なメカニズムと因果関係を理解し​​た後、GAN を使用して新しい分子構造を「想像」します。強化学習を通じて、Insilico のシステムはターゲットを一意に識別し、それらの特定の目標を達成するためにカスタム分子をゼロから生成します。

インシリコの科学者ポリーナ・マモシナ氏がオックスフォード大学の計算心臓血管グループと共同で行った研究では、大規模に実施すれば、関連する薬剤の副作用も最小限に抑えられるとしている。

まだ開発の初期段階ではありますが、臨床試験の結果を正確に予測することで、研究者は理想的な前臨床候補を特定できるようになります。

今日の観点から見ると、これは業界の効率性の 10 倍の向上です。

現在、従来の技術で発見され、マウスでテストされた分子の 90% 以上が、最終的に人間の臨床試験で失敗しています。臨床試験の結果を正確に予測することで、薬物試験のコスト、時間、経費を大幅に削減できます。

創薬

医薬品の発見におけるデジタル化と非物質化の変革はすでに起こっています。機械学習は、新薬の発見と分子生物学の分野で画期的な進歩をもたらしています。コンピューティング能力が向上するにつれて、大規模なインフラの構築や投資を必要とせずに、新しい治療法がより低コストかつ驚異的なスピードで市場に投入されるようになります。

量子コンピューティングにおける予想されるブレークスルーに加えて、予測できる分子の数が爆発的に増加し、精度が大幅に向上するのを間もなく目撃することになるでしょう。

要約する

人工知能技術の発展により、将来的には医療業界における非効率性と革新の遅れという問題が変化するでしょう。どの業界に属していても、大手製薬会社は注目する価値のある分野です。 Insilico のようなスタートアップ企業が先頭に立って、融合技術はまもなく寿命と病気予防の分野で大きな進歩を遂げる可能性がある。

大規模なデータセット、ますます増大するコンピューティング能力、量子コンピューティング、ブロックチェーン、人工知能などのイノベーションによって推進される、人類の健康と長寿の未来は、まさに期待する価値があります。

テクノロジーは人間の想像よりも早く商業化されるでしょう。アレックス氏が業界への期待を尋ねられたとき、彼のタイムラインは 20 年でした。

おそらく彼の予測は保守的だろう。

私の友人レイ・カーツワイルは、「長寿脱出速度」という概念についてよく話します。これは、人が1年生きるごとに、科学によって寿命が1年以上延びるという考えです。

レイ氏の予測は86パーセントの正確さだった。「一般の人々が長寿脱出速度に達するまでには、おそらくあと10年から12年かかるだろう。」

人生の残りの20年以上の健康をどのように活用しますか?