AIは病気の診断や新薬の設計に大きな可能性を秘めている

ヘルスケア業界は常にイノベーションの先駆者であり続けています。しかし、病気やウイルスが変異し続ける中でヘルスケア業界は一定の課題に直面していますが、現在、人工知能 (AI) と機械学習アルゴリズムの助けを借りて、業界は新たな機会に直面しています。

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▲写真：医療技術のコンセプトと医療機器（ゲッティ/写真提供）

今週、ランセット・デジタル・ヘルス誌に掲載された研究では、2012年から2019年までのすべての関連データのサンプルを使用して、医療画像における病気の検出におけるディープラーニングのパフォーマンスと医療専門家のパフォーマンスを比較しました。

研究により、過去数年間で AI は画像認識を使用して病気の診断の精度を高め、より実用的な診断情報源となっていることが明らかになっています。研究者らは、調査した14の研究で、AIシステムは87％の確率で病気を正しく特定できたのに対し、医療専門家は86％の確率で病気を正しく特定できたと述べている。また、AIは93％の確率で病気のない患者を正しく特定できたのに対し、医療専門家は91％の確率で正しく特定できたという。将来、医療画像の認識と診断において AI の技術効率が向上することは容易に推測できます。

医療分野における人工知能の応用は、病気の診断に限らず、治療法の検討も含まれます。

製薬会社バイエルは最近、テクノロジー企業と協力し、複雑で希少な病気の診断や、それらの治療のための新薬の開発に役立つソフトウェアの開発に取り組んでいる。彼らは病院や研究者と協力し、患者の状態を分析して診断する方法を学習するために機械学習に何が必要かを探っています。 AI が吸収する情報は、症状データ、病気の原因、検査結果、医療画像、医師のレポートなど、さまざまな要素から得られます。

バイエル社の人工知能プロジェクト責任者アンジェリ・モーラー氏は最近、AP通信のインタビューを受けた。モーラー氏は新薬の開発と使用されるシステムについて次のように説明した。「細胞内での薬の効果をシミュレートし、患者が服用している他の薬を考慮することができます。臨床試験に適した患者と場所を見つける方法を研究しています。成功すれば、より短期間の研究を実施し、どの薬が患者に適しているかを早期に見つけ出すことができます。」

機械学習システムは医師に代わるものではなく、患者を治療する際に絶対的な決定を下すこともできません。モーラー氏によると、彼らは依然として患者が自分の治療を自分でコントロールできるようにしたいと考えており、AI を使って意思決定をサポートし、得られた結果に基づいて推奨を行いたいと考えている。

AIヘルスケアで波を起こしている企業はバイエルだけではなく、他の多くのスタートアップ企業もAIによる病気の治療法を開発している。 BenchSciの最新レポートによると、現在、医薬品開発にAI技術を活用しているスタートアップ企業は148社ある。

そうした新興企業のひとつであるAtomwiseは、がん治療のための新薬を開発するため、江蘇省漢創製薬グループと15億ドルの合弁会社を設立したばかりだ。この提携では、Atomwise の AI 技術と Hausen Pharmaceuticals の製造能力を組み合わせて、小分子が標的タンパク質に結合する方法を予測する新しい方法を共同で設計し、新たな医療の進歩を実現することが期待されます。このような合弁事業は、機械学習と医療機器のイノベーションという 2 つの重要な要素を組み合わせているため、大きな期待が寄せられています。

カナダのバイオテクノロジー企業Deep Genomicsは、過去5年間、機械学習と医薬品開発の実験を行ってきました。具体的には、同社はウィルソン病と呼ばれる希少な遺伝性疾患をターゲットにしたさまざまな実験を行ってきました。ウィルソン病は現在市場に治療法がありません。この疾患は、体内の銅の排出を妨げ、最終的に臓器に蓄積し、生命を脅かす臓器損傷や臓器不全を引き起こす可能性があります。

Deep Genomics の AI システムは、この遺伝子変異が銅結合タンパク質である ATP7B のアミノ酸鎖を変化させることを発見しました。ウィルソン病患者は ATP7B を欠いており、ゲノムが中断され、タンパク質を生成できなくなります。ディープ・ゲノミクス社は現在、最初の候補薬群で自社の薬の有効性をテストしており、最終的には病気の治療に成功することを期待している。

残念ながら、AI によって開発された薬物治療はまだ市場に出回っていませんが、多くの企業がその実現に取り組んでいます。患者データと検査の収集は今後も市場の発展を牽引し続けるでしょう。人工知能と医療専門家による多くの取り組みによって人命が救われてきましたが、現時点ではまだ主流には程遠い状況です。

モーラー氏は「AIが医療現場の主流に本格的に導入されるまでには2年かかるかもしれないが、この技術を患者に適用するのはまだ難しい部分だ」と語った。