ここ数十年の医学の目覚ましい進歩にもかかわらず、人体について私たちがまだ発見していないことはまだたくさんあります。したがって、ライフサイエンス業界の使命は、私たちの集合的な理解を拡大する上で、次のフロンティアを継続的に調査することです。感染症への対応はこれのほんの一面ですが、それでも世界の健康と平均余命を改善する上で非常に重要な領域を示しています。
通常、急性疾患と慢性疾患を区別するのは、切迫感です。新しい病気の菌株が特定されると、そのウイルス性と現代社会の相互接続性が組み合わさって、治療が必要な症例が指数関数的に増加する可能性があります。これは、通常の社会的および経済的生活を再開できるように、拡散を制限し、治療を適用するための行動が取られるため、政府および医療インフラに計り知れない圧力をかけます。
ライフサイエンス組織は、この点で重要な役割を果たしており、人工知能(AI)やその他の高度な分析技術を使用することで、そのような治療法の開発と普及に向けた道を急速に加速することができます。
ワクチンの開発には何が関係していますか?
感染症に伴う切迫感は、それ自体がワクチンの接種に向けた進歩を早めることができます。即時の行動の必要性は、医療専門家の手にできるだけ早く効果的な治療を提供するために、研究者や臨床医から規制機関や製造業者に至るまで、さまざまな機関を団結させ、活気づけます。
これらのグループが精力的に活動し、決意を持って取り組んでいる場合でも、エンド･ツー･エンドのプロセスにはまだ何年もかかる可能性があります。治療薬を市場に出す準備が整うまでには、いくつかの段階があります。これらには以下が含まれます。
- 探索段階: 何千もの潜在的な化合物を調べてワクチン候補を選抜し、免疫反応を研究する。
- 前臨床段階: ワクチンの概念と設計に到達するための関連する抗原を特定するためのラボ分析
- 臨床開発: さまざまな特性のテストグループでのワクチンの試行
- 規制のレビューと承認: ワクチンの安全性と健康規制への準拠の検証
- 製造と品質管理: 大量配布に備えた医薬品の開発
これらの各ステップは、製造されたワクチンが効果的かつ安全であり、副作用が適切に理解され、病気の脅威が十分に最小限に抑えられるまで一貫して大規模に製造できることを保証するために不可欠です。
歴史的に、これらの各段階に伴う複雑さ、規制、およびコストは、新たな健康問題への対応を遅らせてきました。現在、AI関連技術の進歩により、治療を現場に展開するプロセスを迅速に加速する機会があります。
AIはこのプロセスをどのように支援できますか?
ワクチン開発のような複雑なものを扱う場合、一夜にして成功することは決して期待できませんが、進歩を妨げる可能性のあるいくつかの制約やボトルネックを取り除くために行動することができます。データ分析の自動化と発見段階の各ステップで起こっていることの視覚化の改善の進歩は、これらの非効率性のいくつかに対処し、ワクチン開発のプロセスを加速し、生産を拡大するための運用を合理化するのに役立ちます。
AIが各段階で果たすことができる役割のいくつかを次に示します。
探索的/前臨床
創薬の初期段階では、以前の研究や治療に基づいてワクチン候補を絞り込むためのフィルタプロセスが含まれることがよくあります。研究者はAIを使用して、データの膨大なデジタルライブラリ(数千の医薬品化合物の特性の分析など)を手動処理よりもはるかに正確に処理し、潜在的な治療候補に到達することができます。AIは、複雑な人間のデータに基づくDNAシーケンスのためにこれらの段階で使用することもでき、臨床医が遺伝子マッチングと免疫応答のテストを実施できるようにします。
臨床開発と試験
適切な化合物が特定されると、プロセスはライブテストに移行します。年齢や以前の病歴などの要因に基づいて、患者ごとに治療に対する反応が異なります。そのため、テストは、患者が治療にひどく反応する可能性があるわずかなケースをカバーするのに十分包括的である必要があります。
ディープ･ラーニング･アルゴリズムをトレーニングすることで、研究者は、ワクチン候補を物理的に投与して患者をテストする前であっても、これまで想像もできなかった規模でこれらのテストを実施できます。これらのアルゴリズムを使用して、抗体を特定およびサンプリングし、速度とコストを大幅に改善して感染症と戦うことができます。次に、潜在的なワクチンに対する人間の反応の高度な分析とデータの視覚化を使用して、迅速な検査を支援し、より複雑な分析とより低いエラー率を可能にします。
製造と品質保証(QA)
ワクチン製品の規制当局の承認を受けて、病院や診療所の広大なネットワーク全体に医薬品を開発して配布する競争が始まっています。これは、製品を製造するメーカにとって重要な運用上の影響があり、出力容量、製品の品質、最適なパッケージソリューションなどの要素について迅速な意思決定が必要になります。
AIとセンサベースのテクノロジを組み合わせることで、製造メーカは詳細なデータを活用してサプライチェーンの効率を高めることができます。これにより、生産プロセスにおける需要と供給の不整合を回避し、製品の流通が損なわれるリスクを最小限に抑えることができます。
必要な時により速い治療
ウイルスの発生は、政策立案者や保健当局から臨床医や製造業者に至るまで、公衆衛生管理に関与する人々に予期せぬ課題をもたらす可能性があります。前者は感染をテストし、特定されたクラスターに封じ込め措置を講じるために迅速な行動を取ることができますが、後者はしばしば治療を迅速に提供するという新たな圧力にさらされています。ワクチンの開発において新たな効率を見つけることができれば、特定された症例の治療、医療インフラへの圧力の軽減、およびより良い回復率への貢献に大きな違いをもたらすことができます。
AI機能により、開発側の関係者はプレッシャーの下でより迅速に行動することができます。ディープラーニングや高度なデータの視覚化などの技術により、研究者は、新しいウイルスの適切な治療法の発見に伴う複雑さに取り組むために行なわれている既存の研究の本体に頼ることができます。AIの有用性は生産と流通にまで及び、製造メーカはこれらの医薬品を急速に、そして非常に不確実な状況の中で現場に投入する上で強力な役割を果たします。
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公開 2020/04/24
