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Disrupt London 2016
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BenevolentBioの人工知能はALSのもっと良い治療法を見つけるかもしれない、新薬開発よりもデータの発掘で

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あの、バケツ一杯の氷水を頭から浴びるキャンペーンで大きく知名度を上げた麻痺性の神経症状、 筋萎縮性側索硬化症(amyotrophic lateral sclerosis, ALS)の治療に有効な薬が、すでに存在しているとしたら、どうだろう?

それが、BenevolentBioのCEO Jackie Hunterが直面している疑問だ。Hunterは人工知能企業BenevolentAIの生物医学部門を任され、医学研究の膨大なデータベースに機械学習を適用して、データを高速にスキャンし組織化しようとしている。過去の科学研究を掘り返して新たな発見にたどり着くことなど、ありえないように思えるが、しかし生命科学の分野では新しい研究が30秒に一本の割合で公開されており、そのあまりにもの多さのゆえに、価値ある研究が見過ごされることも少なくない。

Hunterは今日(米国時間12/6)の本誌TechCrunch主催Disrupt Londonのステージで、BenevolentBioのAIがすでに成功している、と語った。BenevolentBioのAIは、ALS治療に関する未知の情報があるかもしれない研究を探しだす。“最終的に5種類の化合物をテスト対象として選定した”、とHunterは説明した。BenevolentBioはその5種類の化合物を、ALSの患者の細胞からクローンした細胞に対してテストした。

“ある化合物は、だめだった。二つは効果があり、それらはALS治療の基準としては最高の水準だった。そして他の二つはさらに良好で、これまでの研究の中では最良だった。5つの化合物のうち4つは、これまでの研究者たちがまったく見ようとしなかった化合物だった”、とHunterは語る。

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BenevolentBioがテストした薬はすでに開発が始まっているので、実際に患者に対して使えるようになるのは一般の新薬より相当早いと期待される。

“私も前は製薬業界にいたが、そのR&Dのやり方は数十年前からまったく変わっていない。ひとつの新薬の開発に、20億ドルの費用を要している”、とHunterは述べる。薬の開発者たちがAIを利用すると、既存の薬の別の用途を見つけることができるので、新薬に膨大な投資をするよりも効率的である。またAIは、研究者たちにより早く、もっとも有望な発見の方向性を示すことができる。

しかしながらAIは、それ自身で新しい科学的突破口に到達することはできない。Hunterは、そう主張する。データをチェックするためには依然として、経験豊富な人間科学者が必要である。“しかしAIは科学者たちの〔発想の方向性の〕健康診断ができる。AIは科学者を補助しその能力を拡張するが、科学者をリプレースすることはない”、と彼女は語る。

BenevolentBioはそのAIをさらに拡張して、親会社を介して他の分野にも応用したい、と期待している。Hunterによると同社の技術は、コンピューティングのパワーとデータ分析と、インサイトと、そして需要の理想的な組み合わせであり、“イノベーションのパーフェクトな波を作り出して、本当にこの業界を変えてしまう、と私は思っている”。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))