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AI(人工知能)と臨床試験の未来

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臨床試験

あなたは、薬が開発されてから販売されるまでの経緯をご存知ですか?

実は、薬が世の中に出るまでには、長い長い時間と費用がかかります。

その中でも1番顕著なものが、「臨床試験」です。そこで、現在臨床試験においてAI技術の導入が進められています。

本記事ではAIを用いた臨床試験の未来を見ていきます。

臨床試験の現状と打開策

今日、新しい医薬品は、ヒトの臨床試験を経て承認されています。この臨床試験は、数十億ドルの費用がかかり、長年を要しています。

それに加えて、試験に参加した患者には副作用がおきる可能性があります。その全てが動物試験によって予測されるわけではないため、不確実な危険性が伴います。

しかし、安全で、速く、コストのかからない別のルートがあればどうでしょうか?

ヒトの臨床試験の前に何年にもわたって動物実験をする代わりに、数十億の仮想患者で何千もの新しい分子をほんの数分で試験することができたらどうしますか?

そのようなものを実現させるためには何が必要でしょうか?

仮説を現実にするために

少なくとも、仮想患者は、標的患者の生理的状況を再現しなければならず、実際の患者が示す変化の全てを表していなければなりません。

モデルは、循環系、神経系、内分泌系、および代謝系を包含し、これらの各々は、生理学的および薬理学的刺激に対する有効なメカニズムに基づく応答を示し、数秒で数週間のシミュレーションを行うことでコスト効率が高くなければなりません。

このようなシミュレーションはコンピュータによる認識アーキテクチャと呼ばれていますが、現行のものは、実際の人間の生理学を包括的に表現できていません。

本当に包括的なモデルがつくれれば、条件、症状、さらには薬物効果を実験することができます。

この勇敢な目標に達するためには、人体の小さな細部はすべて、私たちの体がホルモン作用の概日リズムに温度変化に反応する様子からシミュレーションに含める必要があります。

現行の臨床試験モデル

HumModは、臓器からホルモンへの人間生理学のトップダウンモデルを提供するシミュレーションシステムです。

これには、1,500以上の線形および非線形方程式および体液、循環、電解質、ホルモン、代謝および皮膚温度などの6,500以上の状態変数が含まれています。

他のプロジェクトでは、計算モデルの代わりに実際のモデルを使用します。

実際の肝臓と同じように有毒な化学物質への暴露に反応する物質である肝臓のヒト臓器構築物がGordon A. Cain大学で設計されました。

1,900万ドルをかけた今後5年間の多元的プロジェクトの目標は、CPRマネキンのように見えるATHENA(Advanced Tissue-engineered Human Ectypal Network Analyzer)と呼ばれる小型プラットフォームに基づいて相互に接続された人間の臓器構造を開発することです。

まとめ

もし本当に治験モデルができれば、ヒトへの毒性作用を危険にさらすことなく分子を試験し、生きている細胞が生産し消費する何千もの異なる分子の変動を監視することが可能になります。

今後人間の最初の生理的モデルをいつ、だれが、どのように完成させるか注目していきましょう。

参考文献
The Guide to the Future of Medicine: Technology AND The Human Touch

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