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AIを使って中間代謝産物のもつ医学的可能性を探る(05:06)

多くの病気は中間代謝産物によって引き起こされます。中間代謝産物は体内にある脂肪、ブドウ糖、コレステロールなどの小さな分子です。しかし 私たちは、それが何であるか、どのように作用するのか正確には知りません。バイオテク企業家でTEDフェローである リーラー・パーハッジは中間代謝産物のパターンを特徴づけ、病気の発生過程をより正確に理解し、そしてより効果的な治療法を発見するためのAIをベースとしたネットワークを構築する計画を話してくれます。

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2003年に ヒトゲノムを解読したとき 多くの病気を治療するための 答えが手に入ると考えました しかし現実はそれと程遠いものでした 私たちの遺伝子に加えて 環境やライフスタイルも 多くの主要な病気を引き起こす― 重大な要因になりうるからです

一例が脂肪肝です 世界人口の20%以上が冒され 治療法もなく 肝がんまたは 肝不全に至ります 従って DNAの解読だけでは 効果的な治療法を見つけるのに 十分な情報が得られません

明るい面を見れば 人体には 他にもたくさんの分子があります 実際 10万以上の中間代謝産物があります 中間代謝産物とは その大きさが非常に小さい分子です 知られている例として ブドウ糖 果糖 脂肪やコレステロールなどがあります いつも耳にするものです 中間代謝産物は私たちの代謝に 関与しています さらにDNAの制御下にもあるので 遺伝子とライフスタイルの両方からの 情報を持っています 多くの病気の治療法を見つけるには 中間代謝産物への理解が不可欠です

私はずっと 患者を治療したいと 思ってきました それなのに 15年前に 医学部をやめてしまったのは 数学への思いを捨てられなかったからです その後すぐに 私は素晴らしいことに気付きました 数学を使って医学の研究が できるということです 以来 私は生物学的データを分析するための アルゴリズムを開発しています 簡単そうに見えたのです 体内の すべての中間代謝産物に関する データを集めて 病気の時どのように変化するかを表す 数学的モデルを開発して 治療のために その変化に介入するのです

そして これまで誰もこれを やったことがない理由に気付きました とても難しいからです

(笑)

私たちの体には多くの中間代謝産物があります すべてが他のものとは異なります いくつかの中間代謝産物については 質量分析機を使用して 分子量を測定できます しかし まったく同じ質量を持つ分子が 10種類あることがあります それらが何であるかを知ることは難しく それらすべてを同定したい場合は さらに実験を行う必要があり これには数十年という月日と 数十億ドルがかかるかもしれません

そこで 私たちはそれを行うために 人工知能 つまりAIのプラットフォームを開発しました 生物学的データの増加を活用し 中間代謝産物に関するすべての既存の情報と 他の分子との相互作用に関する データベースを構築しました 私たちはこのすべてのデータを メガネットワークとして総合しました そして 患者の組織や血液から 中間代謝産物の質量を測定して 病気になった時に変化する 中間代謝産物の質量を調べます しかし 先に述べたように それらが何であるかは正確には分かりません 180の分子量を持つのはブドウ糖かもしれず ガラクトースまたは果糖であるかもしれません それらは完全に同じ質量を持っていますが 体内での機能はそれぞれ異なります 私たちのAIアルゴリズムは これらすべての曖昧さを計算に入れています そしてメガネットワークを探索して どのように中間代謝産物同士が関連して 病気を引き起こすかを突き詰めるのです それらがどのように繋がっているかによって 私たちは各中間代謝産物の質量から その物質を推測することができます 例えば この180の分子量は ブドウ糖の可能性があります もっと重要なことは ブドウ糖や他の中間代謝産物の変化が どのように病気に繋がるのかを 解明できるということです こんな 病気のメカニズムへの新しい理解から それを標的にした 効果的な治療法を見つけることができます

私たちはスタート・アップ企業を設立して この技術を市場に出し 人々の生活に影響を与えようとしています 現在 私と私のチームはReviveMedで 中間代謝産物が主たる要因となる重要疾患の 治療法を見つけることに取り組んでいます 脂肪肝の場合 脂肪の蓄積が原因で発生します 脂肪は肝臓に存在する中間代謝産物の1つです 先に述べたように 脂肪肝は蔓延していて 治療法もありません

脂肪肝は一例に過ぎません さらに私たちは治療法のない 何百もの病気に対する研究に取り組みます 中間代謝産物に関するデータを収集し続けて 中間代謝産物の変化が どのように疾気の発症に繋がるのかを 理解することで 私たちのアルゴリズムは より賢くなって 適切な患者に 適切な治療法を 発見できるようになります こうして AIを使い 効率よく人の命を救うという 私たちの目標に近づくのです

ありがとうございます

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