AIを活用してがん治療法を開発する

これは、カンタベリー大学数理生物学センターのアレックス・ガヴリュシュキン准教授が率いる研究チームによる4年間の研究の結果です。

この研究では、専門家らが、がんや痛風などの複雑な遺伝性疾患に関連する生物学的データを分析するアルゴリズムを開発し、遺伝子データに基づいた治療法の開発に役立てている。

「伝統的な医学的アプローチでは、適切な治療法を選択するために、特定の症状を持つ多くの患者を診察することが多い」とガヴリュシュキン准教授は述べた。しかし、がんを含む多くの病気では、症状は似ていても患者ごとに状態が大きく異なります。したがって、同じ薬や治療法を適用しても効果はない。「ゲノムがその答えだ」と同氏は強調した。

ガヴリュシュキン准教授は、研究チームがゲノムデータと臨床データに基づいてアルゴリズムを開発し、「トレーニング」して、各患者の状態を生物学と医学の既知の知識や方法と結び付けたと語った。その後、研究者らは臨床試験を実施し、治療においてさまざまな薬剤を組み合わせるなどの有用な推奨を行った。

この技術により、医療従事者はより効果的ながん治療法を開発し、治療抵抗性細胞の増殖を抑制し、医療をより便利にすることができるようになると彼は考えています。したがって、このグループの研究は、治療抵抗性遺伝子型を発症するリスクを最小限に抑える方法で治療の優先順位を決定し、計画することに主に焦点を当てています。治療後に起こる最悪のリスクは、治療抵抗性細胞の集団が再び増殖することです。

ガヴリュシュキン准教授は、この AI アプローチは腫瘍医にとって信頼できる医療アシスタントとして機能する可能性があると主張しています。彼は、この方法が世界中で、特に医師が遺伝学の専門的な訓練を受けていない場所や、これまでの遺伝学の文献をすべて研究する時間がない場所でも応用できるようになることを期待している。

次の段階では、研究チームは患者、がん専門医、疫学者とのやり取りの中で新しい技術をテストすることに重点を置く予定です。さらに、ガヴリュシュキン准教授のチームは、別の複雑な遺伝病である痛風の治療にもアルゴリズムを適用している。両研究プロジェクトには、ニュージーランド、スイス、スペイン、米国の研究者や医療専門家との協力が含まれていました。