AIとCRISPR技術の進歩で遺伝性疾患の理解を加速する

遺伝子異常に起因する稀少遺伝性疾患は最大で7,000種類存在します。これらの障害は遺伝子に変異が起きたときに発生しますが、必ずしも疾患になるわけではありません。

遺伝子はデオキシリボ核酸（DNA）で構成されており、私たちの身体の特性や機能に関する指示が含まれています。DNA配列の変化が遺伝性障害を引き起こします。

私たちは生物学的な両親からそれぞれ半分ずつ遺伝子を受け継ぐため、片方または両方から遺伝子変異を受け継ぐ可能性があります。このような障害は、遺伝子変異の組み合わせや、遺伝子を運ぶ糸状構造である染色体の損傷、さらには環境要因の結果でもあり得ます。

このように複雑で罹患率が低く、隠れた性質を持つ遺伝子の風景は、正確な診断を行うプロセスを大幅に困難にします。多くの場合、稀少遺伝性疾患は個々人に固有の遺伝子変異の幅広いバリエーションが原因であり、患者の症状の具体的な原因を特定することがさらに難しくなります。

さらに、診断プロセスには患者の遺伝子構成を既知の疾患パターンと比較するための広範な遺伝子解析と時間が必要です。そのため、診断は困難であるだけでなく、時間がかかり、結果として治療が遅れることになります。しかし、デンマークの新しい研究が、こうした疾患の診断をより効率的かつ迅速に行えるようにすることを目指しています。

『American Journal of Human Genetics』に掲載されたこの研究は、血液や皮膚など容易にアクセスできる細胞で遺伝子をオンにするためにCRISPR技術を利用しました。その後、研究者はスプライシングと呼ばれる分子生物学的プロセスで、メッセンジャーRNAが正しく組み立てられているかを測定しました。

このイノベーションは遺伝子研究における重要な障壁に対処しています。重要な点は、疾患に関わる遺伝子の19％が血液細胞や皮膚細胞といった容易に入手できる組織では活性化していないことです。これにより、疾患の遺伝的基盤を明確に把握することがさらに困難になります。

専門家によれば、この進展は遺伝子診断を革命的に変える可能性があります。

「これは、これまで私たちは遺伝子を適切に調査できなかったことを意味します。なぜなら、遺伝子は神経系など特定の組織でしか活性化しておらず、特定の遺伝子変異が患者の疾患の原因であるかどうかを理解する上で大きな障壁となっていました。」

– アーヘス大学臨床医学部門の臨床教授兼部長、Uffe Birk Jensen – 臨床遺伝学部門

ここでのCRISPRの活性化は大きな機会を提供します。CRISPR（Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeatsの略）は、DNA配列を選択的かつ正確に改変するゲノム編集技術です。CRISPRはDNAを切断する分子ハサミとして機能するCas9酵素と、改変すべき標的を認識しCas9をそのDNA領域へ誘導するガイドRNAで構成されています。

この技術を用いて、研究者は通常アクセス可能な細胞で活性化していない遺伝子、例えば神経経路でのみ活性化されるMPZ遺伝子を皮膚細胞で「オン」にしました。この画期的な成果は、遺伝性疾患の理解と診断に新たな可能性をもたらします。

Uffe Birk Jensenによれば、CRISPR活性化により遺伝子を自然環境下でオンにできるようになり、遺伝子改変を細胞モデルで行う必要がなく、患者のサンプルを使用できるようになったとのことです。彼は付け加えました：

「同じ方法は異なる患者に対して使用でき、他の遺伝子にも容易に適用可能です。その利点は非常に速く、数週間以内に結果が得られる可能性があることです。」

研究者はこの手法を、よりアクセスしやすく、効果的で正確な遺伝性疾患の診断に活用できることを期待しています。すでに臨床で導入されており、共同著者で生物医学部門のポスドクであるThorkild Terkelsenは「技術は、可能性のあるスプライシング変異を見つけたときに正確な診断に貢献できる」と述べています。

しかし、これだけではありません。チームはこの技術のより広範な可能性を探求し、臨床で「さらに使いやすく」なるよう調整を進めているとTerkelsenは付け加えました。

この研究はアーヘス大学病院の臨床遺伝学部門と分子医学部門の共同プロジェクトであり、デンマーク独立研究基金から資金提供を受けました。

遺伝性疾患の理解における最新技術の膨大な可能性

CRISPRは1987年に誕生しましたが、人気が出始めたのは最近のことです。この有望で革新的な技術は、研究者や科学者にDNA構造を編集し遺伝子機能を変える効果的な手段を提供します。

この技術には、障害の治療や拡散抑制、遺伝的欠損の編集など、さまざまな活用法があります。遺伝子治療においては、CRISPR/Cas9技術は従来の治療法では対処できない患者固有の変異を遺伝子レベルで編集できる大きな可能性を提供します。したがって、複雑な疾患を緩和することで、CRISPR技術は人々により健康な生活をもたらすことを目指しています。

CRISPRが人間の障害修正にますます利用される中、オフターゲットを減らし、より高精度を実現する試みが行われています。特に人工知能は、ゲノム編集が精度だけでなく、さまざまな疾患への対処において効率性とコスト削減も実現できるよう支援しています。

AIはロボットが人間と同様に考え、学び、予測することを可能にする人間知能のシミュレーションです。この技術は医療を含む多くの産業を変革することを目指しています。

最近、私たちはAIの能力について語りました　変数セット内のトレンドを認識することで、医療を指数関数的に進歩させています。AIアルゴリズムを活用することで、研究者は症状が現れる前にハイリスク患者の敗血症感染を予測し、命を救うことに成功しています。別の例では、AI搭載の予測モデルがゲノムデータを解析し、高精度で疾患を予測しています。

この広範なコンピュータサイエンスの分野は、遺伝性および遺伝子関連障害の検出において強力なツールであることが証明されています。遺伝子研究においては、AIの高度に汎用的な分野であるディープラーニングがますます活用されています。

人工ニューラルネットワークに基づくディープラーニングは、コンピュータに大量のデータを処理させることを学習させます。機械学習のサブセットとして、ディープラーニングモデルは提供されたデータから学習し、人間の脳の動作をシミュレートしようとします。

ディープラーニングは、相互接続されたノードの複数層を用いて深層ニューラルネットワークを構築し、データ内の階層的パターンを発見することで複雑な表現を学習します。これらのパターンに基づき、正確な洞察と予測を生成します。このようなアルゴリズムは、手動による介入なしにデータから自律的に学習・改善できます。

ディープラーニングモデルは生物医学分野で優れた性能を発揮しており、研究ではこれらのモデルが疾患診断などの重要な医療タスクで人間と同等、あるいはそれ以上の成果を上げられることが示唆されています。結局のところ、AIは人的エラーを減らし、膨大なデータを処理し、知識容量を拡張できるのです。

医療におけるデータの複雑性を考えると、AIは診断、治療推奨、管理業務、患者エンゲージメントなど、さまざまな医療領域で効率的に活用できます。

しかし、私たちが『AI搭載予測モデルが医療を飛躍的に進歩させる』という記事で指摘したように、AIを実世界に適用する際にはミスが起こり得ることを認識しなければなりません。

遺伝性障害の研究・診断・治療におけるAIの約束

AIを用いて疾患を理解し、診断し、治療することは新しいことではありません。ルールベースのシステムは、正確な診断と治療に有望であることが示されています。しかし近年、技術の進歩により、遺伝性疾患に対してもAIが活用され、結果が向上しています。

例えば、IBMのWatsonは精密医療、特にがんの診断と治療に焦点を当てて注目を集めています。そのために、Watsonは機械学習と自然言語処理（NLP）の機能を組み合わせています。

遺伝子治療に関しては、DeepCRISPR、CRISTA、DeepHFといったAIツールが特定の標的配列に対するガイドRNAの設計に使用されています。最適なガイドRNAを予測する際には、ゲノムコンテキスト、望ましい変異タイプ、オンターゲットスコア、オフターゲットスコア、予測されるオフターゲット部位、そして遺伝子編集が機能に与える可能性のある影響など、複数の要因が考慮されます。

AIモデルは、ベースエディティング（DNAの特定配列を標的的に変更）、プライムエディティング（検索・置換型編集）、エピゲノム編集（DNA上の分子マーカーを付加または除去）といったさまざまなゲノム編集技術の最適化にも貢献します。これにより、ドナーDNAテンプレートに依存せず、DNA配列を正確かつプログラム可能に変更できます。

さらに、AIとゲノム編集の協働により、遺伝子プロファイルに合わせた個別化治療が可能になります。患者のゲノムデータを解析し、アルツハイマーやがんなどの疾患に関連する変異やバイオマーカーを早期に特定し、カスタマイズされたケアにつながります。

科学者や研究者は、AIのような技術が臨床医が疾患の根本原因を迅速に特定するのを支援することで、患者が適切な治療を早く受けられ、患者ケアが大幅に向上すると考えています。

2021年10月、ユタ大学ヘルス研究者らが、サンディエゴのRady Children’s Hospitalの指揮の下で実施した研究で、AIを活用して赤ちゃんの稀少遺伝性障害につながるDNAのエラーを検出するFabric GEMアルゴリズムが開発されました。

テストの結果、GEMは原因遺伝子を上位2候補のうちの1つとして92％の確率で特定し、従来のツールが60％の成功率だったのを上回りました。さらに、他のツールと異なり、GEMは「構造変異」—より大きく複雑な変異—も疾患原因として検出できました。

このために、GEMは膨大で増え続ける知識から学習し、さまざまな集団のゲノム配列データセットや臨床疾患に関する情報と照合し、患者のゲノム配列と医療記録と統合しました。支援のために、GEMは大量の臨床ノートをスキャンするNLPツールと組み合わせることができます。

最近では、GoogleのDeepMindが遺伝性疾患を予測できる新しいAIモデルを発表しました。AlphaMissenseと名付けられたこの言語モデルはタンパク質配列で訓練され、アミノ酸組成から数億のタンパク質構造を予測します。

モデルは0から1の「病原性スコア」を、71億の可能なミスセンス変異それぞれに割り当てました。このスコアは、他の類似変異の影響に関する知識に基づいています。スコアが高いほど、特定の変異が疾患を引き起こす、または関連する可能性が高くなります。

DeepMindの研究者はAlphaMissenseの精度が90％で、変異の89％が分類されたと主張しています。AlphaMissenseの目的は、遺伝子変異の研究を加速し、疾患診断を改善し、新しい治療法をより速く見つけることです。また、医師が患者のDNA中の他の潜在的な遺伝子変異を迅速に除外し、適切な治療を行っていることを確信できるよう支援します。

AIとCRISPR技術を活用する企業

それでは、AIとCRISPRを活用してイノベーションを起こし、人類と社会の向上のためのソリューションを開発している、ヘルスケア分野の有力企業をいくつか見てみましょう。

#1. CRISPR Therapeutics

ツークに本拠を置く同社は、CRISPR技術を用いて一般的な疾患と稀少疾患の治療に取り組む先駆者であり、CRISPR/Cas9および関連技術の知的財産権を取得しました。この戦略的な動きに続き、Crispr Therapeutics (CRSP ) は2023年第4四半期に米国で鎌状赤血球病（SCD）治療用CASGEVYの承認を、英国とバーレーンでSCDおよび輸血依存性ベータサラセミア（TDT）治療用の承認を受けました。

これらの承認を活用し、CEOのSamarth Kulkarniは2024年に次のように述べました：

「私たちはプログラムを推進し、パイプラインを拡大し続け、患者にパラダイムシフトをもたらす遺伝子編集療法を提供することを目指します。腫瘍学、自己免疫、心血管、糖尿病など、さまざまな治療領域で臨床試験を実施する体制が整っています。」

同社の進展と市場の信頼を反映し、Crispr Therapeuticsは時価総額5億ドルで、株価は62.95ドル（年初来0.56％上昇）で取引されています。過去12か月（TTM）の売上は1億7,000万ドルで、EPS（TTM）は-4.48、P/E（TTM）比率は-14.05です。投資家の信頼を示す形で、2024年1月にCathie Wood率いるARK InvestmentがCrispr Therapeuticsの株式16万7千株を取得しました。

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#2. UnitedHealth Group Incorporated

この多角的ヘルスケア企業は、AI、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）を多用しており、COOのDirk McMahonは次のように述べています：

「長期的には、そこには大きな期待があると考えています。」

10年以上前にUnitedHealth (UNH ) GroupはOptumを買収し、同社は意思決定と予測分析に技術とAIを活用しています。第4四半期の決算では、Optum部門の売上が24.2％増の595億ドルとなりました。数年前には、糖尿病患者向けのレベル2デジタル治療プラットフォームを立ち上げ、顧客サポートを最適化するためにバーチャルアシスタンスプラットフォームも導入しました。

時価総額4733.2億ドルのUnitedHealth Groupの株価は現在511.74ドルで、年初来2.8％下落しています。過去12か月（TTM）の売上は3176.2億ドル、EPS（TTM）は23.85、P/E（TTM）は21.46です。

結論

CRISPRはシンプルで迅速なゲノム編集技術として浮上し、遺伝性障害の治療に大きな可能性を持っています。しかし、コストの高さやオフターゲット編集といった課題が依然として残っており、安全性を確保しつつ編集効率の向上が求められています。

CRISPRに加えて、AIもトレンドを認識する比類なき能力で医療の姿を変える技術です。AIとCRISPR技術が組み合わさることで、遺伝子の迅速な理解と遺伝性疾患の医療治療の改善というエキサイティングな可能性が開かれています。

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