人工知能
AIと神経科学の相乗効果が高まる：人間の脳解読へ
人工知能（AI）は最近話題になっており、OpenAI の ChatGPT、Google の Bard、Elon Musk の Grok といったチャットボットが大きな注目を集めています。しかし、AI自体はこれらのチャットボットほど新しいものではなく、実際には1950年に科学者アラン・チューリングが論文「Computer Machinery and Intelligence」で機械知能のテストとして「イミテーションゲーム」を提案したことに遡ります。
チューリングは論文の中で「機械は考えることができるか？」と問いかけ、コンピュータと人間のテキスト応答を区別しようとする人間の審問者を用いた「チューリングテスト」を提示しました。
それ以来、技術の進歩により、より高度なAIシステムが開発され、医療をはじめ、最も複雑なヒトの臓器である脳の理解と治療など、さまざまな分野で活用されています。
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AIと神経科学の進展
広義には、AIシステムは推論し、学習し、人間の認知機能に一般的に関連するタスク、例えばパターンの識別や大量のデータを処理して音声を解釈することを実行します。
AIは基本的に、コンピュータがさまざまな高度な機能を実行できるようにする技術の集合です。現代コンピューティングのイノベーションの背骨であるAIは、以下を含むさまざまな分野を網羅しています。
- データ分析
- ハードウェアおよびソフトウェアエンジニアリング
- 言語学
- 神経科学
- 心理学
言語翻訳や画像認識といった複雑な認知タスクを支援し、認知プロセスをシミュレートするこれらのAIモデルは、生物学的なニューラルネットワークに基づいています。ニューラルネットワークは相互接続されたニューロンの複雑なシステムであり、機械が音声、画像、パターンを理解できるよう「訓練」するのに役立ちます。
複雑で高度なヒトの脳は、人間の拡張の可能性を解き明かす上で科学者にとって課題となっています。しかし、AIはAppleのSiri、AmazonのAlexa、IBMのWatsonといった製品の開発に活用されてきましたが、真に変革的なインパクトは、人工ニューラルネットワークが何世紀にもわたる生存の成果である人間固有の知性と組み合わされたときに初めて実現されるでしょう。
コンピュータはまだ人間の完全な柔軟性には及びませんが、特定のタスクを実行できるプログラムは存在し、AIの応用範囲は日々拡大しています。この技術的進歩と科学の発展が相まって、AIは医療診断や治療への活用が顕著に進んでいます。
複数の情報源から大量の患者データを分析して医療提供者を支援することで、AIは患者の健康状態を包括的に把握し、より正確な予測と情報に基づく治療判断を可能にします。これにより、潜在的な健康問題を生命に関わる前に早期に検出できるようになります。さらに、AIを活用することで医療提供者は日常的な業務を自動化し、より複雑な患者ケアに注力できるようになります。
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AIが人間の脳をより深く理解する役割
神経科学における画期的な研究により、以下のような高度な脳画像技術が開発されました。
- 脳波計測（EEG）
- 機能的磁気共鳴画像法（fMRI）
同時に、機械学習やディープラーニングを中心としたAIアルゴリズムが高度化することで、両分野の交差点が生まれました。このシンクロニゼーションにより、科学者は前例のない規模で脳データを分析・理解できるようになっています。
神経系と脳に焦点を当てる神経科学とAIの交差は、特にデータ分析の領域で顕著です。現在、AIは科学者や研究者が脳領域を前例のない精度でマッピングできるよう支援しています。これは、AIの技術的進歩により脳データの複雑なパターンを分類し、相関関係を導き出すことが可能になったためです。この協働は、研究者が神経経路をより深く理解する道を開いています。
AIの支援により、診断プロセスの予測精度、速度、効率が向上し、医療診断が改善される可能性があります。AI駆動の脳画像研究は、臨床症状が現れる前に脳構造の微細な変化を検出しており、早期発見と介入の大きな可能性を持ち、神経変性疾患へのアプローチを革命的に変える可能性があります。
例えば、先月末、研究者はAIを活用して注意欠陥・多動性障害（ADHD）患者の特殊な脳MRIスキャンを分析しました。ADHDは一般的な障害で、米国では6歳から17歳の子どもや青年で推定570万人が診断されています。
スマートフォンの普及に伴い増加しているこの障害は、患者の生活の質に大きな影響を与える可能性があります。ADHDの子どもは注意力や活動の調整に困難を抱えることが多く、早期の診断と介入が管理の鍵となりますが、研究共同著者のジャスティン・フインは次のように述べています：
「診断は極めて困難です。」
本研究では、分数異方性（FA）値を入力として使用し、ディープラーニングAIモデルを訓練してADHDを「定量的かつ客観的な診断フレームワーク」で診断しました。
ご覧のとおり、脳スキャンや患者履歴に関する膨大なデータセットをAIに供給することで、アルゴリズムは人間には見つけにくい微細なマーカーを識別できます。これにより診断精度が向上し、早期介入と患者の転帰改善につながります。
脳科学の秘密を解明するために新しい脳画像技術を研究し、それをAIと結びつけて脳をシミュレートすることは、AIと人間の知性のギャップを埋める方法でもあります。すでにNeuralinkなどの企業によって脳コンピュータインターフェース（BCI）の多くの進展が見られます。BCIは脳を外部デバイスに直接接続し、障害者が思考だけで義肢を操作し、世界とやり取りできるようにし、科学的・実用的な応用の可能性を示しています。
人間の知性とAIの融合は最終的に「スーパー・ヒューマン」を創出する可能性がありますが、視覚と言語処理を統合したコンピューティングモデルが必要です。人間の脳が行うように包括的なコミュニケーションを実現するためです。この文脈で、バーチャルアシスタントは単純なタスクから複雑なタスクまで対応できますが、機械は人間らしいコミュニケーションスキルのために、より豊かな文脈を理解できるよう学習する必要があります。
AIが人間の脳治療で果たす役割の拡大
医療において、診断は症状、病歴、検査結果を分析して疾患や病状を評価することを指します。その目的は、画像検査や血液検査などのテストを活用して医学的問題の原因を特定し、正確な診断を行い、効果的な治療を提供することです。また、診断は病状の進行をモニタリングし、治療効果を評価するためにも使用されます。
治療におけるAIの可能性は非常に魅力的です。人工知能は個人の脳特性や医療歴、遺伝情報、生活習慣データなどを分析し、個別化医療を提供できます。このように、AIは各患者の脳の独自の複雑さを考慮したカスタマイズされた治療計画を約束します。
データ中の独自でバイアスのないパターンを特定することで、AIは新たなバイオマーカーや介入方法を発見する可能性もあります。AIベースのシステムは手作業よりも高速かつ効率的であり、人為的エラーを大幅に削減します。
研究チームは最近 AI を使用して予測した薬剤分子の合成に最適な方法を予測しました。この手法は、論文の第一著者であるデビッド・ニッパによれば、必要な実験回数を「大幅に」削減する可能性があり、その結果「化学合成の効率と持続可能性の両方を向上させる」とされています。
AIモデルは信頼できる科学的研究と自動化ラボの実験データで訓練され、任意の分子に対するボリル化位置を正確に予測し、化学変換に最適な条件を提供できます。既に既存の有効成分の中で追加の活性基を導入できる位置を特定するために使用されており、このモデルは既知の薬剤有効成分の新しくより効果的なバリアントを迅速に開発するのに役立ちます。
AI統合に取り組む主要製薬会社
それでは、医療分野で上場している企業のうち、AI技術を活用しているいくつかの企業を見てみましょう。
1. Novartis (NVS)
この製薬大手は、バイオ医薬データ分析や薬剤探索・開発のためにAIに投資しています。時価総額は2,234.8億ドルで、Novartis の株価は現在98.27ドルで取引されており、今年は8.17%上昇しています。過去12か月（TTM）の売上高は478.8億ドルで、EPS（TTM）は3.59、P/E（TTM）は27.30、ROE（TTM）は14.94%です。一方、配当利回りは3.57%です。
(NVS )
Novartis は、公共の健康記録、処方データ、内部データ、医療保険請求などの膨大なデータセットを分析し、臨床試験の設計を最適化するために潜在的な試験患者を特定するなど、AIを事業全体に統合しています。AIツールの使用により、Novartis は患者の試験参加登録をより迅速、低コスト、かつ効率的に行えるようになったと述べています。
2. Pfizer (PFE)
この研究基盤のバイオ医薬品企業は時価総額が1,632.38億ドルで、株価は現在28.97ドルで取引されており、今年は43.58%下落しています。過去12か月（TTM）の売上高は685.3億ドルで、EPS（TTM）は1.82、P/E（TTM）は15.88、ROE（TTM）は11.05%です。一方、配当利回りは5.67%です。
(PFE )
Pfizer は薬剤探索の強化のためにAI活用に大きな関心を示しています。同社はCytoReason、Tempus、Gero、Truveta など多数のAI企業と提携しています。また、腫瘍学臨床試験を改善するために、腫瘍学AI企業Vysioneer とデータ共有契約を締結し、同社が提供するFDA認可のAI搭載脳腫瘍自動輪郭化ソリューション「VBrain」も活用しています。
さらに、予測モデルやツールを創出するML研究ハブの設立に加えて、Pfizer は最大手クラウドプロバイダーの一つであるAmazon Web Services と提携し、薬剤探索と製造にクラウドコンピューティングを活用しています。このパートナーシップは、COVID-19 パンデミックの間、ワクチン開発の製造から臨床試験までのさまざまな側面で特に価値がありました。
3. AstraZeneca (AZN)
このバイオ医薬品企業の時価総額は2,008億ドルで、株価は現在64.86ドルで取引されており、今年は4.44%下落しています。過去12か月（TTM）の売上高は約450億ドルで、EPS（TTM）は1.89、P/E（TTM）は34.29、ROE（TTM）は16.30%です。一方、配当利回りは2.22%です。
(AZN )
英瑞の製薬会社は、薬剤探索のために複雑な生物学データを分析するAIに投資し、AI企業と協力して研究能力を強化しています。最近では、AstraZeneca はAIベースのバイオロジクス薬剤探索企業Absci と最大2億4700万ドルの契約を締結し、がんと闘う抗体の設計を行いました。このバイオロジクス企業は、親和性、製造性、安全性などの特性に基づいて最適な薬剤候補を生成する生成AIを活用しています。
先月、AstraZeneca はイノベーションを加速し臨床試験にAIを導入するために「Evinova」と名付けたヘルステクノロジーユニットを設立しました。同社はAI駆動の「デジタルツイン」への早期アクセスも獲得し、希少疾患部門を通じてVerge Genomics とAI搭載の薬剤探索協定を締結し、Alexion と提携しました。
4. BenevolentAI SA (BAI.AS)
このAI対応の薬剤探索・開発企業の時価総額は864.5億ドルで、株価は現在0.545ドルで取引されており、今年は84.43%下落しています。会社のEPS（TTM）は0.75、P/E（TTM）は0.72です。
BenevolentAI は臨床段階の企業で、アトピー性皮膚炎や慢性疾患・がんの潜在的治療法の開発を目指しています。予測AIアルゴリズムを用いて利用可能なデータや科学文献から必要な洞察を分析・抽出します。今年5月、AIの新時代に備える戦略計画の一環として、支出削減と純現金の確保により財務柔軟性を高めると発表しました。
同社はGSKやNovartis などの大手製薬企業と確立されたパートナーシップを持ち、AstraZeneca との協業では線維症や慢性腎臓病の薬剤開発に取り組んでいます。数か月前、BenevolentAI はMerck KGaA とも提携し、腫瘍学と神経炎症の専門知識を活用して、実用的な小分子候補の探索に焦点を当てたAI主導の薬剤探索計画を支援しています。
結論
ご覧のとおり、AIは脳疾患の診断と治療を向上させる膨大な可能性を持っています。正常な脳活動からの微細な偏差に基づいて脳障害を予測することさえ可能であり、患者の転帰改善と、より効率的かつ効果的な医療システムにつながります。しかし、AIとヒトの脳の交差点は倫理的懸念がないわけではなく、厳格なプライバシー保護が求められることは留意すべきです。
