標的の癌細胞だけを免疫システムが狙い撃ち...進化型AIを駆使した「新たな癌治療」とは？

そこで、大量のデータを消化するためにAIの出番だ。AIは急速に癌研究の中心的なツールになりつつある。AIを使えば、治療に反応するかどうかに関連する細胞や、その組み合わせを特定できるだろう。

そして、解決策を提案し、患者の免疫システムが癌に打ち勝つことを妨げているものを排除する薬を設計することもできるだろう。

14年創業のインシリコ・メディシンは、数十万人の生検サンプルなど一般に入手可能なデータを使ってAIを訓練している。現在は2万個の遺伝子を癌への寄与度に基づいてランク付けし、生物学的経路をモデル化して、どの遺伝子が癌を進行させるのか、何が癌を引き起こすのか、どの薬が最も効果的かを解析するプロセスの自動化を進めている。

昨年2月には71個の低分子を特定し、分子化合物を合成して、一部は動物実験に入った。腫瘍は免疫システムに検出されないように自分を「食べるな」というシグナルを出すが、これらの低分子はそれぞれ、そのシグナルをブロックする独自の構造を持つ。最も有望な候補は最近、初期の臨床試験が始まった。

小型ロボットラボの迅速性

インシリコ・メディシンのロボットラボ「ライフスター・ワン」は、6室・約150平方メートルを完全に自動化されたAIが運営する。同社はこれを2室の移動式ユニットに小型化して病院に設置し、患者の腫瘍のプロファイルを基にパーソナライズした治療法を提供するというプロジェクトを進めている。

ヒトの組織培養物や実験用マウスで治療法を試験し、その際の化合物の合成などの作業は全てロボットが行う。効果的な対症療法を迅速に提供する手法として、医師に「3次元チェス」で癌に勝つチャンスを与えるだろう。

癌医療はここ数十年で多くの失望を味わってきた。非現実的な理想を追いかけていると思えるときもある。だが、大きな進歩も遂げている。

アメリカの癌死亡率（年齢調整後）は20世紀の大半を通じて着実に上昇し、1991年には10万人当たり215人とピークに達した。それが2020年には約144人と33％低下。死亡者の数で見ると29年間で約380万人減っている。その一因は喫煙の減少だが、もう1つ、治療の進歩と早期発見が挙げられる。

ディアスとシャーマは、癌の死亡率を下げる最善の方法は早期発見にあると考える。癌細胞が変異を蓄積したり、微小環境に自らを閉じ込めたり、科学者が理解し始めたばかりの方法で偽装したりする機会がまだ少ない段階で、発見するのだ。