AI と機械学習は感染症と戦う可能性を秘めています

Nov 24, 2023

出典: ゲッティイメージズ

マーク・メルキオナ著

2023 年 7 月 26 日 - 新しい研究では、公衆衛生に対する感染症の脅威が続いているにもかかわらず、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の機能がこの問題に対処し、将来のパンデミックに対する枠組みを提供するのに役立つことが記載されています。

研究や生物学の進歩に関係なく、感染症は依然として問題です。 この対立に対処するために、治療や診断などの一般的な方法が適用されます。 多くの場合、合成生物学のアプローチはイノベーションのプラットフォームを提供します。 研究によると、合成生物学は多くの場合、定量的な生物学的仮説と実験データ、もう一つは生物学の制御を可能にする核酸やペプチドなどの要素の理解という 2 つの開発カテゴリーに分類されることが示されています。

研究によると、AI の進歩によりこれらの要因が考慮されています。 生物学と感染症の複雑さを考慮すると、高いレベルの可能性があります。 そこで研究者らは、AIと合成生物学の関係が感染症とどのように闘えるかを検討した。

このレビューでは、感染症における AI の 3 つの用途 (抗感染症創薬、感染生物学、診断) について説明しました。

さまざまな抗感染症薬がすでに存在しているにもかかわらず、薬剤耐性がその有効性を上回ることがよくあります。 AI と ML は、トレーニング モデルを使用して新薬を定義したり、既存の薬を適用したりしながら、低分子データベースを検索することで、新薬の開発に大きな役割を果たします。

感染生物学の合併症は広範囲に及び、主に細菌、真核生物、ウイルス病原体の活動が原因です。 これらの要因は宿主の反応に影響を与える可能性があり、したがって感染の経過に影響を与える可能性があります。

ただし、ML モデルでは、核酸、タンパク質、その他の変数を分析して、宿主と病原体の相互作用や免疫応答の側面を決定できます。 研究では、宿主細胞の変化、免疫原性の予測、その他の活動に関連する遺伝子やタンパク質間の相互作用を定義できることも示されています。

また、遺伝子発現の最適化と抗原予測は、教師ありモデルを通じてワクチンや医薬品の開発を支援してきました。

AI と ML は診断に応用できます。 これまでの事例が示しているように、感染症の検出速度は感染拡大の進行に大きな影響を及ぼします。 ただし、AI と ML を通じて、研究者は感染症を特定し、薬剤耐性を予測できます。 これは主に、要素を適切にプログラムし、生体分子ネットワークからの重要な情報を強調表示する能力によるものです。

これらの方法がもたらす可能性のある機会や課題に関係なく、それらは感染症治療の将来にとって不可欠です。 AI の開発が進むにつれて、バイアスを避けるために幅広いデータセットを考慮することが重要です。

さまざまな研究活動でも、AI の機能と AI が医療をどのように進歩させることができるかが実証されています。

たとえば、2022 年 4 月の研究では、非造影腹部 CT 画像を使用して膵臓の健康に関連する要因を分析し、2 型糖尿病のリスクを判断する AI モデルの作成が含まれていました。

研究者らは、数百枚の画像とさまざまな測定値を使用して、糖尿病と相関する要因を定義しました。 一貫した正確な結果により、研究者はこの分析が糖尿病を検出するための効果的なアプローチであると判断することができました。

「この研究は、臨床的課題に対処するための自動化手法の広範な利用に向けた一歩です」と研究著者のロナルド・M・サマーズ医学博士とヒマ・タラム医学博士および博士課程学生はプレスリリースで述べた。 「また、糖尿病患者に起こる膵臓の変化の理由を調査する将来の研究にも役立つ可能性があります。」

このような研究活動は、AI が医療においてどのように役割を果たし続けているかを示す重要な例です。