EXPLORINEER
ja

アーカイブ — US — techcrunch

AI、がん治療への道は遠いと指摘　スタートアップが解決策を提案

バイオテクノロジースタートアップのVivodyneは、AIが薬の発見においてデータの不足に直面していると主張しています。同社のHIVEロボット研究所は、現行のAIモデルには欠如している重要な生物学的データを生成するために人間の組織を培養することができ、薬のテストにおける高い失敗率をもたらす制約に対処しています。人間の反応の正確なシミュレーションを開発することで、Vivodyneは薬の開発を改善し、新しい治療法を臨床試験により信頼性高くもたらすことを目指しています。

要点

  • Vivodyneは、AI薬物発見において、人間の組織サンプルよりも動物実験に過度に依存しているデータ問題を特定しました。
  • CEOのAndrei Georgescuは、適切な人間ベースの証拠がないままにがんを治すと主張するAIに対し、批判的であり、AIの予測と現実世界の生物学との間に乖離があることを強調しています。
  • VivodyneのHIVEラボは、人間組織を自律的に作成し研究でき、人間の器官反応をシミュレートする際に高い予測精度を達成しています。
  • 製薬業界は、動物実験を通過した薬の失敗率が90％であり、より正確な予測モデルの必要性を示しています。
  • Vivodyneは、主要な製薬企業と提携して、臨床試験前に薬の試験結果への信頼性を向上させる取り組みを行っています。

なぜ重要か

  • バイオテクノロジーの現在のトレンドは、薬の発見にAIと人間固有のデータを統合することを重視しています。
  • 疾病治療にAIを利用した歴史的な試みは、モデルから人間の臨床試験への結果がうまく適合しないという懸念から疑問視されてきました。
  • 2025年には、複雑な人間の生物学や疾患モデリングとの相互作用を含む、AIの応用が大幅に進展すると予測されています。

Vivodyneは、AIの予測と人間の生物学の間のギャップを埋めるためにHIVE labsを使用した革新的なアプローチを目指しており、薬の発見の革命化や臨床試験の成功率の向上の可能性があります。