人工知能は人間の臨床試験に取って代わることができるでしょうか?

2013年のノーベル化学賞受賞者であるアリエ・ワーシェル氏は、COVID-19パンデミックと製薬業界におけるコンピューター技術の重要な役割に焦点を当て、「今日私たちが持つ膨大な計算能力は、これまで解決できなかった多くの問題を解決することができます」と述べた。

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新型コロナウイルスを例にとると、ヴァッシャー氏と研究チームは昨年6月にコンピューターによる研究手法を通じてウイルスの変異の可能性を予測し、実際に変異が起こる前に関連研究を行っていた。医薬品開発では、コンピュータを使用して医薬品の結合親和性を計算することもできます。

世界トップ科学者協会の副事務局長であり、世界トップ科学者協会国際共同実験室の上級科学者であるヤン・ジャンタオ氏は、新薬の研究開発における人工知能の応用について言及した。生物学研究、医薬品の発見など、重要なのは数字だけではなく、実際の効能、機能、効果、そして薬が患者に有害であるかどうかです。

「人工知能は現在非常に人気があり、特に過去3年間で、注目の分野となった」中国科学院の院士、江華良氏の見解では、人工知能はまだ新しい技術に過ぎず、我々は依然としてそれを使用するには細心の注意を払う必要がある。

「人工知能は、医薬品開発の時間を短縮したり、臨床試験で臨床データを収集してモデルを構築したり、医薬品が成功するかどうかを予測したりできる先進技術です。5年以内に実現できるかもしれません。」同時に、江華良氏は、実際の臨床試験では、臨床試験は人体に対して行う必要があるため、人工知能では実現できないため、まだ問題があるとも述べた。

「臨床試験は人工知能ではなく、人間の身体に対して行われるべきだ」と、院士の江華良氏とノバルティス・グローバル・ドラッグ・デベロップメント（中国）の責任者である王興立氏は、臨床試験における人間の主観的な地位を強調した。王興立氏は数年前にIBM研究所の臨床研究における機械学習の最先端の応用を目にしたが、それでも人工知能は実際の人間の臨床試験に取って代わることはできないと述べた。

薬はすべての患者に適しているわけではありません。では、患者にとってどのように役立つのでしょうか。何百万もの化合物の中からおそらく 1 万が最終的な薬になるかもしれませんが、その受容体はごく限られた範囲の患者にしか適用できない可能性があります。

「臨床試験ではサンプル数が比較的少ないため、人工知能を使って、多数の他の患者に対する薬の効果を測定する必要があります。臨床試験で受容体リクルートメントルールをどのように変更できるでしょうか。この点で人工知能が役立ち、薬の特異性を向上させ、薬の開発サイクルを短縮することができます」と王興立氏は述べた。