AI活用でアルツハイマー治療薬の臨床試験を効率化、早期段階の患者への効果を確認

AIを活用したアルツハイマー病治療薬の臨床試験最適化 アルツハイマー病の治療薬開発において、AIモデルが新たな可能性を開くと期待されています。このモデルは、臨床試験における被験者の選別を精緻化することで、患者への効果を見極める精度を高め、新薬の開発コストを削減し、より迅速に進行させることが可能となりました。 劍橋大学の研究チームは、あるアルツハイマー病薬の既完了臨床試験データを再評価しました。AIを用いて、被験者を早期段階で徐々に進行していく軽度認知障害と、急速に進行する轻度认知障碍の2つのグループに分け、それぞれの群に薬剤がどの程度効果的かどうかを評価しました。結果、薬は早期段階で緩やかに進行していく患者グループで認知機能の低下を46%抑制することが確認されました。 このAIモデルは、記憶テスト、MRIスキャン、血液検査などの標準的な診断方法に比べて、患者のアルツヒマー病進行リスクを3倍以上の精度で予測します。早期段階の患者を正確に分類することで、効果的な治療を受けられる可能性のある患者を特定し、臨床試験の進行を迅速化し、費用を削減することが可能となります。 アルツハイマー病は脳に現れる最初の疾患指標であるベータアミロイド蛋白質を対象としています。この研究では、薬剤が両グループでベータアミロイド蛋白質の除去に成功しましたが、症状の改善は早期段階で緩やかに進行する患者に見られました。 研究の上級著者である剑桥大学心理学部のゾー・クルツィ教授は、「新たな約束の薬が効果的なのは、病状が進行している初期段階の患者に早めに投与される場合です。このAIモデルにより、患者を正確に識別し、適切な薬剤を選択することが可能になります。これにより、臨床試験がより精密に進行し、効率的に新薬開発が進むでしょう」と述べています。 「私たちは、AIモデルで各患者の進行速度をスコア化し、徐々に進行する患者と急速に進行する患者を正確に分割することが可能となりました。これにより、それぞれのグループに対して薬の効果を見ることができ、アルツハイマー病の治療薬開発が大きく加速するものと期待しています。」 英国国立保健サービス（NHS）の東イングランド支局のイノベーション部門であるHealth Innovation East Englandは、クルツィ教授のAI駆動アプローチを臨床ケアに導入する支援を行っています。このアプローチは、患者個々の病状に合わせて有効な治療薬を迅速に提供することができ、NHSの認知症ケアの負担を軽減する有望な手段となります。 Health Innovation East EnglandのPrincipal Advisorであるジョアナ・デムシー氏は、「AIによる個別化された薬剤開発は、認知症ケアにおけるNHSの圧力とコストを大幅に軽減する可能性があります。患者に対する治療の効果をいち早く把握できるため、より早く効果的な薬が利用され、認知症患者に対する対症療法が改善されることが期待されます」とコメントしています。 アルツハイマー病は英国では最も多い死因であり、世界でも主要な命を奪う疾患の一つです。年間1.3兆ドルの経済的負担があり、2050年までに Cases are expected to triple. Despite significant investment, the success rate of clinical trials for dementia treatments remains dismally low, with a 95% failure rate and over $43 billion spent on R&D. However, this AI-driven approach holds promise in overcoming these challenges by providing a more tailored and efficient way to develop and test drugs.** クルツィ教授は、「私たちが愛する人々を認知症から救うために、薬剤開発を加速させる必要があります。過去30年で400億ポンド以上が研究費として投入されているにもかかわらず、今後30年待つわけにはいきません。認知症に対する新たな精密治療法の発見を加速するために、AIが果たす役割は非常に大きい」と締めくくっています。