生物学分野で初のAGI実現を決意！医療AI企業Owkinが世界最大のがん空間オミクスデータセットを構築
医療AIは新しい話題ではないが、アーク・ベンチャーズのCEO兼投資部長であるキャシー・ウッド氏の最近の発言が、再び市場の熱狂に火をつけた。彼女の意見では、ヘルスケアは現在最も過小評価されているAI応用分野であり、精密診断と治療、医薬品開発におけるその潜在力はまだ十分に活用されていない。この見解は資本市場の注目を集めただけでなく、医療AI関連セクターの株価変動に直接つながり、医療分野におけるAI技術の巨大な価値を浮き彫りにした。
AI を活用した精密医療の波の中で、Owkin は初のエンドツーエンドの人工知能バイオテクノロジー企業として、最先端の機械学習アルゴリズムと連合学習テクノロジーにより業界の最前線に立っています。同社は、国民が最も懸念している患者データのプライバシー問題を解決しました。さまざまな機関からのマルチモーダルデータ（ゲノミクス、空間オミクス、臨床データなど）を統合することで、研究者や医師が医療データの潜在能力を深く引き出すのに役立ちます。バイオマーカーの発見を加速するだけでなく、精密医療のための信頼できる意思決定の基盤を提供し、乳がんや大腸がんなどのがんの診断と医薬品開発を支援します。
Owkin は 2016 年の設立以来、1 億ドルを超える資金を調達しており、Google Ventures や Sanofi を含む多くの機関から支援を受けています。同社はまた、フランスの注目すべき人工知能スタートアップ20社の1社、2023年に最も注目すべきヘルスケアおよびテクノロジースタートアップの1社、ベストヘルスケアテクノロジー賞、フォーブスAI 50などに選ばれています。
患者のプライバシーを最優先し、集合知でデータサイロを打破
Owkin の成功は、2 人の創設者の専門的な経歴と共通の信念と切り離すことはできません。創設者の一人であるトーマス・クロゼル博士は、臨床血液学および腫瘍学の助教授でした。この経験により、クロゼル博士は患者を助ける方法についてより深い理解を得るとともに、テクノロジーを利用して医療成果を向上させるという決意を固めました。もう一人の創設者であるジル・ウェインリブ博士は、長年 AI 生物学の分野を研究しており、ニューラル ネットワーク、機械学習、創薬、精密医療に関する多くの論文を発表しています。 2人は、AIがヘルスケアを強化するという共通の信念のもと、Owkinを設立しました。
Owkin の中心的な使命は、精密医療を実現すること、つまり従来の「万人に当てはまる」治療モデルを避け、各患者の固有の生物学的特性に基づいて治療計画をカスタマイズすることです。このニーズが緊急に求められているのは、がんは患者ごとに遺伝的にも症状的にも異なるにもかかわらず、多くの患者が依然として同じ治療計画を受けており、その効果が著しく制限される可能性があるためです。
Owkin は、AI 技術を使用して、マルチモーダル患者データ内のさまざまなバイオマーカーを識別し、患者をサブグループに分類し、各タイプの患者を最適な治療ターゲットと照合し、標的薬の開発を促進し、疾患診断ツールを最適化し、真にパーソナライズされた医療を実現する道を歩んでいます。上記の目標を達成するための鍵は、患者データのプライバシーを確保しながらデータを共有する方法にあります。
過去には、研究者が自分の興味のある特定の領域を調査することが多かったため、「データ アイランド」が生じていました。トーマス・クロゼルは、真のイノベーションは学際的な統合から生まれると考えています。臨床、単一細胞、空間オミクス、組織学などのマルチモーダル データを統合し、データ サイエンティスト、臨床医、学者、製薬会社が共同で研究に参加できれば、新しい疾患メカニズムの発見が加速し、よりターゲットを絞った精密医療方法が開発されるでしょう。つまり、データ共有は解決策の 1 つです。しかし、医療データには個人情報が含まれており、データ共有にはプライバシー漏洩のリスクが伴うことが多く、多くの医療機関がデータ共有に消極的です。
この問題を解決するために、Owkin 氏は Federated Learning を使用しています。Thomas Clozel 氏はこれを、主要な機関がデータを共有せずに人工知能モデルを共同でトレーニングできるようにするものと簡単に定義しています。
具体的には、フェデレーテッド ラーニングにより、複数のデータ プロバイダー (医療センター、研究機関、バイオ医薬品会社など) が共同で分散型の機械学習モデルをトレーニングできるようになります。つまり、患者データは常にそれぞれのサーバー上に保存され、アルゴリズムと予測モデルのみがサーバー間で転送されます。つまり、アルゴリズムは異なるデータセンターに送信され、ローカルでトレーニングされます。トレーニングが完了すると、アルゴリズムのみが中央の場所に戻り、改善された予測が各ローカル データセットに送信され、さらに改良されます。下の図に示すように、このアプローチを使用して、Owkin は 83 のパートナーからの 11 のモダリティからの患者データを統合しました。
つまり、フェデレーテッドラーニングは、患者のプライバシーを確保しながら、大規模なデータの解放を可能にします。同時に、さまざまなデータを分析して得られた結論や研究結果を集合的に共有できるため、医学研究の進歩が加速されます。この技術の普及を促進するため、Owkin 氏は臨床研究や医薬品開発などに活用できる連合学習ソフトウェア Substra をオープンソース化しました。
オープンソースのアドレス:https://github.com/substra
2023年6月にOwkinがMOSAIC（Multi-Omics Spatial Atlas of Cancer）と呼ばれるプロジェクトを立ち上げたことは特筆に値します。同社はトップクラスのがん研究病院と協力し、7つの難治性がん（NSCLC、卵巣がん、膀胱がん、中皮腫、神経膠芽腫、乳がん、DLBCL）の患者7,000人からマルチモーダルデータを収集しました。報告によると、これは世界最大の癌空間オミクスデータセットです。既存のデータセットの 100 倍の大きさです。このデータを使用して、Owkin は高度な人工知能アルゴリズムを開発し、治療の推奨を提供することができます。
MOSAICアドレス:
https://www.mosaic-research.com
生物学における初の汎用人工知能の実現を目指す
Owkinは今年1月、過去8年間に蓄積してきた方法論とAIエージェントをシステムに統合し、生物学分野初の汎用人工知能（AGI）の実現を目指してOwkin K1.0 Turbigoを発売すると発表した。 トーマス・クロゼル氏は次のように語った。「Owkin の目標は、Owkin K をこの分野の標準オペレーティング システムにすることです。すべての製薬会社、バイオテクノロジー企業、学術研究機関が当社のシステムを使用して研究の実施方法を革新し、長年の障壁やデータ障壁を打ち破れることを願っています。」
具体的には、K1.0 システムは 100 万人を超える患者からのマルチモーダル データを統合し、基本モデルと大規模マルチモーダル モデルを使用して分析することで、パートナーに深い生物学的洞察を提供します。同時に、Owkin のウェットラボは、AI によって生成された生物学的洞察を検証し、新しい実験データを K1.0 にフィードバックして、モデルのパフォーマンスを継続的に向上させます。この「データ - モデル - 実験」の閉ループ設計により、K1.0 を継続的に最適化できます。
K1.0 システムは、バイオマーカーの発見、ターゲットの特定、患者集団のスクリーニング、臨床試験の最適化、AI 診断の開発をサポートする幅広いアプリケーションを備えています。すべての機能は、新しく発見されたバイオマーカーに基づいており、精密医療の開発を促進することを目的としています。
現在、このシステムはサノフィ、BMS、アストラゼネカなどの製薬大手をサポートしています。このシステムの最初の開発プロジェクトは、固形腫瘍患者用のEP2/EP4/DP1の三重阻害剤であるOKN4395で、フェーズI臨床試験で患者に投与されています。同時に、Owkin のターゲット特定ツール TargetMATCH と薬剤ポジショニング ツール DrugMATCH もパートナーのパイプラインの開発を支援しています。
医薬品開発における優れた実績に加え、Owkin はがん診断においても大きな進歩を遂げています。
臨床現場では、どの患者が再発し、どの患者の状態が安定したままであるかを医師が正確に予測することが難しい場合がよくあります。しかし、この予測能力は、個別化された治療計画を策定する上で非常に重要です。再発リスクの高い患者を正確に特定できれば、医師は適時に治療戦略を調整し、治療の強度を高めることができます。状態が安定している患者の場合、不必要な治療介入を減らし、生活の質を向上させることができます。
AI技術はバイオマーカーのスクリーニングの効率を向上させるだけでなく、緊急症例の優先順位付け、患者の予後と治療反応の詳細な分析、医師がより迅速かつ正確な意思決定を行うのに役立ちます。これは、医療資源が限られている地域では特に重要です。この需要に応えるため、Owkin は、大腸がん診断ツール MSIntuit® CRC および MSIntuit® CRC v2、乳がん診断ツール RlapsRisk® BC など、数多くのがん診断ツールを開発しました。
2024 年 11 月、Owkin は AI 腫瘍病理学企業 Proscia と協力し、同社の MSIntuit® CRC v2 ツールを Proscia の Concentriq® ソフトウェア プラットフォームに統合して、病理学者が MSS/pMMR 大腸がん患者を事前スクリーニングし、大腸がんの診断と治療における精密医療の徹底的な応用を促進できるようにしました。 MSIntuit® CRC v2 は、CE-IVD 認証を取得した MSIntuit® CRC ツールのアップグレード版であり、検出感度は 95% と非常に高いことは特筆に値します。同社はまた、大腸がんの診断を最適化するために、バーミンガム大学医学部やCerba Pathなどの機関と提携しています。乳がんの診断に関しては、OwkinはAster Insights、Gustave Roussy、AstraZenecaなどの企業とも提携しています。
全体として、Owkin の革新的なプラットフォームと広範なパートナーシップ ネットワークは、世界中の患者にさらなる希望をもたらしています。同社は今後、マルチモーダル空間データを自動的に分析できる一連のエージェントを開発し、次世代の Owkin K2.0 オペレーティングシステムを自社の研究室に統合して、エージェント駆動型の自動ロボット研究室を構築する予定です。これらのエージェントが将来的に独自の研究プロジェクトを独立して実行できるようになり、医学研究の効率が大幅に向上する可能性があると考えられます。私たちは、Owkin が AI とヘルスケアの統合における変革を今後もリードしていくことを期待しています。
AIは医師に取って代わることはできないが、協力することで双方に利益のある状況が生まれる
オウキンの戦略およびマーケティング責任者であるアンナ・ユイグエス・デポワント氏はかつてこう指摘した。「学術センターなどの研究機関と協力することで、インフラの共同展開、データの準備、予測モデルのトレーニング、結果の検証、そしてトップクラスの科学雑誌への共同結果の発表が可能になります。私たちは常に、協力が医学研究の進歩を促進する鍵であると信じています。」この観点は、医学研究における協力の重要性を浮き彫りにしています。
これまで、医師は一般的に AI に対して慎重でした。たとえば、AI の診断が信頼できるのか、本当に患者を助けることができるのかを心配していました。中には、AI はテクノロジー業界の誇大宣伝に過ぎないと考える医師もいました。しかし、画像認識、病気の予測、個別治療などの分野で AI が継続的に進歩するにつれ、人々は徐々に AI の可能性に気づき始めています。例えば、Googleが発表したMed-PaLM 2モデルは、USMLE医師資格試験で86.5点という高得点を獲得し、人間の医師のレベルに近いかそれを超えており、医療分野でAIが明るい未来を持っていることをさらに証明しています。
AIの急速な発展にもかかわらず、北京市党委員会副書記で首都医科大学付属北京天壇病院院長の王永軍氏は、AIは医師に取って代わるものではなく、臨床業務を補完し強化するものとみなされるべきだと述べた。実際、AIは主にデータ分析や補助診断の役割を果たしていますが、臨床手術や緊急事態などの複雑な状況に直面した場合、医師の経験、専門的な判断力、適応力が依然として不可欠です。さらに、ヘルスケアはテクノロジーだけではなく、ケアと共感も重要であり、この点では AI がさらに進歩する必要があります。
将来的には、AIと医師が協力してこそ、医療業界の進歩を真に促進し、より包括的で質の高い医療サービスを患者に提供できるようになります。
参考文献: