Imec、AI創薬のための欧州生物データ基盤を求める

欧州は、人工知能を活用した医薬品開発のため、生物学的データを生み出し、相互接続するインフラを必要としている。imecで生命科学技術の研究者兼プログラムディレクターを務めるリースベット・ラハエ氏が主張した。ブリュッセルの欧州議会公衆衛生委員会（SANT）で行った発表で、同氏は、病院のデータを、細胞、タンパク質、組織の機能に関する実験情報で補完する必要があると説明した。

要点として、imecは医薬品研究のため、生物学的実験、測定技術、人工知能モデルを組み合わせる欧州基盤の構築を提案している。ラハエ氏は、関連データへのアクセス不足が現在のモデルを制約していると考えている。臨床情報と実験室で生成される情報は、相互補完的な役割を果たす。提案は、研究者、テクノロジー企業、製薬業界、バイオテクノロジー企業、スタートアップの連携を目指すものだ。欧州議会議員らは、データと成果を誰が管理するのか、特許による保護はどう機能するのか、学習データの誤りをどう管理できるのかを質問した。発表者は、医薬品承認における安全性要件を維持すべきだと主張した。公聴会では、新たな欧州の資金提供プログラムや、このアプローチ全体を検証する臨床結果は発表されなかった。

ラハエ氏は、測定技術、データ分析、人工知能を生物学的プロセスの研究に統合する「TechBio」と呼ばれる研究の方向性を説明した。目的は、研究者が疾患を理解し、試験に値する物質や介入をより適切に選べるよう支援するモデルを開発することだ。同氏は、現在の生物学的モデルは成熟の途上にあり、これらすべての目的に必要な信頼性の水準にはまだ達していないと述べた。

課題の一つは、必要とされる情報の性質にある。細胞の反応や分子の効果を理解するためには、モデルを関連する実験や測定によって生成されたデータで訓練しなければならない。発表者によると、こうした情報は大学の研究室、病院、製薬企業に分散しており、個別の断片へのアクセスだけでは、研究者がより完全なモデルを構築する能力が制限される。

提案された基盤は、データを生成する機器と、モデルの訓練にデータを利用するシステムを一体化する。ラハエ氏は、実験室での実験が生物学的モデルに継続的にデータを供給し、モデルの予測が新たな実験の方向性を示す研究プラットフォームを説明した。同氏は、実験能力、自動化、計算開発を組み合わせる概念として「バイオファウンドリー」を用いた。

発表で研究者は、DNAシーケンシング、神経活動の記録、微小化された生物学的システムを用いた毒性試験の例を挙げた。これらの技術は、生物と介入への反応について異なる種類の情報を生み出す。別に言及された分野はDNA合成であり、設計した生物学的構造を構築・試験することで、細胞療法や遺伝子治療の研究を支援できる。

ラハエ氏は、これらの実験データが臨床情報を補完すると強調した。欧州ヘルスデータスペースは、その規則の下で研究のための医療データ利用を支援できるが、生物学的モデルの設計には、患者の診療記録には存在しない情報も必要となる。タンパク質、細胞、組織に関する測定は、臨床観察が答える問いとは異なる研究上の問いに必要である。

議会に示された提案は、欧州における協力の組織化にも関わる。研究者は、半導体研究における協力の経験を生かし、技術パートナー、製薬・バイオテクノロジー企業、新興企業を結集するよう求めた。同氏の評価では、欧州は共通基盤とこれらの分野の連携を支援し、欧州における研究開発および医薬品開発の能力を維持できる。

データの管理権は、欧州議会議員らの中心的な質問の一つだった。ラハエ氏は、データとモデルを保有する企業が将来の生物学研究で重要な地位を得る可能性があると警告し、欧州当局に対し、患者と産業への影響を分析するよう求めた。同氏は、データを公的に保有するのか民間で保有するのかについて単一の解決策を示さなかったが、この選択には政策面での慎重な検討が必要だと主張した。

欧州議会議員のオンドジェイ・ドスタール氏は、特許の観点からこれらのシステムの成果をどう捉えるべきか、またデータ提供者の貢献をどう評価すべきかを質問した。議論では、研究基盤、モデル開発者、情報提供者の間で創出価値をどう分配するかという問題が提起された。発表者の回答は一部の発明を保護する可能性を検討したが、公聴会はモデルやその成果の特許性について一般的な法解釈を確立するものではなかった。

アンドラーシュ・クルジャ氏は、診断のコーディング慣行に関係するものを含め、医療データの偏りをどう管理できるのか、また研究の加速と長期的な影響の評価をどう両立させるのかを質問した。ラハエ氏は、より大規模なデータセットの利用が特定の偏りの特定に役立つ可能性があると考えたが、これは自身の見解であり、病院運営の専門家ではないと説明した。データセットの拡大は、すべての誤りがなくなる保証として示されたわけではない。

承認に関して、同氏の立場は、人工知能の支援で開発された医薬品も同様に厳格な安全性要件を満たすべきだというものだった。目指す利益は、候補物質の選択を改善し、有効性が証明されないプロジェクトへの投資を減らすことにある。この研究上の見方は、製品を臨床使用する前に、その品質、安全性、有効性を証明することに取って代わるものではない。

Imecは、ナノエレクトロニクスとデジタル技術の研究センターであり、生命科学向けの機器も開発している。SANTで紹介された活動は、異なる基盤と専門知識を持つ分野の協力を通じて、測定技術と計算能力を生物学・医療上の課題に活用することを目指している。

議論は、この研究の機会、限界、発展条件について意見を交換する場となった。提案された基盤への欧州予算、義務的な実施スケジュール、人工知能で設計された医薬品のための特別な承認手続きは定められなかった。-ai-drug-development-european-biological-data-infrastructure