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ヒトゲノムシーケンシングとディープラーニングがコロナウイルスワクチンの開発につながる – 意見
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AIコミュニティは、コロナウイルスの高リスク層の治療を探るために、遺伝学者と協力する必要があります。潜在的な治療法の1つは、個人の細胞を取り除き、DNAを編集し、細胞を再注入することです。そうすれば、成功した免疫反応が得られる可能性があります。この方法は、現在他のワクチンにも適用されています。こちらで詳しく説明しています。
最初のステップは、ヒトゲノムを大規模なヒト集団からシーケンシングすることです。
ヒトゲノムのシーケンシング
最初のヒトゲノムのシーケンシングには27億ドルかかり、約15年かかりました。現在、ヒトゲノムのシーケンシングコストは大幅に低下しています。2015年時点で、コストは4,000ドルでしたが、現在は1,000ドル以下です。経済的スケールを考慮すると、コストはさらに低下する可能性があります。
私たちがシーケンシングする必要があるのは、2種類の患者です：
- コロナウイルスに感染していますが、健康です
- コロナウイルスに感染していますが、免疫反応が悪いです
どのデータポイントが最も貴重であるかを予測することは不可能ですが、シーケンシングされた各ゲノムはデータセットを提供します。データが多いほど、疾病ベクターに対する体の抵抗力を高めるDNA変異を特定するオプションが増えます。
現在、国々はこのアウトブレイクにより数兆ドルを失っています。1,000ドルのヒトゲノムシーケンシングコストは、比較的低いものです。両方の集団から少なくとも1,000人のボランティアを募集することで、研究者は大量のビッグデータを入手できます。試験が1桁増加すると、AIにはさらに多くのトレーニングデータが得られ、成功の可能性が大幅に高まります。データが多いほど、成功の可能性が高まるため、10,000人のボランティアを目指すべきです。
マシンラーニング
マシンラーニングの多くの機能が存在しますが、ディープラーニングはデータ内のパターンを特定するために使用されます。たとえば、特定のDNA変異が高免疫力と関連していることが観察され、他の変異が高死亡率と関連していることが観察される可能性があります。少なくとも、どのヒト集団が最も感染症に感染しやすいかを特定できます。
このデータを解読するために、クラウド上に人工ニューラルネットワーク（ANN）を設置し、世界中のシーケンシングされたヒトゲノムをアップロードします。時間が重要であるため、並列コンピューティングにより、ANNが効果を発揮するのに必要な時間を短縮できます。
さらに、ANNによって整理された出力データを別のシステムである再帰型ニューラルネットワーク（RNN）にフィードすることができます。こちらで詳しく説明しています。RNNは、強化学習を使用して、初期のANNによって選択された最も成功した遺伝子を特定します。強化学習エージェントは、シミュレートされた環境を作成して、どのDNA編集が最も効果的かをテストするプロセスをゲーム化します。
シミュレートされた環境は、仮想ゲーム環境と似ており、多くのAI企業はこれまでのeスポーツでの成功により、この分野で優位性を持っています。たとえば、DeepMindやOpenAIなどです。
これらの企業は、ビデオゲームで勝つために最適化された基礎的なアーキテクチャを使用して、シミュレートされた環境を作成し、遺伝子編集をテストし、どの編集が特定の望ましい変更につながるかを学ぶことができます。
遺伝子が特定されると、別の技術を使用して編集します。
CRISPR
最近、初めての研究で、ヒト体内でのCRISPRによるDNA編集が承認されました。これは、1万人の新生児に1人発症する遺伝性疾患の治療を目的としています。この疾患は、網膜の成長と機能に関与する14の遺伝子の突然変異によって引き起こされる可能性があります。この場合、CRISPRはDNAを慎重に標的とし、DNA鎖に軽度の一時的な損傷を引き起こし、細胞が自己修復プロセスを開始します。この修復プロセスには、視力を回復する可能性があります。
この治療が効果的かどうかについてはまだ結果が待たれますが、ヒト体内でのCRISPRの治験承認は画期的です。治療できる潜在的な疾患には、特定の疾病ベクターに対する体の免疫反応の改善が含まれます。
潜在的に、体の自然な遺伝的抵抗力を特定の疾患に操作することができます。対象となる疾患は多様ですが、コミュニティは新型コロナウイルスの治療に焦点を当てるべきです。コロナウイルスは、制御されなければ人口の大量の死をもたらす可能性があります。
最終的な考え
成功するための多くの潜在的な選択肢がありますが、遺伝学者、疫学者、機械学習の専門家が団結する必要があります。潜在的な治療法の1つは、上記のように説明した方法かもしれませんが、まったく異なる方法である可能性もあります。機会は、ヒトゲノムのシーケンシングにあります。
ディープラーニングは、人間が作成した最も優れた分析ツールです。少なくとも、ワクチンの開発に使用することを試みる必要があります。
現在の疫情で危険にさらされているものを考慮すると、これら3つの科学コミュニティは治療法を開発するために協力する必要があります。
