人工知能
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可能性 – 意見
AIコミュニティは、コロナウイルスに最も危険なリスクがあると考えられる人々の治療法を発見するために、遺伝学者と協力しなければなりません。潜在的な治療法の1つは、患者の細胞を取り出し、DNAを編集し、細胞を再注入することで、効果的な免疫反応が得られる可能性があります。これは、現在、他のワクチンの開発にも取り組まれています。
最初のステップは、ヒトゲノムのシーケンシングを、ヒト集団の相当数から行うことです。
ヒトゲノムシーケンシング
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、ほぼ15年かかりました。現在、ヒトゲノムのシーケンシングのコストは大幅に低下しています。2015年の時点で、コストは4,000ドルでしたが、現在は1,000ドル以下に低下しています。このコストは、経済的規模が考慮されれば、さらに数パーセントポイント低下する可能性があります。
私たちは、2つのタイプの患者からゲノムをシーケンシングしなければなりません：
- 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、病気の原因となるDNAの変異を特定するオプションが多くなります。
国々は現在、このアウトブレイクにより数兆ドルを失っていますが、ヒトゲノムのシーケンシングのコストは1,000ドルと比較的低いです。両方の集団から少なくとも1,000人のボランティアが必要です。試験が1桁増加すると、AIはさらに多くのトレーニングデータを得ることができ、成功の可能性が数桁増加します。データが多いほどよいので、10,000人のボランティアを目標とする必要があります。
マシンラーニング
マシンラーニングの複数の機能が存在しますが、ディープラーニングはデータから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変数が高い免疫力と関連していることが観察され、他の変数は高い死亡率と関連していることがわかるかもしれません。少なくとも、どのヒト集団のセグメントが最も感染性が高いのか、そしてどれが隔離されるべきかを学ぶことができます。
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）を配置し、世界中から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。時間が重要なので、並列コンピューティングによってANNが効果を発揮する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。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シミュレートされた環境で特定します。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、DNAの変更がどのように機能する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、仮想ゲーム環境であり、多くのAI企業はこれまでのeスポーツでの成功に基づいてこれを活用できます。これには、DeepMindやOpenAIなどの企業が含まれます。
これらの企業は、ビデオゲームをマスターするために最適化された基本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、別のテクノロジーを使用して編集を行うことができます。
CRISPR
最近、ヒト体内でCRISPRを使用した最初の研究が承認されました。これは、1万人の新生児に1人発生する稀な遺伝性疾患の治療のために行われました。この疾患は、網膜の成長と機能に役割を果たす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を慎重にターゲットにし、DNA鎖に軽度の一時的な損傷を引き起こし、細胞が自己修復するようにします。この再生プロセスには、視力を回復する可能性があります。
この治療が有効であるかどうかの結果を待っている間にも、ヒト体内でのCRISPRの試験が承認されたことは画期的です。治療できる潜在的な疾患には、特定の病気に対する体の免疫反応の改善が含まれます。
潜在的に、特定の病気に対する体の自然な遺伝的抵抗力を操作することができます。対象となる病気は多様ですが、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。未制御の場合、人口の多数に死刑を宣告する可能性があります。
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、マシンラーニング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つは上記の通りですが、想像できないほど異なるものである可能性もあります。機会は、人口の大量のゲノム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。
現在の疫情で何が危険にさらされているかを考慮すると、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しなければなりません。
