研究者がAI駆動の長寿研究開発計画を策定

近頃、Deep Longevityの研究者は、AIアルゴリズムと技術を長寿延長技術に適用する方法を提案した。この方法は、Nature Aging誌に掲載された「長寿医学における人工知能」という記事に記載されている。

EurekaAlertによると、研究の著者は、人間の長寿延長技術の開発におけるAIの適用のための枠組みを提案している。彼らは、医学、伝統的な生物学、人工知能の要素を組み合わせた新しい分野「長寿医学」を創設することを主張している。長寿医学は、加齢研究と人工知能によって可能な再生医療と予防医療の創出としても定義できる。

人間の平均寿命を延ばすための伝統的なアプローチは、疾患の治療を中心に行われてきた。しかし、ある時点で、このような生命延長の分野での進歩は限界に達する。研究者は、がんを完全に根絶したとしても、米国の出生時平均寿命は約2.3年、65歳時の平均寿命は約1.3年しか延びないと推定している。同様に、肺炎やインフルエンザのような一般的な疾患を根絶したとしても、平均寿命は約0.2年と約0.5年しか延びない。

これらの疾患を根絶しても、全体的な寿命が大きく延びない理由は、それらが加齢というより大きな問題の表面的な症状に過ぎないからである。加齢は、様々な疾患の根本的な原因である。AIの進歩によって加齢の影響を遅らせることが可能になるかもしれない。AIシステムは、長期的なデータを用いて訓練を行うことで、個人の年齢を高い精度で推定することができる。

記事の著者は、長寿研究にディープラーニングやその他のAI技術を適用するための枠組みを示し、そこから得られる機会について述べている。生物学的年齢の予測と監視から始めて、科学者は生物学的プロセスに基づいた特徴を用いてバイオマーカーを開発することができる。これらのバイオマーカーを用いて、加齢に関わる生物学的標的を創出することができる。そこから、加齢に関わる生物学的プロセスに作用するタンパク質や分子を合成し、臨床試験を行うことができる。データ分析を用いて、有望な治療法を最も効果的に使用する方法を判断し、個人の身体的および精神的健康を改善するための精密医療を創出することができる。このサイクルは、生物学的モデルを改善するためにさらに多くのデータを収集することで繰り返される。

上記のサイクルを支えるのは、深層生成強化学習ネットワークである。このネットワークは、加齢研究、生物学、化学、医学、心理学など、様々な分野からのデータを入力する。

EurekaAlertによると、上海大学のHuman Longevityの医師であり、教授であるEvelyne Yehudit Bischofは、AIは医学の一つの新しい分野の創出を可能にしたと述べている。

「人工知能は、医学全般に大きな潜在性を持っている。しかし、患者の一生にわたって毎秒起こる微小な変化を追跡し、多数の患者にわたって学習する能力は、長寿医学という新しい医学の一つの分野の創出を可能にした」とBischofは述べた。

この記事は、Bischofを含む研究者によって作成された。記事に貢献した他の研究者には、Deep Longevityのチーフ・ロンジビティ・オフィサーのAlex Zhavoronkovや、AIの専門家であり、計算機科学者のKai-Fu Leeがいる。