研究者がAI駆動の長寿研究開発計画を提案

最近、Deep Longevityの研究者は、長寿延長技術にAIアルゴリズムと技術を適用する方法を提案しました。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」という記事で説明されています。

EurekaAlertによると、研究者は、長寿延長技術の開発にAIを適用するための枠組みを提案しています。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の創設を主張しており、この新しい分野を「長寿医学」と呼んでいます。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も定義できます。

人間の平均寿命を延ばすための伝統的なアプローチは、病気の治療に焦点を当てています。しかし、ある点を過ぎると、この種の命の延ばし方における進歩は限界があり、研究者は、がんを完全に根絶したとしても、米国の平均寿命は約2.3年しか延びないと推定しています。同様に、肺炎やインフルエンザなどの一般的な病気を根絶したとしても、平均寿命は約0.2年と0.5年しか延びないと推定しています。

これらの病気を根絶したとしても、平均寿命が大きく延びない理由は、これらがより大きな問題、加齢の表現であるためです。加齢は、様々な病気の根本的な原因であり、加齢の影響を遅らせる進歩は、AIによってもたらされる可能性があります。AIシステムは、長期的なデータに基づいて、高い精度で人の年齢を推定できます。

記事の著者は、長寿研究に深層学習やその他のAI技術を適用するための枠組みを提案し、この研究によって得られる機会について説明しています。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使用して、加齢に関与する生物学的標的の作成を導くバイオマーカーを開発できます。そこから、加齢に関与する生物学的プロセスに取り組むタンパク質や分子を合成し、臨床試験を行うことができます。データ分析を使用して、有望な治療法を使用する最も効果的な方法を判断し、身体的および精神的な健康を改善する精密医療の創出につながります。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データを収集するにつれて繰り返されます。

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す。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、さまざまな分野からのデータを入力します。

Evelyne Yehudit Bischof博士は、上海大学の教授であり、Human Longevityの医師です。EurekaAlertによると、Bischof博士は、AIが医学の一つの新しい分野の創設を可能にしたと述べています。

「人工知能は、医学全般に大きな潜在性を持っています。しかし、患者の一生にわたる毎秒の微小な変化を追跡して学習する能力、および多数の患者に対してこのプロセスを実行する能力は、医学の一つの新しい分野、長寿医学の開発を可能にします」とBischof博士は述べています。

この記事は、Bischof博士を含む研究者によって作成されました。Deep Longevityの長寿チーフオフィサーであるAlex Zhavoronkov氏、およびAI専門家でありコンピュータ科学者のKai-Fu Lee氏も記事に貢献しています。