マイクロソフトはAdaptive Biotechと提携し、AI駆動の血液検査で数十の病気を一度に診断します

人間の免疫システムは驚くほど複雑で、驚くほど賢いです。免疫システムは、病気の兆候を、時には診断される数日、数ヶ月、あるいは何年も前から察知します。

もし私たちの免疫システムが示す微細な兆候を読み取ることができれば、卵巣がんや膵臓がんといった病気を、致命的になる前に発見し、治療することができます。このような早期スクリーニングツールがあれば、年間数百万人の命を救うことができます。そして、マイクロソフトはそれを実現するために取り組んでいます。

このテクノロジー大手は木曜日、シアトルのバイオテクノロジー企業アダプティブ・バイオテクノロジーズと提携し、免疫システムの情報を解読することで一度に数十、数百の病気を検査できる万能血液検査を開発するという長年のプロジェクトに取り組むと発表した。

この契約の一環として、マイクロソフトはAdaptiveに非公開の金額を投資し、クラウドコンピューティングと機械学習サービスを提供する。AdaptiveのCEO、チャド・ロビンズ氏はGeekWireに対し、これら2つのサービスの価値は合計で「数億ドル」に達すると語った。このプロジェクトは、マイクロソフトのテクノロジーを医療分野の課題解決に活用することを目指す、マイクロソフトのHealthcare NExTプログラムの一環である。

このプロジェクトが成功すれば、がんから多発性硬化症に至るまでの病気の診断方法に根本的な変化をもたらし、医療技術の新しい時代を切り開くことになるだろう。

理論上はアイデアはシンプルです。体の自然な危険信号システムを利用して、誰かが病気であるかどうかを知るというものです。

「根本的に、自然や進化は、ある意味では私たち人間よりもはるかに進歩しています」と、アダプティブ社の共同創業者兼CTOで、チャド・ロビンズの兄弟でもあるハーラン・ロビンズはGeekWireに語った。「私たちの体が病気を検知し、排除するために備えているシステムは適応免疫システムと呼ばれ、このシステムは私たち人間よりもはるかに優れた病気検知能力を発揮するでしょう。」

私たちの免疫システムが認識するすべての情報は、血液中に浮遊するT細胞やB細胞などの免疫細胞の遺伝子にコード化されています。Adaptiveは、次世代シーケンシングと呼ばれる技術を用いてこれらの細胞の遺伝子を読み取り、数十億のデータポイントからなる免疫プロファイルを作成します。

そのプロファイルのどこかに、山のようなデータに埋もれた、進行しつつある病気の兆候がある。

「このデータには、体内に現在存在する、あるいは過去に体内に存在したあらゆる病気に関する情報がすべて含まれていますが、私たちはまだそれを解釈できていません」とハーラン・ロビンズ氏は述べた。「このプロジェクトの目標は、その情報をリアルタイムで解釈する方法を真に学ぶことです。」

ここで新たなテクノロジー、機械学習が登場します。マイクロソフトは、Adaptiveが収集したデータに人工知能の力を活用し、免疫細胞と疾患の遺伝子マーカーを結びつける方法を学習する血液検査を開発します。

特定の病気を調べる現在の診断法とは異なり、この検査は幅広い疾患を一度に検査できる。アダプティブ社のCEO、チャド・ロビンズ氏は、この検査をX線検査装置に例えた。

「X線装置は手首の骨折の診断に使用できますが、足の骨折の診断にも使用できます」と彼は述べた。同様に、この検査は膵臓がんや自己免疫疾患である多発性硬化症など、全く異なる疾患の診断にも使用できる可能性がある。

理想的なシナリオでは、この検査は日常的なものになるでしょう。毎年の健康診断で、免疫システムのマーカーを超高速で分析することで、すべての人が病気のスクリーニングを受けられるようになります。この検査は、人々が病気や治療にどのように反応するかを予測するのに役立つかもしれません。

「『免疫システムのX線写真』が実際に存在する世界を想像してみてください」と、マイクロソフトのAI・研究担当CVP、ピーター・リー氏はこのプロジェクトに関するブログ記事に記しています。「これは予測医療への新たな扉を開くでしょう。なぜなら、個人の免疫学的履歴は、現在では解明不可能な方法で、新たな病原体や治療法に対する反応を形作ると考えられているからです。このような普遍的な血液検査によって、個人の疾患への曝露と反応を読み取ることができれば、人々の健康に与えるインパクトは、一言で言えば、変革をもたらすでしょう。」

アダプティブ社は、初期の研究を3つの疾患クラスに集中させる予定である。膵臓がんや卵巣がんのように、かなり末期の段階で診断されることが多い疾患、多発性硬化症のように通常は診断が難しい自己免疫疾患、そして慢性ライム病のように人体内に留まり再発する可能性のある感染症である。

ハーラン・ロビンズ氏は、このプロジェクトの最大の課題は規制上のハードルになるだろうと述べた。現在、診断薬は一度に一つの疾患の診断にしか承認されていないため、申請ごとに検査を再承認する必要がある。

保険制度もまた障害となっている。結局のところ、誰も費用を支払わなければ検査は成功しないだろう。

しかし、もし成功すれば、この検査は私たちの健康に対する考え方を変え、病気の予防と治療に対する積極的な考え方をもたらす可能性があります。これはまた、これまでほとんど活用できなかったほど膨大なデータを活用することで、人工知能がヘルスケアとバイオテクノロジー業界に変革をもたらしていることを示す、もう一つの例でもあります。