中國(guó)の學(xué)者がいる國(guó)際研究チームはこのほど人工知能（AI）を利用し、筋萎縮性側(cè)索硬化癥（ALS）の潛在的な治療ターゲットを発見し、ALSの治療に新たなアプローチを提供した。新華社が伝えた。

ALSは一種の神経変性疾患で、その治療原則は現(xiàn)在、癥狀軽減が中心で、すでに承認(rèn)されている治療薬は患者の神経変性癥狀をほとんど逆転できない。

AI創(chuàng)薬企業(yè)のインシリコ?メディシン、米ジョンズ?ホプキンス大學(xué)醫(yī)學(xué)部、ハーバード?メディカルスクール関連のマサチューセッツ総合病院、中國(guó)の清華大學(xué)などの機(jī)関が協(xié)力して行った研究において、研究者は「PandaOmics」と呼ばれるAI生物學(xué)的標(biāo)的発見プラットフォームを利用し、複數(shù)の公衆(zhòng)データセットの大量の中樞神経系サンプルのトランスクリプトームデータ及び多くのALS患者の運(yùn)動(dòng)ニューロンサンプルのトランスクリプトームとタンパク質(zhì)データを分析した。

AIはこれらのALSの進(jìn)展と関連するビッグデータの分析により、その中から17の高信頼性ターゲットと11の新治療ターゲットを確定した。研究者はその後、ALS患者の狀況をシミュレートしたショウジョウバエモデルで検証を行った。上述した28のターゲットのうち18が神経変性癥狀を遅らせることを証明した。

関連論文はこのほど、國(guó)際的な學(xué)術(shù)誌「Frontiers in Aging Neuroscience」に掲載された。論文著者の一人で、清華大學(xué)薬學(xué)院教授の魯白氏は取材に対し、「AI駆動(dòng)で大量のデータセットの中からターゲットを発見し、マウスやショウジョウバエなど複數(shù)のモデルにおける生物検証を行い、さらに研究者が提案した試験を通じスピーディに臨床試験を行った。これは一つの新たなトレンドを示しており、薬品開発のコストと時(shí)間の大幅な削減?短縮に期待できる。より重要なのは成功率の上昇で、神経変性疾患にとっては特にそうだ」と述べた。（編集YF）

「人民網(wǎng)日本語版」2022年7月6日