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AIが過去の文献をもとに仮説を立て、科学者がwetの実験で検証するスタイルが当たり前になる日が遠くなさそうに感じます。

記事に登場する「バリシチニブ」に関して基礎知識を解説します。
イーライリリーでの製品名はオルミエントです。ある種のサイトカインは細胞の活性化を担いますが、細胞上のパートナーとなる受容体に結合することで内部にシグナルが伝達されます。今回のバリシチニブは細胞内のシグナルの1つ(JAK経路)を阻害することで細胞の異常な活性化を防ぐ役割が期待されています。(最近話題のアクテムラは、サイトカイン(IL-6)と受容体の結合を抗体で阻害するコンセプトです)

元の英語記事
How A.I. Steered Doctors Toward a Possible Coronavirus Treatment
https://www.nytimes.com/2020/04/30/technology/coronavirus-treatment-benevolentai-baricitinib.html

Lillyのバリシチニブ製品情報
https://www.olumiant.com/hcp/moa
ヘルスケア分野で活躍しているIBMのWatsonも、ネット上の文献をもとに病状を推定し、重みづけをしたのちランキングします。

AIベンチャーが自然言語処理によって、ネット上の文献からコロナに効く治療薬をあぶり出したとのこと。道具は目的を明確にすると有効に機能しますね。
AIがビッグデータ分析で提案する治療薬は、既に効果が認められているものと、未知で意外なものがある。効果が既知の薬だと提案の価値が低いが、未知の薬は価値が高いかもしれない。

平時は、未知の薬を取り入れるハードルが高いが、コロナのような緊急時は「コンパッショネート使用」(命に関わる疾患を有する患者のために、人道的見地から例外的に未承認薬を投与すること)により、『コンピュータから実験台へ。そして病床へ』が早く進むよう。
DNAをコピペするだけで、10秒くらいで治療薬を見つけてくれるwebページが世界中にあるらしいけど。。。(時間がかかるのは治験)

1ミリでいいからコロナに反撃したいエンジニアのための“仮想特効薬”の作り方
https://eetimes.jp/ee/articles/2005/03/news014_4.html
30年くらい(もっと?)ずっと言われているナレッジシェアリングの問題を大きく解決しながら、次のレベルにまでもっていっている。

そして、AIに食べさせるための情報がデータ化されていることも非常に大きい前提条件の違い。

会議もリモート化が進んだので動画・音声がオンラインに乗る=データ化されるようになり、あらゆるものが対象になり得る時代ですね。

その中でペインポイントとソリューションをしっかり見据えたアプリケーション開発がうまくいっている(少なくとも現時点では)面白い事例ですね。