要約:
人工知能医薬品の研究開発に注力するバイオテクノロジー企業は最近、AI を利用した開発に参加した実験薬が臨床試験で生物学的年齢指標を低下させる可能性を示したという研究結果を発表しました。わずか4週間で、治療を受けた一部の患者の生物学的年齢評価結果は数年間で低下し、AIを利用した抗老化薬の開発について医学界に広く懸念が広がった。
レントサーチブと呼ばれるこの実験薬は、Insilico Medicine によって開発されました。元々は老化の遅延を目的としたものではなく、特発性肺線維症の治療に使用されていました。この病気は肺組織に進行性の瘢痕化を引き起こし、継続的な呼吸機能の悪化を引き起こします。同社によると、人工知能システムは研究者が重要な標的タンパク質TNIKを特定するのに役立っただけでなく、薬剤の分子構造の設計プロセスにも参加したという。
新たに発表された研究では、第 IIa 相臨床試験のデータが再分析されました。この試験には当初71人の中国人患者が含まれており、そのうち42人の患者のデータが老化関連の評価に使用された。これらの参加者の平均年齢は約67歳で、研究チームは12週間の観察期間中、彼らの血液サンプルの変化を追跡し続けた。
老化のマーカーに対する薬剤の影響を評価するために、研究者らは 6 つの異なる「老化時計」モデルを使用しました。このような計算モデルは、血液中のタンパク質の組成を分析して、人の生物学的年齢や死亡リスクを推定します。その結果、6つのモデルすべてが薬物治療を受けている患者において「より若い状態」への移行の兆候を検出したが、プラセボ群には基本的に大きな変化はなく、一部の指標ではわずかな悪化さえ示されたことが示された。
研究者らは、さまざまな投与計画にわたって、さまざまな程度の改善を観察しました。 4 つの年齢ベースの予測モデルは、1 日あたり 60 mg の用量を摂取した患者の 4 週間の治療後、生物学的年齢が平均約 2.7 ～ 3.5 歳減少することを示しました。しかし、死亡リスクを主に評価する他の 2 つのモデルでは、統計的に有意な変化は観察されませんでした。
研究チームはまた、30 mg を 1 日 2 回投与すると、より安定した一貫した改善傾向が見られることも発見しました。評価された一部のモデルでは、患者の生物学的年齢が数年も減少しました。
しかし、研究に参加した科学者らは、これらの結果を人体が実際に「数歳若返った」と単純に理解すべきではないことも外の世界に注意を喚起した。いわゆる年齢の低下は、人体の自然な年齢の退行ではなく、主に血液タンパク質の変化に基づいた関連モデルによる予測結果を指します。
研究者らは、これらの改善が老化プロセス自体に対する薬剤の効果によるものなのか、それとも肺疾患の状態が緩和された後に身体全体の健康状態が改善され、関連する指標に影響を与えているのかを明確に区別することはまだ不可能であると指摘しています。肺機能の改善に最も明白な効果をもたらす用法は、生物学的年齢の最も明白な減少をもたらす用法と全く同じではないことは注目に値します。これは、薬剤が実際に肺の治療効果とは部分的に独立した抗老化効果を有する可能性があることを意味します。
この研究は、医薬品の研究開発における人工知能の応用の重要な事例ともみなされています。人工知能は、創薬標的の発見や分子設計に参加するだけでなく、その後、機械学習モデルを使用して臨床試験における老化指標の変化を評価し、研究開発から検証に至る完全な AI 参加チェーンを形成します。
結果は有望ではありますが、この研究は小規模であり、参加者全員が特発性肺線維症を患っていました。この薬が健康な人に同様の効果をもたらすかどうか、寿命を延ばしたり実際に老化プロセスを遅らせたりできるかどうかは不明である。
同時に、学術界では「老化時計」そのものの信頼性についても議論が行われています。異なるモデルは異なるバイオマーカーと計算方法を使用しており、現在、統一的に認識された生物学的年齢測定基準はありません。したがって、一部の専門家は、これらの指標は重要な研究ツールとして機能すると信じていますが、人間の老化を測定するための最終的な基準にはまだ程遠いです。
Insilico Medicine は、大規模な第 III 相臨床試験の開始を発表しました。この試験では320人の患者が募集され、52週間観察が継続され、肺機能に対する薬剤の影響の評価に焦点が当てられる予定である。現時点では、レントセルチブはまだ実験薬であり、規制当局による販売はまだ承認されていません。
アナリストらは、真の抗老化薬が開発されるまでにはまだ長い道のりがあるものの、この研究は人工知能による標的の設計を発見し支援した薬剤候補を初めて実証し、それが病気の治療に加えて人間の老化関連指標に影響を与える可能性があると考えている。これは、人工知能を使用して将来の寿命延長および健康な老化療法を開発するための新しい研究の方向性を提供します。
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