ケンブリッジ大学の革新的な AI モデルは、アルツハイマー病の臨床試験を再構築し、標的治療を可能にして新薬の発見を加速し、何百万人もの人々に希望をもたらす可能性があります。
ケンブリッジ大学の科学者チームは、アルツハイマー病の臨床試験の実施方法を変革する可能性のある人工知能モデルを開発しました。この画期的なモデルは、患者の認知機能低下の進行を、標準的な臨床試験の3倍の精度で予測することができます。
このAIは、アルツハイマー病治療薬の完了した臨床試験のデータを再分析するために使用され、初期段階で進行が緩やかな軽度認知障害（MCI）の患者において、薬剤が認知機能の低下を46%遅らせることが明らかになりました。MCIはアルツハイマー病へと進行することが多く、早期介入戦略にとって重要な発見となりました。
「有望な新薬は、投与が遅すぎて効果が期待できない段階で効果を発揮しなくなると、効果を発揮しなくなります。私たちのAIモデルにより、ついに患者を正確に特定し、適切な患者に適切な薬をマッチングさせることができるようになりました」と、ケンブリッジ大学心理学部の教授で本論文の筆頭著者であるゾーイ・クルツィ氏はニュースリリースで述べています。「これにより治験の精度が向上し、より迅速に、より低コストで進めることができるようになります。認知症治療において切実に求められているプレシジョン・メディシン（精密医療）アプローチの探究が飛躍的に進むでしょう。」
研究、 公表 Nature Communications誌に掲載された論文によると、患者を正確に層別化（進行の遅いグループと速いグループに分ける）することで、より効率的で費用対効果の高い臨床試験が可能になることが実証されています。AIモデルは、最も効果が得られる可能性の高い患者に焦点を当てることで、医薬品開発の精度とスピードを向上させることができます。
「当社のAIモデルにより、治験はより正確になり、より迅速に進めることができ、コストも削減されます。これにより、認知症治療に切実に求められている精密医療アプローチの探求が加速します」とクルツィ氏は付け加えた。
このAIモデルは、アルツハイマー病の重要なマーカーである脳内のβアミロイドタンパク質の減少を追跡することで、患者群における薬剤の有効性を科学者が解釈するのを支援します。この新しいアプローチは、医薬品開発プロセスを合理化し、迅速化とコスト削減を実現し、効果的な治療法を発見する可能性を高める可能性があります。
東イングランドの国民保健サービスのイノベーション部門である Health Innovation East England は、Kourtzi と協力して AI モデルを臨床実践に導入しています。
「このAIを活用したアプローチは、より個別化された医薬品開発を可能にし、どの患者が治療から最も恩恵を受ける可能性が高いかを特定することで、認知症患者に効果的な医薬品や的を絞ったサポートをより早く提供し、認知症ケアにおけるNHSの負担とコストの軽減に大きな影響を与える可能性があります」と、ヘルス・イノベーション・イースト・イングランドの主席顧問、ジョアンナ・デンプシー氏は付け加えた。
認知症は世界的に深刻な健康問題であり、年間1.3兆95億ドルの費用がかかっています。研究への多額の投資にもかかわらず、認知症治療薬の治験のXNUMX%以上が失敗に終わっています。その一因は、病気の進行と治療への反応のばらつきです。
「AIは、認知症治療薬が効果を発揮する段階で治療を行うことで、薬の恩恵を受ける患者を導き、ようやくこの残酷な病気と戦い始めることができるのです」とクルツィ氏は付け加えた。
AI モデルは、反応性のある患者を正確にターゲットにすることで臨床試験の時間とコストを削減する可能性を秘めており、アルツハイマー病の効果的な治療法の発見を加速させる希望の光です。
「多くの人と同じように、認知症が愛する人を奪っていくのを絶望的に見てきました。認知症治療薬の開発を加速させなければなりません」とクルツィ氏は付け加えた。「40年間の研究開発にすでに30億ポンド以上が費やされています。もう30年も待つことはできません。」
出典： ケンブリッジ大学