科学と医学

AI、DNA、がんへの新たなアプローチ

かつて、医師は基本的な機器、直観、前提に頼って診断を行っていました。現在は、高性能のコンピュータ、メモリシステム、処理速度により、全てが変化しつつあります。レントゲン、MRI、CTスキャン、PETスキャンといった診断器具による確かなデータの分析のおかげで、人々の健康が保たれています。このようなデータ分析には、効率的な収集とストレージが求められます。そして、マイクロンは、そのパラダイムシフトの最前線に立っています。

しかし、医療においては、人間のゲノムであるDNAほど複雑なデータモダリティはありません。

Shirley Pepke氏は、ロサンゼルスでゲノミクス研究者として働いています。2013年、彼女は、IIIC期の卵巣がんと診断されました。それ以来、彼女は、患者のDNAシーケンスに基づく卵巣がん治療に取り組んでいます。しかし、これは簡単なことではありません。「ただ単に遺伝子を単独で切り取って、変異しているとわかれば、その遺伝子向けの薬をあげたら、治癒するというものではない」とPepkeは説明しています。

がんとは、結局、壊れた取扱説明書の病気なのです。私たち60億のDNA塩基対のどこかで、エラーが起こって、細胞が無制御に分裂してしまっているのです。問題は、肝臓、リンパ腫、黒色腫といったがんのサブタイプの遺伝子的問題が、驚くほど多様であるということです。それはまるで、自動車事故を整理しようとするようなもので、携帯電話をいじっていたかどうかに基づく整理ではなく、運転中、何についてメールしていた、あるいは考えていたのかに基づいて整理しようとするようなものです。そうすると、当然、データは膨大な量に膨れ上がります。

幸運なことに、私たちには、これらの情報を解読してくれるコンピュータがあります。機械学習や人工知能といった用語は難しく感じられるかもしれませんが、要は、人間のがんの裏にあるデータを整理するためのアルゴリズムを医学研究者が持っている、ということなのです。Pepkeは、自身の卵巣がんのシーケンスを解読することができました。壊れた細胞機構の性質を理解することができたとき、彼女は自身の専門知識を活かして治療薬を発明することができたのです。

もし、これを、全ての人に実施することができたなら?コンピューティング能力は既にあります。あとは人々に参加してもらうだけとPepkeは述べています。がんゲノムアトラス(TCGA)は、疾患指標における、そういった取り組みの一つです。患者が、自身のシーケンスや病状について報告することで、研究者や医師は、自身の専門知識とこれらの強力なアルゴリズムの両方を使って、個人レベルにまで特化した薬をつくることができます。とはいっても、決して簡単なことではありません。皆に協力してもらう必要があります。

「腫瘍に関するデータを収集する方法が患者には必要となる。」「特定の腫瘍に関し、ここまでのレベルでデータ生成を入手することは、非常に難しい。」平均的な患者の場合、「現在のところ、このためのメカニズムは存在しない。」とPepkeは述べています。

Pepke自身も、支援を必要としていました。彼女は、医療データ内でパターンを見つけるCorEx(相関説明)と呼ばれるアルゴリズムを開発した、南カリフォルニア大学助教授のGreg Ver Steeg氏と契約しました。二人はCorExを使って、卵巣がん患者の遺伝子発現データの分析を行いました。すると、患者の免疫システムの特定の刺激により、長期生存が促進されることが分かりました。CorExの結果と自身の腫瘍データに基づき、Pepkeは、卵巣がんではまだ承認されていない、免疫療法の薬を飲み始めました。

Pepkeの目標は、卵巣がんの全ての女性(化学的専門知識を有するものや研究関係者だけでなく)が、安全に、そのデータを共有することです。医薬品会社は、過去、現在、未来の臨床試験結果をデータウェアハウスに集約することで、治療に向けてさらに深い洞察を得ることができます。

マイクロンの先端コンピューティングシステム担当バイスプレジデントであるSteve Pawlowski氏は、人は単に、自分自身でこの種の分析を行うことができないと指摘しています。この種の分析を行うには、コンピュータが必要です。「研究者や医師がその情報を使って何が起こっているのかを理解できるようにするため、繋げることが必要なデータが、医療分野には大量にある。」「がんのような病気では、何百、何千もの変異らせん構造が起こり得ます。各個人について、これらすべての微細な違いの中から探し出さねばなりません。」と、彼は述べています。

マイクロンのハードウェアなら、これを助けることができます。当社のシステムでは、データストレージとデータ分析処理を合理化しつつ、高速で、処理ユニットへと大量の主要な医療データを保存・移動させられるだけの高帯域幅メモリソリューションを提供しています。これにより、イノベーションが促進されます。Pepkeは、自身のデスクトップ型パソコンでさえ、ついていけなかったと言います。「間違いなく、大量のDRAMが必要になる。」「このようなアルゴリズムを実行するだけでも、自分が思っている以上に大量のメモリが必要になります。」と彼女は述べています。

データ分析の合理化において、保存されるデータをプロセッサの近くに置いておくことも、重要です。そのため、高帯域幅のメモリが非常に役立ちます。「異なる拠点にいる研究者や医師と協力する場合、データあるいはデータのコピーを作業現場の近くに置いておくことで、分析に余計なエネルギーと時間を費やさずに済むことが大事である。」「いちいち外へ出てからデータを取得し、行ったり来たりしなければならない場合、リアルタイムで結果を得ることはできなくなってしまう。私たちのゴールは、データを動かさないことにある。」と、Pawlowski氏は述べています。

もちろん、医師はどこへも行きません。しかし、大切なのは、バイオコンピュータとデジタルコンピュータのインタフェイスがどこにあるかを解析することです。私たちの脳は、メモリと解析システムの区別をしません。これらはいずれも、私たちの神経系で符号化されています。しかし、コンピュータはこれらを区別し、むしろ滑り台を供給する給水塔のように機能します。将来的には、コンピュータは、よりその創造主のように機能するようになり、これら2つの処理を一つの高帯域幅システムに統合するでしょう。

「私たちが目標としているのは、主な学習事項に加え、生体系の仕組みを理解することで、より大量の計算ができる、さらに複雑な構造をつくることだ」とPawlowski氏は述べています。「まさにこれこそが、私たちの目指すところで、メモリストレージと計算性能が全く見分けられないものを目指しています。」

マイクロンのメモリ技術では、前例のない膨大な量の健康データが動きます。これにより、より良い治療法が、特に、CorExのようなアルゴリズムやPepkeを始めとするイノベーターにより、もたらされます。これで、人々の生活をより健康的なものにできるテクノロジーを促進することができます。

自身に合わせた実験的な免疫療法の薬の処方を開始してから2か月後、Shirley氏の医師は、腫瘍の影も形も確認することができませんでした。MRIの結果は、何も異常なし。Shirley氏は、全ての女性に治療法を提供するという希望を胸に、自身の命を救った仕事を続けることができます。AIやデータ解析の進歩、さらには、がんデータを収集する努力の向上を通じて、彼女の希望は現実のものとなるでしょう。

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