The medical potential of AI and metabolites | Leila Pirhaji

翻訳: Minae Jeong 校正: Masaki Yanagishita

In 2003,

2003年に

when we sequenced the human genome,

ヒトゲノムを解読したとき

we thought we would have the answer to treat many diseases.

多くの病気を治療するための 答えが手に入ると考えました

But the reality is far from that,

しかし現実はそれと程遠いものでした

because in addition to our genes,

私たちの遺伝子に加えて

our environment and lifestyle could have a significant role

環境やライフスタイルも 多くの主要な病気を引き起こす―

in developing many major diseases.

重大な要因になりうるからです

One example is fatty liver disease,

一例が脂肪肝です

which is affecting over 20 percent of the population globally,

世界人口の20%以上が冒され

and it has no treatment and leads to liver cancer

治療法もなく 肝がんまたは

or liver failure.

肝不全に至ります

So sequencing DNA alone doesn't give us enough information

従って DNAの解読だけでは 効果的な治療法を見つけるのに

to find effective therapeutics.

十分な情報が得られません

On the bright side, there are many other molecules in our body.

明るい面を見れば 人体には 他にもたくさんの分子があります

In fact, there are over 100,000 metabolites.

実際 10万以上の中間代謝産物があります

Metabolites are any molecule that is supersmall in their size.

中間代謝産物とは その大きさが非常に小さい分子です

Known examples are glucose, fructose, fats, cholesterol --

知られている例として ブドウ糖 果糖 脂肪やコレステロールなどがあります

things we hear all the time.

いつも耳にするものです

Metabolites are involved in our metabolism.

中間代謝産物は私たちの代謝に 関与しています

They are also downstream of DNA,

さらにDNAの制御下にもあるので

so they carry information from both our genes as well as lifestyle.

遺伝子とライフスタイルの両方からの 情報を持っています

Understanding metabolites is essential to find treatments for many diseases.

多くの病気の治療法を見つけるには 中間代謝産物への理解が不可欠です

I've always wanted to treat patients.

私はずっと 患者を治療したいと 思ってきました

Despite that, 15 years ago, I left medical school,

それなのに 15年前に 医学部をやめてしまったのは

as I missed mathematics.

数学への思いを捨てられなかったからです

Soon after, I found the coolest thing:

その後すぐに 私は素晴らしいことに気付きました

I can use mathematics to study medicine.

数学を使って医学の研究が できるということです

Since then, I've been developing algorithms to analyze biological data.

以来 私は生物学的データを分析するための アルゴリズムを開発しています

So, it sounded easy:

簡単そうに見えたのです

let's collect data from all the metabolites in our body,

体内の すべての中間代謝産物に関する データを集めて

develop mathematical models to describe how they are changed in a disease

病気の時どのように変化するかを表す 数学的モデルを開発して

and intervene in those changes to treat them.

治療のために その変化に介入するのです

Then I realized why no one has done this before:

そして これまで誰もこれを やったことがない理由に気付きました

it's extremely difficult.

とても難しいからです

(Laughter)

（笑）

There are many metabolites in our body.

私たちの体には多くの中間代謝産物があります

Each one is different from the other one.

すべてが他のものとは異なります

For some metabolites, we can measure their molecular mass

いくつかの中間代謝産物については 質量分析機を使用して

using mass spectrometry instruments.

分子量を測定できます

But because there could be, like, 10 molecules with the exact same mass,

しかし まったく同じ質量を持つ分子が 10種類あることがあります

we don't know exactly what they are,

それらが何であるかを知ることは難しく

and if you want to clearly identify all of them,

それらすべてを同定したい場合は

you have to do more experiments, which could take decades

さらに実験を行う必要があり これには数十年という月日と

and billions of dollars.

数十億ドルがかかるかもしれません

So we developed an artificial intelligence, or AI, platform, to do that.

そこで 私たちはそれを行うために 人工知能 つまりAIのプラットフォームを開発しました

We leveraged the growth of biological data

生物学的データの増加を活用し

and built a database of any existing information about metabolites

中間代謝産物に関するすべての既存の情報と 他の分子との相互作用に関する

and their interactions with other molecules.

データベースを構築しました

We combined all this data as a meganetwork.

私たちはこのすべてのデータを メガネットワークとして総合しました

Then, from tissues or blood of patients,

そして 患者の組織や血液から

we measure masses of metabolites

中間代謝産物の質量を測定して

and find the masses that are changed in a disease.

病気になった時に変化する 中間代謝産物の質量を調べます

But, as I mentioned earlier, we don't know exactly what they are.

しかし 先に述べたように それらが何であるかは正確には分かりません

A molecular mass of 180 could be either the glucose, galactose or fructose.

180の分子量を持つのはブドウ糖かもしれず ガラクトースまたは果糖であるかもしれません

They all have the exact same mass

それらは完全に同じ質量を持っていますが

but different functions in our body.

体内での機能はそれぞれ異なります

Our AI algorithm considered all these ambiguities.

私たちのAIアルゴリズムは これらすべての曖昧さを計算に入れています

It then mined that meganetwork

そしてメガネットワークを探索して

to find how those metabolic masses are connected to each other

どのように中間代謝産物同士が関連して

that result in disease.

病気を引き起こすかを突き詰めるのです

And because of the way they are connected,

それらがどのように繋がっているかによって

then we are able to infer what each metabolite mass is,

私たちは各中間代謝産物の質量から その物質を推測することができます

like that 180 could be glucose here,

例えば この180の分子量は ブドウ糖の可能性があります

and, more importantly, to discover

もっと重要なことは

how changes in glucose and other metabolites

ブドウ糖や他の中間代謝産物の変化が どのように病気に繋がるのかを

lead to a disease.

解明できるということです

This novel understanding of disease mechanisms

こんな 病気のメカニズムへの新しい理解から

then enable us to discover effective therapeutics to target that.

それを標的にした 効果的な治療法を見つけることができます

So we formed a start-up company to bring this technology to the market

私たちはスタート・アップ企業を設立して この技術を市場に出し

and impact people's lives.

人々の生活に影響を与えようとしています

Now my team and I at ReviveMed are working to discover

現在 私と私のチームはReviveMedで

therapeutics for major diseases that metabolites are key drivers for,

中間代謝産物が主たる要因となる重要疾患の 治療法を見つけることに取り組んでいます

like fatty liver disease,

脂肪肝の場合

because it is caused by accumulation of fats,

脂肪の蓄積が原因で発生します

which are types of metabolites in the liver.

脂肪は肝臓に存在する中間代謝産物の１つです

As I mentioned earlier, it's a huge epidemic with no treatment.

先に述べたように 脂肪肝は蔓延していて 治療法もありません

And fatty liver disease is just one example.

脂肪肝は一例に過ぎません

Moving forward, we are going to tackle hundreds of other diseases

さらに私たちは治療法のない 何百もの病気に対する研究に取り組みます

with no treatment.

And by collecting more and more data about metabolites

中間代謝産物に関するデータを収集し続けて

and understanding how changes in metabolites

中間代謝産物の変化が

leads to developing diseases,

どのように疾気の発症に繋がるのかを 理解することで

our algorithms will get smarter and smarter

私たちのアルゴリズムは より賢くなって

to discover the right therapeutics for the right patients.

適切な患者に 適切な治療法を 発見できるようになります

And we will get closer to reach our vision

こうして AIを使い 効率よく人の命を救うという

of saving lives with every line of code.

私たちの目標に近づくのです

Thank you.

ありがとうございます

(Applause)

（拍手）