通过AI与人类的合作实现iPS细胞技术的社会化应用

AI×iPS细胞让“无疾善终”变成现实？

每个人都可以不受疾病困扰，在健康状态下走完一生——这样的未来正在一点一点地向我们靠近。比如，使用智能手表等可穿戴设备常时记录心跳、睡眠等数据，通过AI分析来预测风险，这样便能在出现症状前调整生活习惯或采取医疗措施，从而能更加容易地维持健康状态。另一方面，也有一些仅靠预防和管理难以避免的疾病或损伤。作为“最后一道防线”被人们寄予厚望的，正是基于iPS细胞（诱导性多能干细胞）的再生医疗技术。

iPS细胞是在皮肤或血液等体细胞内导入特定基因使其初始化，回归到可以分化为多种细胞状态的一种细胞。2006年，京都大学山中伸弥教授在小白鼠身上成功培育出iPS细胞，今年正好是第20个年头。着眼于利用iPS技术恢复因疾病或损伤而丧失的身体机能这种医疗技术的商业化，全球各地的研究人员和制药企业展开了激烈竞争。

川上教授常年致力于通过AI和机器学习等数理科学手法开展的医学研究工作。即使诊断结果相同，但某些药物有的人用了有效，有的人用了没效。同时，一些癌症初期患者数年之后会复发，而有些病例即使被确诊为癌症末期，但也可以存活多年而不复发，川上教授的构想是建立一种根据数据对这些个人差异进行分类，以提供恰当治疗方案的知识体系，而不是单纯依赖医生的经验判断。

川上教授在理化学研究所担任旨在利用AI和医学科学以防病于未然的“预测医学特别项目”的团队总监，身处相关研究的最前沿。

他表示，“我认为能够满足人们健康长寿，不受病痛困扰地安然辞世这样一种所谓‘无疾善终’理想的医疗服务完全有可能成为现实。虽然五年十年之内办不到，但我期待到2050年之前能够逐渐变成现实”。

AI×iPS细胞的现状

利用AI开展的iPS细胞医疗研究工作进展到了什么程度？

开展生命科学领域AI研发业务的Epistra公司（东京都品川区）等机构组成的研究团队于2022年6月发布消息称成功开发出一套“优化”系统，可以借助AI在庞大的数据组合中自动找出iPS细胞等用于再生医疗的细胞的培养条件。

在此之前，细胞培养工作在很大程度上依赖于资深研究人员的经验和感觉，难以高效稳定地制备高质量的细胞。Epistra团队的研究引入了名为“Mahoro”的实验用机器人和名为“Epistra Accelerate”的AI分析软件。AI选出温度和营养投入方式等条件后，机器人按照其指令培养细胞，然后对得到的结果加以分析，决定下一步应该测试的条件——通过不断重复这个过程，可以高效获取高质量的细胞。

培养iPS细胞的“Mahoro”机器人（神户市中央区理化学研究所）（时事社）

川上教授表示，“近年来，在生命科学领域，作为AI核心技术的‘优化技术’开始发挥重要作用。制备iPS细胞所需的‘山中因子（四种关键转录因子）’也是过去在庞大的备选因子中通过实验筛选出来的。用于再生医疗的细胞培养也同样具有这样的‘条件筛选难度’。按照不同顺序导入不同程度的基因或蛋白质等特定因子，会导致用于再生医疗的细胞性质大不相同。以前需要花费大量时间和精力的条件筛选工作，现在已经可以通过AI高效推导了”。

开展再生医疗，需要稳定地制备大量高质量的细胞用来给患者移植。通过AI和机器人的结合，有望消除作业过程中的偏差，节约时间和成本，作为一种推动iPS细胞再生医疗社会化应用的技术备受关注。

千叶大学治疗学人工智能（AI）研究中心

川上教授表示，“大约15年前，我曾参与过一个关于流感病毒增殖的研究项目，当时不断重复大量实验，几乎每天消耗100箱一次性吸头，强烈感觉‘这不是应该让人来干的工作’。人的手很难做到长时间保持完全一样的条件，像处理细胞这种细致的操作更是难上加难。在这一点上，机器人可以准确地重复相同动作。无论是机器人还是AI技术，对于iPS细胞医疗来说都是非常有效的”。

这些技术正在让iPS细胞医疗从“工匠技艺”逐渐变成一种“可以再现的技术”。

寻找适合各个患者的治疗方法的“个性化医疗”的进展

近年来，主要通过iPS细胞制备的“类器官（Organoid）”相关研究也取得了重大进展。类器官是直径大约数毫米的三维组织培养物，缩小再现了真实器官的部分结构和功能，被称作“迷你器官”。

由于类器官可以在体外如实重现人体细胞特征，所以常常被用于详细研究疾病发病、发展的“病态模型”研究。同时，也有助于开展“个性化医疗”研究活动，帮助研究人员找到针对疾病的有效药物，或是适合各个患者体质和病状的治疗方法。

具体事例方面，东京科学大学等单位组建的研究团队制作了会造成“肾单位肾痨（Nephronophthisis, NPH）”这种指定疑难肾病的基因缺损肾脏类器官，与正常情况进行比较后发现，和组织变硬的“纤维化”问题相关的分子存在异常。此外，研究团队还发现了可以遏制这种异常的药物，开辟了通往新疗法的道路。

现在人们正在讨论将AI图像分析与全面检测基因和蛋白质等物质的“组学数据分析”相结合，以推动创新药和个性化医疗服务发展的可能性。AI和类器官研究目前正在开始结合。

川上教授正计划与著名的类器官研究先驱人物、大阪大学武部贵则教授一道开展新的研究。他表示，“AI和人类的一大不同在于认知能力。人类可以直观处理的是能够通过视觉理解的简单结构，而AI则可以分析随时间而变化的类器官的复杂三维结构。正因为处于人类无法瞬间掌握的数据处理领域，这样的技术才具有生命力。我认为，将过去依赖于资深人员经验或直觉的判断以具有再现性的形式交给AI去做，创新药和个性化医疗将会不断发展”。

人类继续扮演试错角色

在AI不断融入社会各种领域的背景下，今后人类应该扮演什么样的角色？川上教授认为，

“大家都说AI拥有高度的智能和处理能力，但实际上，只有人类给予其‘方向’和‘问题’才能发挥力量。如果不给任何指令，那么即使让AI自主思考，也不会取得什么好成果。应该追求建成怎样的社会？在这种规划方向的问题上在今后也需要人类发挥重要作用”。

随着ChatGPT等工具的面世，AI已经逐渐走进了人们的日常生活，但至少目前，还没有走到让AI去做目标设定和价值判断的阶段。在这样的背景下，另一个必须由人类扮演的角色就浮现了出来。

“AI在决定意义上缺乏的是‘身体性’。由于其没有实体，就无法直接作用于现实世界，也无法通过自身来感受结果。即使AI可以基于数据做出‘应该会变成这样’之类的预测，但其无法体验在现实世界中到底产生了怎样的结果，也无法在失败基础上重新来过。我认为，实际动手对环境造成影响，确认其变化，如此反复试错的角色，还是需要让人类来继续扮演。”

就像这样，人类提出问题，在现实世界负责判断和实践，AI则负责处理庞大的数据和复杂的预测工作。随着这种合作关系不断加深，未来的人们必定可以在健康状态下走过一生，活出自我直至生命最后一刻，而不是得了病再治疗。

采访/撰文：杉原由花、大越裕（理科撰稿人团队PASCAL）

编辑支持：株式会社POWER NEWS
标题图片/文内图片：横关一浩（Mahoro机器人除外）

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