ヘルスケアAIは目新しい話題ではありませんが、アークキャピタルのCEO兼社長であるキャシー・ウッド氏の最近の発言により、市場の熱気が再燃しました。ウッド氏によると、ヘルスケアは現在、AIの応用分野として最も過小評価されている分野であり、精密医療や医薬品開発におけるAIの潜在能力はまだ十分に発揮されていないとのことです。この見解は、資本市場の注目を集めただけでなく、ヘルスケアAI関連セクターの株価変動にも直接的につながり、医療分野におけるAI技術の莫大な価値を浮き彫りにしました。

AIを活用した精密医療の波の中で、Owkinは業界初のエンドツーエンドAIバイオテクノロジー企業として、先進的な機械学習アルゴリズムとフェデレーテッドラーニング技術を駆使し、業界の最前線に立っています。同社は、一般市民の最大の懸念事項である患者データのプライバシー問題に取り組んでいます。ゲノミクス、空間オミクス、臨床データなど、様々な機関から収集されたマルチモーダルデータを統合することで、研究者や医師が医療データの可能性を深く探求できるよう支援しています。これにより、バイオマーカーの発見が加速されるだけでなく、精密医療における信頼性の高い意思決定支援が提供され、乳がんや大腸がんなどのがんの診断と治療薬開発が促進されます。

Owkinは2016年の創業以来、1億ドル以上の資金を調達し、Google VenturesやSanofiを含む数多くの機関から支援を受けています。また、フランスで最も注目すべきAIスタートアップ20社、2023年の最も注目すべきヘルスケア・テクノロジー系スタートアップ、ベスト・ヘルスケア・テクノロジー賞、そしてForbes AI 50にも選出されています。

患者のプライバシーを優先し、集合知を活用してデータサイロを解消します。

Owkinの成功は、創業者2人の専門的背景と共通の信念と切り離すことはできません。創業者の一人であるトーマス・クロゼル博士は、臨床血液腫瘍学の元助教授であり、その経験を通して患者支援への理解を深め、テクノロジーを活用して医療成果を向上させるという決意を固めました。もう一人の創業者であるジル・ウェインリブ博士は、長年にわたりAI生物学の分野を探求し、ニューラルネットワーク、機械学習、創薬、精密医療に関する多数の論文を発表しています。AIを活用したヘルスケアへの共通の信念を原動力に、二人はOwkinを共同設立しました。

左：ジル・ウェインリブ、右：トーマス・クロゼル。画像提供：FRENCH MORNING

オウキン博士の核となる使命は、プレシジョン・メディシン（精密医療）の実現です。これは、従来の「画一的な」アプローチではなく、患者一人ひとりの生体情報に合わせて治療計画をカスタマイズすることを意味します。がんは患者ごとに遺伝子や症状が異なるにもかかわらず、多くの患者が依然として同じ治療を受けており、その効果が大きく制限されているため、このニーズは喫緊の課題となっています。

Owkinは、AI技術を用いてマルチモーダルな患者データから様々なバイオマーカーを識別し、患者をサブグループに分類し、各グループに最適な治療ターゲットをマッチングさせることに取り組んでいます。これにより、標的を絞った医薬品の開発が促進され、疾患診断ツールが最適化され、最終的には真に個別化された医療が実現します。これらの目標を達成するための鍵は、データを共有しながら患者のプライバシーをいかに確保するかにあります。

これまで、研究者は特定の関心分野にとどまることが多かったため、「データサイロ」化が進んでいました。トーマス・クロゼル氏は、真のイノベーションは学際的な統合から生まれると考えています。臨床、単一細胞、空間オミクス、組織学など、マルチモーダルデータを統合し、データサイエンティスト、臨床医、研究者、製薬会社が共同研究に参加することで、新たな疾患メカニズムの発見が加速し、よりターゲットを絞った精密医療アプローチの開発につながります。つまり、データ共有は一つの解決策と言えるでしょう。しかし、医療データには機密性の高い個人情報が含まれており、データ共有はプライバシー侵害のリスクを伴うことが多く、多くの医療機関がデータ共有をためらっています。

これに対処するために、Owkin は Federated Learning を採用しています。これは、Thomas Clozel が簡単に言うと、さまざまな機関がデータを共有せずに共同で人工知能モデルをトレーニングできるようにすることです。

具体的には、フェデレーテッドラーニングは、複数のデータプロバイダー（医療センター、研究機関、バイオ医薬品企業など）が協力して分散型の機械学習モデルをトレーニングすることを可能にします。つまり、患者データはそれぞれのサーバーに残り、アルゴリズムと予測モデルのみがサーバー間で転送されます。アルゴリズムはローカルトレーニングのために異なるデータセンターに送られます。トレーニング後、アルゴリズムのみが中央サーバーに戻り、改善された予測は各ローカルデータセットに送信され、さらなる最適化が行われます。下の図に示すように、Owkinはこの手法を用いて、83のパートナーにわたる11のモダリティの患者データを統合しました。

つまり、連合学習は患者のプライバシーを守りながら、大規模なデータの活用を可能にします。同時に、異なるデータの分析から得られた結論や研究成果を集約的に共有できるため、医学研究の進歩を加速させます。この技術の普及を促進するため、Owkinは臨床研究や医薬品開発などに活用できる連合学習ソフトウェア「Substra」をオープンソース化しました。

オープンソースアドレス: https://github.com/substra

2023年6月、Owkin社がMOSAIC（Cancer Multiomics Spatial Atlas）と呼ばれるプロジェクトを立ち上げたことは特筆に値します。同社はトップクラスのがん研究病院と協力し、7種類の難治性がん（非小細胞肺がん、卵巣がん、膀胱がん、中皮腫、膠芽腫、乳がん、DLBCL）の患者7,000人からマルチモーダルデータを収集しました。これは世界最大のがん空間オミクスデータセットであり、既存のデータセットの100倍の規模に相当します。このデータを活用することで、Owkin社は高度な人工知能アルゴリズムを開発し、治療に関する推奨を提供することができます。
MOSAICアドレス:

https://www.mosaic-research.com/

生物学分野における初の汎用人工知能の実現を目指す

Owkinは今年1月、過去8年間に蓄積してきた自社の手法とAIエージェントを単一のシステムに統合し、生物学分野初の汎用人工知能（AGI）の実現を目指すOwkin K1.0 Turbigoを発表しました。トーマス・クロゼル氏は、「Owkinの目標は、Owkin Kをこの分野の標準オペレーティングシステムにすることです。すべての製薬会社、バイオテクノロジー企業、学術研究機関が当社のシステムを活用して研究手法に革命を起こし、長年の障壁やデータサイロを打破してくれることを願っています」と述べています。

具体的には、K1.0システムは100万人以上の患者から収集したマルチモーダルデータを統合し、基本モデルと大規模マルチモーダルモデルを用いて解析することで、パートナーに詳細な生物学的知見を提供します。一方、Owkinのウェットラボは、AIが生成した生物学的知見を検証し、新たな実験データをK1.0にフィードバックすることで、モデルの性能を継続的に向上させます。この閉ループ型の「データ・モデル・実験」設計により、K1.0は継続的に最適化されます。

K1.0システムは、バイオマーカーの発見、標的の特定、患者集団のスクリーニング、臨床試験の最適化、AI診断の開発など、幅広いアプリケーションに対応しています。これらの機能は、新たに発見されたバイオマーカーに基づいており、精密医療の発展を促進することを目指しています。

現在、このシステムはサノフィ、ブリストル・マイヤーズ スクイブ（BMS）、アストラゼネカといった製薬大手企業をサポートしています。最初の開発プロジェクトは、固形がん患者を対象としたEP2/EP4/DP1トリプル阻害剤であるOKN4395で、すでに第I相臨床試験で患者に投与されています。また、Owkinの標的同定ツールTargetMATCHと薬物局在化ツールDrugMATCHも、パイプライン開発においてパートナー企業を支援しています。

OKN4395ターゲットの一つの3D再構成画像。画像提供：Owkin

医薬品開発における優れた実績に加え、Owkin はがん診断においても大きな進歩を遂げています。

臨床現場において、医師はどの患者が再発し、どの患者が安定を維持するかを正確に予測することがしばしば困難です。しかし、この予測能力は個別化された治療計画を策定する上で非常に重要です。再発リスクの高い患者を正確に特定することで、医師は治療戦略を迅速に調整し、治療を強化することができます。また、病状が安定している患者に対しては、不必要な治療介入を減らし、生活の質を向上させることができます。

AI技術は、バイオマーカースクリーニングの効率を向上させるだけでなく、緊急症例の優先順位付け、患者の予後と治療反応の詳細な分析、そして医師がより迅速かつ正確な意思決定を行うための支援などにも活用できます。これは、医療資源が限られている地域において特に重要です。こうしたニーズに応えるため、Owkinは大腸がん診断ツール「MSIntuit® CRC」および「MSIntuit® CRC v2」、乳がん診断ツール「RlapsRisk® BC」など、複数のがん診断ツールを開発しました。

乳がん研究画像出典：Owkin

2024年11月、OwkinはAIを活用した腫瘍病理学企業Prosciaと提携し、同社のMSIntuit® CRC v2ツールをProsciaのConcentriq®ソフトウェアプラットフォームに統合しました。この連携は、病理医によるMSS/pMMR大腸がん患者の事前スクリーニングを支援し、大腸がんの診断と治療における精密医療のより深い応用を促進することを目的としています。特に、MSIntuit® CRC v2はCE-IVD認証を取得したMSIntuit® CRCツールのアップグレード版であり、最大95%の検出感度を誇ります。同社はまた、バーミンガム大学医学部やCerba Pathなどの機関とも提携し、大腸がん診断の最適化に取り組んでいます。乳がん診断においては、Aster Insights、Gustave Roussy、AstraZenecaなどの企業と提携しています。

結論として、Owkinの革新的なプラットフォームと広範な連携ネットワークは、世界中の患者にさらなる希望をもたらしています。今後、同社はマルチモーダル空間データを自動解析できる一連のエージェントを開発し、次世代のOwkin K2.0オペレーティングシステムを自社の研究室に統合することで、エージェント駆動型自動ロボットラボを構築する予定です。これらのエージェントが将来的には、独自の研究プロジェクトを自律的に実行できるようになり、医療研究の効率を大幅に向上させる可能性も考えられます。Owkinが今後もAIとヘルスケアの融合における変革をリードしていくことを期待しています。

画像出典: Owkin

AIは医師に取って代わることはできません。協力こそが双方に利益のある状況を実現する唯一の方法です。

Owkinの戦略・マーケティング責任者であるAnna Huyghues-Despointes氏は、「学術センターなどの研究機関と連携することで、インフラの導入、データの準備、予測モデルのトレーニング、結果の検証、そして一流の科学誌への共同研究の発表を共同で行うことができます。私たちは、連携こそが医学研究の発展の鍵であると確信しています」と述べています。この見解は、医学研究における連携の重要性を強調しています。

かつて医師たちはAIに対して一般的に慎重で、その信頼性や患者の真の助けとなる能力について懸念し、中には単なる誇大広告と考える人さえいました。しかし、画像認識、疾患予測、個別化治療といった分野におけるAIの継続的な進歩により、人々は徐々にその可能性を認識するようになりました。例えば、GoogleのMed-PaLM 2モデルは、USMLE医師免許試験で86.5という高得点を獲得し、人間の医師のレベルに迫り、あるいは上回りました。これは、医療分野におけるAIの明るい未来をさらに示しています。

AIの急速な発展にもかかわらず、北京市共産党委員会副書記で首都医科大学付属北京天壇病院院長の王永軍氏は、AIは医師に取って代わるものではなく、臨床業務を補完し、強化する役割を担うべきだと述べた。実際、AIは主にデータ分析と診断支援において役割を果たしており、臨床処置や緊急事態といった複雑な状況においては、医師の経験、専門的判断力、そして適応力が依然として不可欠である。さらに、医療は技術だけでなく、ケアと共感も不可欠であり、AIはこの点において依然として改善の余地がある。

将来的には、AIと医師の連携を通じてのみ、ヘルスケア業界が真に進歩し、より包括的で質の高い医療サービスを患者に提供できるようになります。

参考文献:

1. https://www.owkin.com/

2.https://www.mittrchina.com/news/detail/12974

3.https://hub.baai.ac.cn/view/373