毎年、世界の保健専門家は重大な決断に直面します。それは、次のシーズンのワクチンにどのインフルエンザ株を含めるべきかということです。この決定は、インフルエンザシーズンが始まる数ヶ月前、つまりインフルエンザシーズンが始まる前に行う必要があります。適切な選択をすれば、ワクチンは非常に効果的になります。しかし、たった一つのミスが予防効果を大幅に低下させ、予防可能な症例の急増につながり、医療システムに甚大な負担をかける可能性があります。
レジーナ・バルジレイ教授（左）と大学院生のウェンシアン・シーさん。写真：MITニュース
この課題は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにおいて、ワクチンが普及し始めた矢先に新たな変異株が次々と出現した際に、非常に身近なものとなりました。インフルエンザウイルスも同様に、「騒々しい兄弟」のように絶えず変異し、予測不可能なため、ワクチン設計は常に一歩遅れをとっています。
不確実性を軽減するため、コンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）とMITアブドゥル・ラティフ・ジャミール健康機械学習クリニックの科学者たちは、「VaxSeer」と呼ばれるAIシステムを開発しました。このツールは、将来の主要なインフルエンザ株を予測し、アウトブレイクの数か月前に最も効果的なワクチン候補を特定します。VaxSeerは、ウイルスの遺伝子配列や臨床検査結果など、数十年分のデータに基づいて学習され、ウイルスの進化とワクチンへの反応をシミュレーションします。
個々のアミノ酸変異を分析する従来の進化モデルとは異なり、VaxSeerは「タンパク質言語モデル」を活用し、優性遺伝子と複数の変異の複合効果の関係を学習します。「私たちは優性遺伝子の動的な変化をモデル化します。これはインフルエンザのような急速に進化するウイルスに関連性の高いものです」と、MITの博士課程学生で本研究の筆頭著者であるウェンシアン・シー氏は述べています。
VaxSeer はどのように機能しますか?
このツールには、主に 2 つの予測エンジンがあります。
優勢性: インフルエンザの株が蔓延する可能性の推定。
抗原性: 特定の菌株を中和するワクチンの有効性を予測します。
VaxSeerはこれら2つの要素を組み合わせることで、「予測カバレッジスコア」を生成します。これは、ワクチンと将来のウイルス株との適合度合いを示すものです。このスコアが0に近いほど、適合度が高くなります。
MITチームは10年間の遡及的研究で、VaxSeerの推奨事項と世界保健機関（WHO）による2つの主要なインフルエンザの亜型であるA/H3N2とA/H1N1の選択を比較した。
A/H3N2の場合、10回の発生のうち9回でVaxSeerの推奨事項がWHOの推奨事項を上回りました。
A/H1N1 に関しては、このシステムは 10 シーズンのうち 6 シーズンで WHO と同等かそれ以上です。
注目すべきことに、2016年のインフルエンザシーズン中、VaxSeerはWHOが翌年までワクチンに含めなかった株を特定した。
VaxSeer の予測は、CDC (米国)、カナダの Practice Monitoring Network、および欧州の I-MOVE プログラムからの実際のワクチン有効性データとも密接に相関しています。
ウイルスの進化と競争する。
VaxSeerは、タンパク質言語モデルを用いて各ウイルス株の拡散率を推定し、株間の競争に基づいて優位性を計算します。次に、得られたデータを微分方程式に基づく数学的フレームワークに入力し、拡散をシミュレーションします。
抗原性については、VaxSeer は、抗原性の一般的な指標である赤血球凝集抑制 (HI テスト) を通じてワクチンの有効性を予測します。
「ウイルスの進化とワクチンへの反応をモデル化することで、VaxSeerのようなAIツールは、保健当局がより迅速かつ適切な判断を下せるよう支援し、感染と免疫の競争で常に一歩先を行くことができる」とShi氏は主張した。
現在、VaxSeerはインフルエンザの主要抗原であるHA（ヘマグルチニン）タンパク質のみに焦点を当てています。将来のバージョンでは、NA（ノイラミニダーゼ）タンパク質、免疫履歴、製造工程、投与量に関連する因子が追加される可能性があります。研究チームはまた、データ不足の状況下で、ウイルスファミリー間の関係性に基づいてウイルスの進化を予測する手法も開発しています。
MITのAIと健康の著名な教授であり、この研究の共著者でもあるレジーナ・バルジレイ氏は、「VaxSeerは、ウイルスの急速な進化に対応するための私たちの取り組みです」と述べた。
マクマスター大学（カナダ）のジョン・ストークス助教授は、「驚くべきは、現在の成果だけでなく、薬剤耐性菌や治療抵抗性癌の進化を予測するなど、他の分野への展開の可能性です。これは、病気が蔓延する前に医療ソリューションを設計することを可能にする、全く新しいアプローチです」とコメントしました。
（MITによると）
出典: https://vietnamnet.vn/mit-phat-develop-ai-tool-predicting-flu-virus-millions-of-cases-2439275.html
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