毎年、世界の保健専門家たちは生死を分ける決断に直面します。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、というものです。この決定は、シーズンが始まる何ヶ月も前、つまりシーズンが始まる前に下さなければなりません。ワクチンの選択が正しければ、その効果は非常に高くなります。しかし、もし選択が間違っていれば、予防効果は大幅に低下し、予防可能な症例が急増し、医療システムに甚大な負担をかけることになります。

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出現したことで、より身近なものとなりました。インフルエンザも同様で、「騒々しい兄弟」のように、絶えず予測不能に変異し、ワクチン開発を一歩遅れさせています。

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・ジャミール医療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、将来の主流となるインフルエンザ株を予測し、流行の数か月前に最適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」を用いて、優性変異と複数の変異の複合効果との関係を学習します。「私たちは優性変異の動的な変化をシミュレートします。これはインフルエンザのように急速に進化するウイルスに適しています」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 2 つの主要な予測エンジンがあります。

優勢性: インフルエンザ株が蔓延する可能性の推定。
抗原性: ワクチンがその株を中和するのにどの程度効果的かを予測します。
VaxSeerはこれら2つの要素を組み合わせて「予測カバー率スコア」を生成します。これは、ワクチンが将来のウイルス株にどれだけ適合しているかを示すものです。このスコアがゼロに近いほど、適合度が高いことを意味します。

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に関しては、VaxSeerの推奨は10回の流行期のうち9回でWHOの推奨を上回りました。
A/H1N1 に関しては、このシステムは 10 シーズン中 6 シーズンで WHO と同等かそれ以上でした。
注目すべきことに、2016年のインフルエンザシーズンでは、VaxSeerはWHOが翌年までワクチンに含めなかった株を選んだ。

VaxSeer の予測は、CDC (米国)、カナダの Practice Surveillance Network、欧州の I-MOVE プログラムから得られた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。

ウイルスの進化との競争

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。

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抗原性については、VaxSeer は、抗原性の一般的な測定方法である赤血球凝集抑制試験 (HI 試験) 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すのに役立ち、感染と免疫の競争で一歩先を行くことができる」とShi氏は主張した。

VaxSeerは現在、インフルエンザの主要な抗原であるHA（ヘマグルチニン）タンパク質に焦点を当てています。将来的には、NA（ノイラミニダーゼ）タンパク質、免疫履歴、製造工程、投与量などを追加する予定です。また、チームは、ウイルスファミリー間の関係性に基づき、データが存在しない状況でもウイルスの進化を予測する手法も開発しています。

「VaxSeerは、ウイルスの急速な進化に追いつくための私たちの試みです」と、MITのAIと医学の著名な教授でこの研究の共著者であるレジーナ・バルジレイ氏は語った。

マクマスター大学（カナダ）のジョン・ストークス助教授は、「驚くべき点は、今回の成果だけでなく、薬剤耐性菌や治療抵抗性癌の進化を予測するなど、他の分野にも応用できる可能性があることです。これは全く新しいアプローチであり、病気が障壁を乗り越える前に医療ソリューションを設計することを可能にします」とコメントしました。

（MITによると）

出典: https://vietnamnet.vn/mit-phat-trien-cong-cu-ai-du-doan-virus-cum-cuu-hang-trieu-ca-benh-2439275.html