概要 - プログラム可能な仮想人間による人間の生理学的な薬物発見への進展

プログラム可能な仮想人間による人間の生理学的な薬物発見への進展

2025-07-25 16:40:57

{"You Wu","Philip E. Bourne","Lei Xie"}

{cs.CY,cs.AI,cs.CE,cs.LG}

この視点論文は、プログラム可能なバーチャルヒューマン（PVH）が薬物発見を革新する可能性を探っています。PVHは、分子レベルから表現型レベルに至るまで、人体内での薬物作用をシミュレートする動的、多スケールのモデルです。早期発見と後期開発の間の転換ギャップを橋渡しすることで、PVHはこれまでにない早さで治療効果と安全性を最適化する革新的なアプローチを提供します。 **現在の薬物発見における課題**： * **ターゲットベースのアプローチ**は、病気の複雑な性質を単純化し、高失敗率に繋がることが多いです。 * **表現型ベースのアプローチ**は、人間の病気状態を正確に再現する能力に限界があり、薬物作用の理解にも限界があります。 * **転換ギャップ**：研究室や動物モデルで最適化された分子は、ヒトでの臨床効果と安全性を示すことができません。 **プログラム可能なバーチャルヒューマンの将来性**： * **薬物作用のシミュレーション**：PVHは、新分子の人体内での全ての薬学的過程をシミュレートできます。これには、薬物動態学、薬物力学、細胞および系統効果が含まれます。 * **治療効果と安全性の最適化**：臨床効果に対する薬候補の直接最適化により、PVHは薬物発見の成功率を向上させることができます。 * **早期段階の発見を可能にする**：PVHは、病気の機構についての包括的な理解がなくても、新分子の生理学的効果を予測し、新しい治療法の設計を指導できます。 **PVHの開発における主要な機会**： * **見えない分子の運命をシミュレートする**：AI、機械学習、生物理学の統合により、薬物動態学、薬物力学、分子相互作用の予測を改善できます。 * **細胞状態の多面的なモデル化**：単細胞オミクスデータ、システム生物学、機械学習を組み合わせることで、細胞状態の変化とその病気進行に対する影響の正確なモデル化が可能になります。 * **新しい変化に対する臨床反応を予測する**：変調機能ゲノミクスや画像ベースのプロファイリングなどの高度な技術により、細胞反応に関する貴重な洞察を提供し、効果的な薬物の設計を指導できます。 **課題とロードマップ**： * **分布外（OOD）ケースの処理**：PVHの一般化のためには、OODケースを処理する新しい機械学習技術の開発が重要です。 * **データ駆動型と機構駆動型のモデルの統合**：機械学習と数学的モデルの強みを組み合わせることで、PVHの精度と解釈性を向上させることができます。 * **分子モデルと生理学的および現実世界のモデルの統合**：分子レベルのモデルとヒトの生理学的モデルのスケールを橋渡しすることは、複雑な薬物作用をシミュレートするために不可欠です。 **結論**： プログラム可能なバーチャルヒューマンは、バーチャルヒューマンシステム内で治療結果の直接最適化を可能にすることで、薬物発見を変革する可能性があります。まだ大きな課題が残りますが、AI、オミクス技術、微生理学的システムにおける継続的な研究は、このビジョンの実現に道を開いています。課題を解決し、機会を活用することで、PVHは複雑な病気に対する効果的な治療法の開発を革新することができます。