テルアビブのVNA記者によると、ワイツマン科学研究所（イスラエル）の科学者らは、ヒト表現型プロジェクト（HPP）の膨大なデータベースを基に、病気が現れる前に予測できる高度な人工知能モデルを構築しており、病気を遅らせるだけでなく、完全に予防することも期待されている。
人生において重要な決断に直面すると、私たちは最適な選択肢を選ぶために、事前に複数のシナリオを想定することがよくあります。しかし、治療法や食事療法の選択など、個人の健康に関することとなると、それぞれの選択肢の効果を予測するのは容易ではありません。
最近、ある研究チームが人工知能（AI）を用いて、各個人の「デジタルツイン」を作成しました。このデジタルツインは、病気のリスクを判断し、予防策を提案するだけでなく、様々な治療法の効果をシミュレーションして、各個人に最適な治療法を見つけるのに役立ちます。
このプロジェクトは、シュナイダー小児医療センター（イスラエル、ペタク・ティクヴァ）の小児内分泌学者スマダール・シロ准教授が主導し、リー・ライヒャー博士とワイツマン研究所のエラン・セガル教授のコンピューターサイエンスおよび応用数学研究所と共同で進められています。
「誰もが将来どんな病気になるか知りたいわけではありません。それは当然のことです」とシロ准教授は言います。「しかし、多くの人は将来の見通しを知り、精神的な準備をしたり、病気を予防するための生活習慣を変えたりしたいと考えているのです。」
このプロジェクトはNature Medicine誌に掲載されました。2018年以降、研究者たちはイスラエルで1万3000人以上の参加者から詳細な医療データを収集し、その後、日本とアラブ首長国連邦（UAE）にも拡大し、10万人の参加者獲得を目指しています。
イスラエルは、その遺伝的に多様な人口のため、バイオバンクを構築するのに理想的な国と考えられています。
HPPは25年間にわたりボランティアを追跡調査し、2年ごとに評価を行いました。毎回の訪問では、BMI測定、栄養日誌、超音波検査、骨密度検査、睡眠と血糖値のモニタリング、腸内細菌叢、口腔内細菌叢、膣内細菌叢の分析など、17の身体器官を対象とした一連の医学検査が実施されました。
さらに、このプロジェクトでは、病歴、ライフスタイル、栄養、遺伝、免疫、代謝、生活環境に関する情報も統合しています。このデータベースは、現在までに作成された最も広範な人間の健康情報のリポジトリであり、参加者のプライバシーを確保しながら、世界中の科学コミュニティと共有されています。
重要な進歩の1つは、17の異なる身体システムにおける時間の経過に伴う生理学的変化を分析し、各個人の「生物学的年齢」、つまり実際の年齢ではなく実際の健康状態を反映する数値を決定するために構築されたAIモデルです。
テルアビブに拠点を置くPheno.AI社が開発したこのモデルは、各身体システムの「老化」に基づいて疾患リスクを予測することができます。特に注目すべきは、女性の生物学的老化は、更年期の影響により、50代で著しく加速することが明らかになったことです。
HPP のデータは、マイクロバイオームの特徴的な変化 (「バイオシグネチャー」と呼ばれる兆候) を通じて、乳がん、炎症性腸疾患、子宮内膜症などの疾患を早期に検出するのにも役立ちます。
このプロジェクトの最大の成果は、個人のすべてのデータを統合して「デジタルツイン」を作成できる統合AIモデルを構築したことだ。デジタルツインとは、身体全体と将来の健康の経過をシミュレートするモデルである。
研究チームは、個人の医療記録から学習し、糖尿病前症が今後2年以内に糖尿病に進行するリスクなど、正確な予測ができるモデルを開発した。
このモデルは予測だけでなく、各個人に適した治療法や食生活の変更を提案するためにも使用されています。
将来的には、このプロジェクトのモバイル アプリケーションがユーザーにパーソナライズされた「健康ロードマップ」を提供し、症状が現れる何年も前に病気を予防するのを支援します。
出典: https://www.vietnamplus.vn/israel-phat-trien-ban-sao-ky-thaut-so-tung-ca-nhan-giup-du-doan-va-phong-benh-post1054981.vnp
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