先日、ニューヨーク科学アカデミーで出席した授賞晩餐会で、ジェームズ・P・アリソンは、がん免疫療法における画期的な発見は、がんそのものに焦点を当てたことから生まれたのではなく、免疫システムの仕組みを理解するための数十年にわたる基礎研究から生まれたものだと、聴衆を魅了しながら語りました。その数週間後、アリソンと同じ免疫学者の本庶佑は、2018年のノーベル生理学・医学賞を受賞することになりました。
長年にわたり、アリソンと彼の同僚たちは、免疫システムのブレーキとして機能するタンパク質を研究してきました。このブレーキを解除すれば、免疫システムが腫瘍を攻撃し破壊できるようになることに気づいたのです。また、独立して、本庶と同僚たちも同様の機能を持つ別のタンパク質を特定しました。これらの基礎研究は、現在ではがんに有効な、新しく強力な免疫療法の開発につながっています。
しかし、私たちにはまだ学ぶべきことが多くあります。一部のがんの一部の患者にとって、免疫療法は革命的なものとなり、死の淵にあった人々が、病気の痕跡を検出できない健康な生活を送れるようになりました。それでも、免疫療法の革命はまだ始まったばかりです。まだ明確でない理由により、多くのがんや患者は単純に反応しません。科学者の間で増えつつある認識では、その問題の一因は、人間の免疫システムが病気とどのように闘うかについての理解が現状では不足していることにあります。私はHIV/AIDSのワクチン開発に数十年取り組んできた中で、このことを直接経験してきました。この目標は、これまでのところ達成が困難であることが分かっています。
だからこそ、基礎研究における次のブレークスルーは、人間の免疫システムがどのように病気を予防し、制御しているかを解読することになると私は考えています。人工知能（AI）と機械学習がこの成果の鍵となり、現在私たちの生活の他の側面を変えているように、人類の健康の未来を変革するでしょう。
免疫システム（細胞、組織、器官からなる複雑なネットワーク）は、人体が健康を保つための主要な仕組みです。その解読は、がん、糖尿病、アルツハイマー病などの非感染性疾患、あるいは結核、マラリア、エボラ出血熱などの感染症を問わず、病気を理解し、戦うための私たちの取り組みの中心に据えられるべきです。
過去1世紀にわたり、私たちはワクチンを通じて自らの免疫の一部の側面を操作する方法を学んできました。しかし、私たちは重大な行き詰まりに達しています。現在直面している脅威ははるかに陰湿で複雑になっており、毎年、特に幼い子ども、高齢者、そして低中所得国に暮らす人々を中心に、克服されるべき病気によって何百万人もの人々が死亡し、苦しんでいます。
このような状況である必要はありません。免疫システムの力を最大限に活用することで、あらゆる場所で病気と闘う新しい方法を見出せるかもしれません。私たちは、複数の分野にまたがり、その課題に取り組む新しく創造的な方法を必要としています。これは、「ヒトゲノム計画」の規模に匹敵する、月面着陸計画（ムーンショット）級の協調的な取り組みです。ヒトゲノム計画。幸いなことに、そのような取り組みは現在可能になっています。生物医学、工学、そして最も重要なAIと機械学習における最近の技術の進歩により、この野心的な取り組みに着手するために必要なツールが私たちの手元にあります。
このようなツールが必要な理由は、人間の免疫システムの規模と複雑さが非常に大きいためです。その大きさは人間のゲノムの数十億倍にもなり、このような膨大な量の情報を処理するには、高度なデータサイエンスの能力と最先端のスーパーコンピューティングが必要です。また、臨床研究の進め方を大きく転換することも求められます。
従来、臨床研究では、できるだけ多くの個人を対象に検査を行い、各被験者から限られた量のデータを収集することに重点が置かれてきました。現在利用可能になった、目覚ましい新しいゲノム科学や分子生物学のツールを使えば、研究者は一人の個人から何百万ものデータポイントを収集できます。これにより、私たちは新しいモデルへと向かっています。それは、対象者はより少なく、データははるかに多いというモデルです。
AIと機械学習を組み合わせてこれらの個人データセットを分析することで、人間の免疫システムの分子レベルでの動態をより深く理解し、その支配的な法則を解明し始めることができます。「ヒトワクチン・プロジェクト」を通じて行われている初期の取り組みでは、ヒトワクチン・プロジェクトにおいて、J・クレイグ・ベンター研究所、サンディエゴ・スーパーコンピューター・センター、ブリティッシュコロンビア大学の科学者たちが、このアプローチを用いて、ワクチンに対する免疫反応を予測する個人のベースラインバイオマーカーを特定しています。このような研究は、新規ワクチンや、免疫介在性疾患のための治療法の開発を加速させる道を開く可能性があります。
このような研究により、前例のない量のデータが得られ始めており、最終的には人間の免疫システムの初のアトラスを作成することが可能になります。その後、最先端のスーパーコンピューティングの進歩をそのデータベースに適用し、免疫システムの初のAIベースモデルを構築できます。これらのモデルは、免疫に関する現在の知識の空白を埋め、より効果的ながん免疫療法や、診断、ワクチン、そして多数の他の疾患に対する治療法の開発につながるでしょう。
私が思い描くのは、科学者が病気と闘う新しい方法を迅速に開発できる世界です。そこでは、ワクチンが一度の接種で全員に生涯の予防効果を提供し、免疫療法がすべてのがんに効果を発揮し、アルツハイマー病が予防可能になっています。この未来を現実のものとするため、私たちは創造性とAIの継続的な進歩を融合させ、人間の免疫システムの暗号を解読しなければなりません。
