この画期的モデルは、マウスでの新実験の結果を同等のヒト疾患に当てはめて解釈するもので、従来の推定方法より最大50%も優れる。マウス実験後のヒト臨床試験における失敗の低減につながり、新薬臨床試験開始届を支える追加データを提供。新手法はマウスとヒトの既存の遺伝子発現データを活用して、新規の疾患関連遺伝子を究明し、疾患についての新たな理解と創薬のための新たな標的に導く能力を実証。
イスラエル・テルアビブ--(BUSINESS WIRE)--#AI--（ビジネスワイヤ） --
細胞レベルでヒト免疫系をシミュレートするための世界初の機械学習プラットフォームを開発したCytoReasonは本日、マウスモデルのデータをヒト疾患へと橋渡し的に解釈するための画期的新モデルの雑誌掲載を発表します。Nature
Methodsで述べている通り、マウスからヒトに橋渡しするためのモデル（mouse to humanモデル、FIT：Found In
Translation）は、あらゆる医薬品の創薬・開発プログラムで不可欠の極めて重要な要素となっているマウス研究の結果から、より正確・効果的にヒトに当てはめて推定する能力を実証しました。
私たちが疾患について知っていることの多くは、マウスモデル（研究対象の疾患の特徴を示すように特別育成したマウス）を使用した研究に基づいています。加えて、新薬どれひとつをとってみても、一定の安全性と有効性をマウスでまず実証する必要が出てきます。ただ、マウスはヒトではないため、異種間差異がラボ研究の成果を患者や医師にとって意義あるものに橋渡しする際、大きな妨げとなってきました。
今日まで、異種間差異についての知見は動物モデルの解釈に当り、体系的には考慮されてきませんでした。この大きな課題を克服するための試みとして、CytoReasonおよびテクニオン大学医学部システム免疫学・精密医療ラボの科学者らが、mouse
to
humanモデルを開発しました。この新モデルはCytoReasonの使命に立脚しています。この使命とは、医薬品の創薬と開発を変革するための生物学的知見を拡大し、隔絶された領域からデータセットを拾い上げて分析し、既存の知識を全コンテクストで適用するというものです。これは遺伝子・細胞・サイトカインの関係を究明・理解するという点で、CytoReasonの免疫系Cell-Centered
Model（細胞中心モデル）で行っているのと同じことです。
28種のヒト疾患を対象とするマウスモデルで試験したところ、mouse to
humanモデルはマウスの結果から直接的に異種間の推定を行う場合よりも優れた成績を示し、事前識別可能な病態において発現変動遺伝子の重複が20–50%増加しました。これにより新規の疾患関連遺伝子が明らかとなり、本モデルを使用しなければ見落としていたシグナルを浮き彫りにするとともに、間違った手掛かりを減らすことになりました。しかも、実験コストがかかりません。
テクニオン大学医学部システム免疫学・精密医療ラボ責任者でCytoReasonの主任科学者を務めるShai
Shen-Orr教授は、次のように述べています。｢これは大きな前進です。マウスモデルは必要であるものの、何らかの前提条件においてヒトで起こり得ることを理解しようとするには欠陥のある手法です。私たちはこれらのモデルから知り得ることの正確性を著しく向上できることを示しました。これは一定の医薬品開発プログラムの次なる前進に向けて適切な判断を行っているとの自信という点で力学全体を変革するものであり、マウス全体や人類に対して疾患との闘いで大きく貢献します。｣
テクニオン大学医学部免疫科でNature Methods論文の筆頭著者となったRachelly
Normandは、次のように述べています。｢このmouse to
humanモデルは新規の疾患関連遺伝子を発掘できる能力を明瞭に実証しました。炎症性腸疾患（IBD）患者の大腸におけるインターロイキン・エンハンサー・バインディング・ファクター3（ILF3）について、ILF3がIBDマウスモデルやヒトのデータセットのいずれでも見られなかったにもかかわらず、健康人と比較して役割を持っていることが、本モデルにより予測されました。過去のどんな研究でもILF3の何らかのIBDへのかかわりを確認できませんでした。ところが私たちはラボ試験にて健康人と比較してILF3がIBD患者の大腸で顕著に増加していることを確認しました。本モデルが実際の新規発見として大きな意義を持つことが分かります。｣
本プロセスの中心にあるのが、ヒトおよびマウスのモデルのデータセットを匹敵する疾患のヒト疾患データセットと対合して、異種間対合を生み出すことにあります。各生物種における各異種間対合に対応する差異は、疾患サンプルと対照サンプルの間で計算され、これを同じ条件下で異なるヒト遺伝子およびマウス遺伝子が発現する様子についての研究で使い、mouse
to humanモデルに落とし込みます。
CytoReasonのDavid
Harel最高経営責任者（CEO）は、次のように述べています。｢これは真のブレークスルーです。マウスで効果があるように見える多くの医薬品は臨床開発において失敗します。本技術は拡大を続ける当社の橋渡し機能ポートフォリオを構成するものですが、これは前臨床の結果と臨床の結果の間における食い違いを埋めることに役立ちます。今回、当社の拡大を続けるリッチデータセットの力を実証することになり、コンテクストをより正確に理解するための当社の専有的な機械学習技術および独自手法が活気づきます。これにより研究の1つの側面から別の側面への理解が進み、医薬品開発全体と臨床成績を改善することができます。｣
ライブのTwitter Q&A
Shai Shen-Orr教授と筆頭著者のRachelly
Normandが、11月27、28日9:00～10:00（東部夏時間）、16:00～17:00（イスラエル時間）に当社のTwitterフィード（@CytoreasonLtd）でライブのQ&Aに参加します。ぜひ当社のTwitter（@CytoreasonLtd）をフォローし、#mousetomanで聞きたい質問をなんなりとお寄せください。
CytoReasonについて
CytoReasonは細胞レベルでの免疫系の解釈を塗り替えることのみに絞った活動をしています。CytoReasonの技術、データ、プロセスはすべて独自で実証済みのものです。これらは疾患とその治療法を理解する上での中心となる遺伝子・細胞・サイトカインの相関関係と因果関係を解読するとともに、以前にも増して迅速・正確にこうした解読をするためのCytoReasonの能力の中核を占めています。CytoReasonを際立たせる3つの中心原理があります。「生物プロセスを生物学者に届ける」（Delivery
of biology to biologists）で生物学的疑問に答えるための生物学的プロセスを再現し、「連続的改善」（Continuous
improvement）でまったく新たなデータセットによってさらに充実度と精度を増した学習モデルを開発し、「終始一貫した協業」（Collaboration
first, last and always）でCytoReasonの活動を協業相手のニーズおよび価値あるIPを発見してこれら協業相手に届けるというニーズを中心に組み立てます。
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