前臨床試験における人工知能：デジタルツインと臓器チップの強化による動物実験の削減

論文概要

 

人工知能（AI）は、従来の動物実験に代わる革新的な選択肢を提供し、医薬品開発における前臨床試験に変革をもたらしている。機械学習、深層学習、AI 搭載デジタルツイン（DT）、AI 強化型臓器チップ（OoC）といった先端技術により、複雑な生物システムを正確にシミュレーションすることが可能となった。

AIはデジタルツインと臓器チップの限界を克服し、予測精度と拡張性を向上させるうえできわめて重要な役割を担っている。これらの技術により、動物実験に関する3R原則（代替 Replacement・削減 Reduction・苦痛の軽減Refinement）を遵守しつつ、薬物の安全性と有効性に関する初期段階の評価を信頼性の高いものにすることが可能であり、動物の取り扱いに関する倫理的懸念に対応するとともに、コスト削減や医薬品開発の加速を実現できる。

前臨床試験では、これらの先進モデルとAIを統合することで創薬の精度と効率を大幅に向上させることが可能である。この総説では、AIが前臨床試験にもたらす革新的インパクトを検証し、今後の進展と課題、さらにAIを倫理的で効率的な創薬の基盤とするために必要な行程について解説する。

 

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