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zoom RSS 病気の最適治療にコンピュータはどのように役立つのか?

<<   作成日時 : 2014/01/07 05:53   >>

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 日本経済新聞(1月5日)に次のタイトルが踊った。

 医療+数学=最適治療へ、数学が垣根を越えて医療に一役
 経験則や感染力 モデル化

 日常生活とはあまり関係がないと思われがちな数学を活用して、がんやインフルエンザなどの感染症の解明や、病気の治療に役立てようとする研究が進む。コンピュータやインターネットといった情報分野だけでなく、医療分野とタッグを組むことにで、数学を使った新たなイノベーションが生まれそうだ。大きな成果が出てきた。
 内閣府の最先端研究開発支援プログラム(FIRST)関連

 抗がん剤は使い続けるとがん細胞は薬が効かなくなる耐性を持つ。がん細胞の増殖スピードに対して、効果的な投与量、薬剤耐性を持つまでの時間をもとに、最適な治療効果を計算する数理モデルを開発した。

 インフルエンザが広がっていくのを予測する数理モデルも構築



 医薬分野でのコンピュータの利用といえば、たとえば新薬開発時のコンピュータシミュレーションなどが知られていた。たとえば、ある化合物群に付く置換基を変化させていくと、薬剤活性がどのように変化するかを調べ、従来の知見と合わせて短時間に活性の高い薬剤を開発していくものである。

 近年、医療分野において、薬剤を使用したときの効果の実績などが蓄積され、広く利用することが可能になってきた。いわゆるビッグデータであるが、これをうまく数理モデル化できると有効な治療が可能になるということである。抗生物質などでよく言われてきた薬剤耐性問題も、数理モデルを用いることにより、ある程度解決できる可能性もある。

 最近、がん治療で耳にするのが、DNAと薬剤の関係である。個々人が持っているDNAのタイプは異なり、DNAにあった薬剤を投与することにより延命効果が高められる。アップル社のスティーブ・ジョブスは癌細胞と正常な細胞の遺伝子配列を調べ、分子標的治療などの最新の治療をうけ、延命したと言われている。

 かぜの感染の広がりについても、私たちは多くの経験則を持っている。これに数理モデルをはめ込むことにより、その広がりを予測できれば、先手を打ってその広がりを緩和できる可能性が出てくる。Twitterの「風邪にかかった」などのささやきをうまくコンピュータ処理できれば、かぜの広がりをリアルタイムで捉えることができ、これとコンピュータシミュレーションの予測を合わせると、有効なかぜの拡散防止策が打てる可能性が出てくる。かぜにかからないことが最善である。これが一番のかぜの治療法と言っても良い。

 世はまさにビッグデータの時代に突入した。ネット上やコンピュータ中に蓄えられているデータの多くは、まだ使われない状態で眠っている。コンピュータのデータ蓄積能力は格段に大きくなり続けているので、ますます多くのデータが蓄積されるようになる。一方、コンピュータの処理速度、CPUの速度、も進歩を続けている。ビッグデータを賢く使いこなすことができれば、私たちは多くの大きな恩恵を得られることは間違いない。そのためには人間の英知、賢さが求められる。将来的にはこの人間の英知もコンピュータ上に蓄えられるとすると、コンピュータがネット上のデータを自ら探し求め、集めた情報を元に多くの予測をし、あるいは問題に対する対処法を実施することになる。

 話は少し飛躍しすぎたかもしれないが、そのような世の中になった時、人間は一体何をするのであろうか。コンピュータができない力仕事? SF(サイエンス・フィクション)の世界はやがては現実になるものである。その時、人間の英知はどうなっているか? 人間とコンピュータが共働する世の中はもうすぐそこまで来ているのではないだろうか.


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