0:00:01.507,0:00:03.396
2003年に

0:00:03.420,0:00:06.333
ヒトゲノムを解読したとき

0:00:06.357,0:00:10.279
多くの病気を治療するための[br]答えが手に入ると考えました

0:00:10.974,0:00:13.631
しかし現実はそれと程遠いものでした

0:00:14.782,0:00:16.703
私たちの遺伝子に加えて

0:00:16.727,0:00:21.297
環境やライフスタイルも[br]多くの主要な病気を引き起こす―

0:00:21.321,0:00:23.869
重大な要因になりうるからです

0:00:23.893,0:00:27.473
一例が脂肪肝です

0:00:27.497,0:00:31.580
世界人口の20%以上が冒され

0:00:31.604,0:00:34.638
治療法もなく 肝がんまたは

0:00:34.662,0:00:36.085
肝不全に至ります

0:00:37.517,0:00:42.261
従って DNAの解読だけでは[br]効果的な治療法を見つけるのに

0:00:42.285,0:00:44.517
十分な情報が得られません

0:00:44.541,0:00:48.297
明るい面を見れば 人体には[br]他にもたくさんの分子があります

0:00:48.321,0:00:52.301
実際 10万以上の中間代謝産物があります

0:00:52.325,0:00:56.621
中間代謝産物とは[br]その大きさが非常に小さい分子です

0:00:57.193,0:01:02.165
知られている例として ブドウ糖 [br]果糖 脂肪やコレステロールなどがあります

0:01:02.189,0:01:03.699
いつも耳にするものです

0:01:04.273,0:01:07.256
中間代謝産物は私たちの代謝に[br]関与しています

0:01:08.066,0:01:12.094
さらにDNAの制御下にもあるので

0:01:12.118,0:01:17.200
遺伝子とライフスタイルの両方からの[br]情報を持っています

0:01:17.224,0:01:22.873
多くの病気の治療法を見つけるには [br]中間代謝産物への理解が不可欠です

0:01:22.897,0:01:25.109
私はずっと 患者を治療したいと[br]思ってきました

0:01:25.934,0:01:29.792
それなのに 15年前に[br]医学部をやめてしまったのは

0:01:29.816,0:01:31.781
数学への思いを捨てられなかったからです

0:01:33.019,0:01:35.955
その後すぐに[br]私は素晴らしいことに気付きました

0:01:36.692,0:01:39.455
数学を使って医学の研究が[br]できるということです

0:01:41.026,0:01:46.239
以来 私は生物学的データを分析するための[br]アルゴリズムを開発しています

0:01:47.092,0:01:49.375
簡単そうに見えたのです

0:01:49.399,0:01:53.024
体内の すべての中間代謝産物に関する[br]データを集めて

0:01:53.024,0:01:58.152
病気の時どのように変化するかを表す[br]数学的モデルを開発して

0:01:58.176,0:02:01.164
治療のために その変化に介入するのです

0:02:02.488,0:02:05.960
そして これまで誰もこれを[br]やったことがない理由に気付きました

0:02:07.230,0:02:08.917
とても難しいからです

0:02:08.941,0:02:10.028
（笑）

0:02:10.052,0:02:12.464
私たちの体には多くの中間代謝産物があります

0:02:12.783,0:02:15.283
すべてが他のものとは異なります

0:02:15.307,0:02:19.035
いくつかの中間代謝産物については[br]質量分析機を使用して

0:02:19.059,0:02:21.652
分子量を測定できます

0:02:21.676,0:02:26.069
しかし まったく同じ質量を持つ分子が[br]10種類あることがあります

0:02:26.093,0:02:27.900
それらが何であるかを知ることは難しく

0:02:27.924,0:02:30.698
それらすべてを同定したい場合は

0:02:30.722,0:02:33.826
さらに実験を行う必要があり[br]これには数十年という月日と

0:02:33.850,0:02:35.564
数十億ドルがかかるかもしれません

0:02:36.207,0:02:41.770
そこで 私たちはそれを行うために 人工知能[br]つまりAIのプラットフォームを開発しました

0:02:41.794,0:02:44.638
生物学的データの増加を活用し

0:02:44.662,0:02:49.086
中間代謝産物に関するすべての既存の情報と[br]他の分子との相互作用に関する

0:02:49.110,0:02:52.238
データベースを構築しました

0:02:52.262,0:02:55.686
私たちはこのすべてのデータを[br]メガネットワークとして総合しました

0:02:55.710,0:02:59.106
そして 患者の組織や血液から

0:02:59.130,0:03:01.881
中間代謝産物の質量を測定して

0:03:01.905,0:03:05.164
病気になった時に変化する[br]中間代謝産物の質量を調べます

0:03:05.188,0:03:08.378
しかし 先に述べたように[br]それらが何であるかは正確には分かりません

0:03:08.402,0:03:13.537
180の分子量を持つのはブドウ糖かもしれず[br]ガラクトースまたは果糖であるかもしれません

0:03:13.561,0:03:15.580
それらは完全に同じ質量を持っていますが

0:03:15.604,0:03:17.691
体内での機能はそれぞれ異なります

0:03:17.715,0:03:21.302
私たちのAIアルゴリズムは[br]これらすべての曖昧さを計算に入れています

0:03:21.326,0:03:24.062
そしてメガネットワークを探索して

0:03:24.086,0:03:28.439
どのように中間代謝産物同士が関連して

0:03:28.463,0:03:30.421
病気を引き起こすかを突き詰めるのです

0:03:30.445,0:03:32.683
それらがどのように繋がっているかによって

0:03:32.707,0:03:37.030
私たちは各中間代謝産物の質量から[br]その物質を推測することができます

0:03:37.054,0:03:39.978
例えば この180の分子量は[br]ブドウ糖の可能性があります

0:03:40.002,0:03:42.553
もっと重要なことは

0:03:42.577,0:03:45.944
ブドウ糖や他の中間代謝産物の変化が[br]どのように病気に繋がるのかを

0:03:45.968,0:03:47.473
解明できるということです

0:03:47.497,0:03:50.492
こんな 病気のメカニズムへの新しい理解から

0:03:50.516,0:03:55.008
それを標的にした[br]効果的な治療法を見つけることができます

0:03:55.601,0:03:59.446
私たちはスタート・アップ企業を設立して[br]この技術を市場に出し

0:03:59.470,0:04:01.275
人々の生活に影響を与えようとしています

0:04:01.722,0:04:05.267
現在 私と私のチームはReviveMedで

0:04:05.291,0:04:10.396
中間代謝産物が主たる要因となる重要疾患の[br]治療法を見つけることに取り組んでいます

0:04:10.420,0:04:12.317
脂肪肝の場合

0:04:12.341,0:04:15.265
脂肪の蓄積が原因で発生します

0:04:15.289,0:04:17.762
脂肪は肝臓に存在する中間代謝産物の１つです

0:04:17.786,0:04:21.726
先に述べたように[br]脂肪肝は蔓延していて 治療法もありません

0:04:21.750,0:04:24.474
脂肪肝は一例に過ぎません

0:04:24.498,0:04:30.196
さらに私たちは治療法のない[br]何百もの病気に対する研究に取り組みます

0:04:30.217,0:04:34.771
中間代謝産物に関するデータを収集し続けて

0:04:34.795,0:04:38.339
中間代謝産物の変化が

0:04:38.363,0:04:40.765
どのように疾気の発症に繋がるのかを[br]理解することで

0:04:40.789,0:04:44.278
私たちのアルゴリズムは[br]より賢くなって

0:04:44.302,0:04:48.498
適切な患者に 適切な治療法を[br]発見できるようになります

0:04:48.522,0:04:52.292
こうして AIを使い[br]効率よく人の命を救うという

0:04:52.316,0:04:56.179
私たちの目標に近づくのです

0:04:56.203,0:04:57.524
ありがとうございます

0:04:57.548,0:05:01.375
（拍手）