プレスリリース

製薬会社、医療技術会社、学術研究者が医薬品の発見、ゲノム科学の加速、医療機器の推進を目的としたソブリン AI 機能を開発中


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65 歳以上の高齢者が人口の 30% を占める日本は、質の高い医療を提供するために、医療のほぼすべての側面をサポートするソブリン AI（https://blogs.nvidia.co.jp/2024/05/10/what-is-sovereign-ai/）イニシアチブを推進しています。

来年までに約 50 万人の医療従事者が不足すると予想される中、国固有のデータとローカルのコンピューティング インフラでトレーニングされた AI ツールは、日本の臨床医と研究者の能力を大幅に強化し、患者のケアを可能にします。

11 月 13 日まで東京で開催される NVIDIA AI Summit Japan（https://www.nvidia.com/ja-jp/events/ai-summit/?ncid=no-ncid）では、AI で加速された創薬、ゲノム医療、医用画像処理、ヘルスケア ロボットなど、日本のヘルスケアのリーダーたちによる画期的なテクノロジ導入事例が紹介されます。

これらの事例は、Tokyo-1 スーパーコンピューター（https://blogs.nvidia.co.jp/2023/03/22/generative-ai-supercomputer-pharmaceutical-industry/）などの NVIDIA AI コンピューティング プラットフォームによって駆動し、創薬用の NVIDIA BioNeMo（https://www.nvidia.com/ja-jp/clara/bionemo/?srsltid=AfmBOopLc2vEXb7KXJhbbEPVWBSgDYlKIf5wJWxgFedVDNuDnMp0y_Wh）、医用画像処理用の NVIDIA MONAI（https://docs.nvidia.com/monai/index.html）、ゲノミクス用の NVIDIA Parabricks（https://www.nvidia.com/ja-jp/clara/genomics/?srsltid=AfmBOooPgLw3N87itnSR0MuzcESBqEoT1vl5RpW0UUovOraa1csYzbVb）、ヘルスケア ロボット用の NVIDIA Holoscan（https://www.nvidia.com/ja-jp/clara/holoscan/?srsltid=AfmBOoq_gsE-SSNs9mkiUUlWghhjgBZiuDanALaTqICWxR7jEFpsPT_3）などのドメイン固有のプラットフォームを使って開発されています。

理解、精度、スピードを 深める 創薬 AI ファクトリー
NVIDIA は、世界三大製薬市場の一つである日本の医薬品市場を、創薬研究者が生体分子データから生物学的なインテリジェンスを生成するための AI モデルを開発、展開できるエンドツーエンド プラットフォームである NVIDIA BioNeMo でサポートしています。

BioNeMo には、カスタマイズ可能なモジュール式プログラミング フレームワークと、最適化された AI 推論のための NVIDIA NIM（https://www.nvidia.com/ja-jp/ai/?srsltid=AfmBOoqL1HgucQXdlyWc129VWDfNrtkEsWzlN5SZBGPfWAuhfwpyv0W3）マイクロサービスが含まれています。新しいモデルには、タンパク質と相互作用する分子の 3D 構造を予測する DiffDock（https://build.nvidia.com/mit/diffdock）、アミノ酸配列からタンパク質の 3D 構造を予測する AlphaFold2（https://build.nvidia.com/deepmind/alphafold2）、ターゲット分子と結合する可能性のある新しいタンパク質構造を設計する RFdiffusion（https://build.nvidia.com/ipd/rfdiffusion）などのモデルが含まれます。

このプラットフォームはバイオ分子 AI モデルをエンタープライズ グレードのアプリケーションに拡張する開発者を支援する、カスタマイズ可能なリファレンス AI ワークフローのカタログである BioNeMo Blueprint（https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-nim-agent-blueprint-virtual-screening/）も備えています。

AlphaFold2（https://build.nvidia.com/deepmind/alphafold2）の NIM マイクロサービスは、従来の AlphaFold2 パイプラインを 5 倍加速する進化的情報検索ツールである MMSeqs2-GPU を統合しています。ソウル国立大学、ヨハネス グーテンベルク大学マインツ校、NVIDIA の研究者が主導するこのツールの統合により、40 分かかるタンパク質構造予測が 8 分で可能になります。

AI Summit Japan では、AI ネイティブの科学データセットを提供する TetraScience が、NVIDIA との提携を発表しました。この提携により、ライフサイエンス バリュー チェーン全体にわたってワークフローを加速、改善する科学的 AI ユースケースの生産を産業化します。

例えば、ワクチンやモノクローナル抗体などの生物製剤を生成するための最適な細胞株の選定は、重要ではあるものの時間がかかるプロセスです。TetraScience の新しい Lead Clone Assistant は、NVIDIA VISTA-2D 基盤モデルによる細胞セグメンテーションや Geneforme rモデルによる遺伝子発現分析を含む BioNeMo ツールを活用し、リードクローン選定を数週間から数時間に短縮します。

東京を拠点とするアステラス製薬は、ESM-1nv、ESM-2nv、DNABERT などの BioNeMo 生体分子 AI モデルを使用して、生物製剤研究を加速しています。BioNeMo の AI モデルは、新しい分子構造を生成し、それらの分子が標的タンパク質とどのように反応するかを予測し、標的タンパク質に効果的に結合するように最適化するために使用されています。

BioNeMo フレームワークを使用することで、アステラス製薬は化学分子生成を 30 倍以上加速しました。同社は、BioNeMo NIM マイクロサービスを使用して、研究をさらに進めていく予定です。

日本の製薬企業と研究機関が医薬品研究開発を推進
アステラス製薬、第一三共や小野薬品工業などの製薬会社は、日本のコングロマリットである三井物産子会社のゼウレカ（https://blogs.nvidia.com/blog/mitsui-xeureka-drug-discovery）が構築した NVIDIA DGX（https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-platform/?srsltid=AfmBOoqQFDqVT9lHQwhXB8MzyZQs6WXk9efL2BJmBhAY2dzDnbjuDC-l）AI スーパーコンピューターである Tokyo-1 システムを活用している日本の大手製薬会社です。アステラス製薬は Tokyo-1（https://blogs.nvidia.co.jp/2023/03/22/generative-ai-supercomputer-pharmaceutical-industry/）を活用して AI モデル開発と分子シミュレーションを加速させています。

ゼウレカ（https://blogs.nvidia.com/blog/mitsui-xeureka-drug-discovery）は、Tokyo-1 システムを使用して、製薬会社が独自のデータセットを保護しながら大規模な AI モデルのトレーニングで協力する能力を高めるためのコンフィデンシャル コンピューティング（https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-confidential-computing/）の適用を研究しています。

疾患と精密医療の研究をさらに支援するために、日本全国のゲノム研究者が NVIDIA Parabricks（https://www.nvidia.com/ja-jp/clara/genomics/?srsltid=AfmBOoql3Ext4lN3QL317Nwnmi4ho8nmZYT8U8G2jKKScoTIZI9TFXVq）ソフトウェア スイートを採用し、DNA および RNA データの二次分析を加速しています。

その中には、がん研究に焦点を当てた政府主導の全ゲノム プロジェクトに取り組んでいる主要な学術機関である国立大学法人東京大学医科学研究所 ヒトゲノム解析センターがあります。この取り組みは、研究者が日本の人口に固有の遺伝子変異を特定し、精密治療の開発を支援するのに役立つと見込まれています。

同ゲノムセンターは、カリフォルニア大学サンタクルーズ校のゲノム研究所の研究者によって開発されたツールである Giraffe の使用を検討しています。現在 Parabricks v4.4 で利用できる Giraffe を使用すると、研究者はゲノム配列をパンゲノム (多様な人口を表す参照ゲノム) にマッピング可能となります。

AI が内視鏡医や外科医にリアルタイムの能力をもたらす
日本のヘルスケア イノベーターは、内視鏡医と外科医をサポートする AI 拡張システムを構築中です。

富士フイルムは NVIDIA と連携して、手術を効率的にするための AI アプリケーションを開発しました。

このアプリケーションは、NVIDIA DGX（https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-platform/?srsltid=AfmBOorvuFtinwN26psthUHzLOKqoaKCu84pPFfw0nsH-QHJEfmfQrOj）システムを使用して開発された AI モデルを用いて、CT 画像を 3D シミュレーションに変換し、手術をサポートします。

オリンパスは最近、NVIDIA および日本の通信会社 NTT（https://www.global.ntt/）と連携し、クラウド接続された内視鏡が画像処理や AI アプリケーションをリアルタイムで効率的に実行できることを実証しました。内視鏡にはエッジ コンピューティング用の NVIDIA Jetson Orin（https://www.nvidia.com/ja-jp/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/?srsltid=AfmBOorbCW9BTHDCLOraDnqF6I_JPU4xKGWNA6lKZxwnLCj4GQvKKhEN）モジュールが搭載され、NTT 通信プラットフォームの IOWN オールフォトニクス・ネットワークを使用してクラウドサーバーに接続されました。IOWN オールフォトニクス・ネットワークは、ネットワーク全体にフォトニクス（光）ベースの技術を導入し、低消費電力、高速大容量、低遅延伝送を可能します。

NVIDIA はまた、リアルタイムの洞察を得るために AI モデルとアプリケーションの開発を効率化するセンサー処理プラットフォームである Holoscan（https://www.nvidia.com/ja-jp/clara/holoscan/?srsltid=AfmBOoraw1effVV9g8M7jDL4-eM-DaTHGeSMg-LRqmd-G1PsFcc-TYwF）により、日本の放射線科および外科手術用のリアルタイム AI 搭載ロボット システムをサポートしています。Holoscan には、内視鏡検査や超音波分析などのアプリケーション用の AI リファレンス ワークフローのカタログが含まれています。

日本中に複数のキャンパスを持つ医科大学である昭和大学の脳神経外科医は、Holoscan と産業グレードのエッジ AI 用の NVIDIA IGX プラットフォームを採用し、手術用スコープからのビデオを AI を使用してリアルタイムで 3D 画像に変換する手術顕微鏡アプリケーションを開発しました。3D 再構成により、外科医は脳の腫瘍や重要な構造をより簡単に特定し、手術の効率を向上させることができます。

AI メディカルサービス (AIM)、アナウト、iMed Technologies 、Jmees 含む日本の内視鏡や外科用 AI 企業は、内視鏡医や外科医に診断支援を提供するアプリケーションに Holoscan を使用することを検討しています。これらのアプリケーションは、臓器などの解剖学的構造をリアルタイムで検出、傷害のリスクを低減、消化器がんや脳卒中などの状態を特定し、医師が手術の準備や実施を行うのに役立つ洞察を即座に提供することが期待されます。

デジタル ヘルス エージェントによるヘルスケアの拡大
高齢者は慢性疾患の割合が高く、ヘルスケア サービスの利用が最も多いため、高齢化社会に対応するため、日本を拠点とする企業は患者ケアを強化するデジタル ヘルス システムの開発の最前線に立っています。

富士フイルムは、AI 強化医療検査を備えた健康診断センターのグループである NURA を立ち上げました。これは、医師ががんや慢性疾患を検査するのに役立つよう設計されたもので、検査の迅速化と CT スキャンの放射線量の低減が図られています。

NVIDIA DGX システムを使用して開発されたこのツールには、医療画像のテキスト要約を作成する大規模言語モデルが組み込まれています。今後、NVIDIA MONAI、NeMo、NIM マイクロサービスを活用することも検討しています。

NVIDIA と日本のヘルスケア エコシステムの連携についての詳細は、NVIDIA のヘルスケア担当バイス プレジデントである キンバリー パウエル (Kimberly Powell) による NVIDIA AI Summit オンデマンド セッション（https://www.nvidia.com/ja-jp/events/ai-summit/session-catalog/?tab.allsessions=1700692987788001F1cG&search=SJP1050#/）をご覧ください。

NVIDIAについて
1993年の創業以来、NVIDIA（https://www.nvidia.com/ja-jp/） (NASDAQ: NVDA) はアクセラレーテッド コンピューティングのパイオニアです。同社が 1999 年に発明した GPU は、PC ゲーム市場の成長を促進し、コンピューター グラフィックスを再定義して、現代の AI の時代に火をつけながら、各種産業のデジタル化を後押ししています。NVIDIA は現在、業界を再形成しているデータセンター規模の製品を提供するフルスタック コンピューティング企業です。詳細は、こちらのリンクから：https://nvidianews.nvidia.com/

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