ブラッド・キャンサー・ディスカバリー誌の論文が患者転帰を改善するエクセンシアのAI精密医療プラットフォームの能力をさらに裏付け

進行血液がんにおいて効果的な個別化治療法を特定するための有望なツールとして、患者組織を用いた深層学習生体外薬剤スクリーニングが従来法より優れたことを支持する知見カスタム深層学習アルゴリズムと患者細胞10億個以上の単一細胞解析が患者転帰をさらに改善できる可能性が判明

（ウィーン & 英オックスフォード）-（ビジネスワイヤ） -- エクセンシア（Nasdaq: EXAI）、スイス連邦工科大学チューリッヒ校、ウィーン医科大学、分子医学研究センター（CeMM）は本日、ベレンド・スナイデル教授の研究室から、「形態学深層学習は画像に基づく生体外薬剤試験による精密医療を強化（Deep Morphology Learning Enhances Precision Medicine by Image-Based Ex Vivo Drug Testing）」と題された論文が、米国がん学会誌のブラッド・キャンサー・ディスカバリー誌の新論文として掲載されたと発表しました。この事後解析は、キャンサー・ディスカバリー誌に掲載されたEXALT-1試験の画期的な成果を発展させたものであり、深層学習アルゴリズムを用いて患者のがん組織試料の複雑な細胞形態を疾患の「形態型」に分類するものです。

EXALT-1は、推奨される個別化治療法の指針を提供するためにAI支援精密医療プラットフォームを使用することで、医師が選択した治療法と比較して、末期血液がん患者の転帰が有意に改善することを示した初の前向き試験です。EXALT-1試験では、40%の患者が、それぞれの疾患に対して予想されるよりも3倍以上長く持続する非常に優れた奏功を示しました。ブラッド・キャンサー・ディスカバリー誌に本日掲載された事後解析により、EXALT-1試験で使用された技術を、ハイコンテント画像における細胞固有の特徴を活用する深層学習の新成果と組み合わせることで、これらの患者転帰をさらに向上させる可能性が明らかとなりました。

エクセンシアのトランスレーショナルリサーチ担当バイスプレジデントで本プラットフォーム技術の共同発明者のGregory Vladimer博士は、次のように述べています。「EXALT-1試験の結果に続き、今回の結果は、当社のAI支援精密医療プラットフォームが、血液がんに対する高度に実用的な推奨臨床治療法を特定する能力を有することを確認するものであり、当社の洞察的知見を深め、患者を支援する本プラットフォームの臨床予測力を強化します。細胞形態学、すなわち細胞の特徴を評価することは、がんの診断にとって基本的なことです。本研究では、本プラットフォーム内で深層学習を活用し、個別化がん治療法を特定する能力を向上させ、患者の臨床転帰を改善することができました。エクセンシアは、より多くの人々に個別化医療を提供するため、本プラットフォームの適用範囲を拡大していくことに大変期待しています。」

スイス連邦工科大学チューリッヒ校分子システム生物学研究所の主任研究員であるベレンド・スナイデル教授は、次のように付け加えています。「私たちは、がん患者の腫瘍組織で直接的に薬剤スクリーニングを行うことは、従来の細胞モデル系と比較して、腫瘍の複雑性を理解する上で大きな前進になると考えています。深層学習の力を生かして、これらテラバイト単位の画像を実用的な洞察的知見に変えることができるという事実は、本当に心躍らされることです。」

生体外薬剤スクリーニングの臨床予測力に対する深層学習の効果を評価するため、急性骨髄性白血病、T細胞リンパ腫、びまん性大細胞型B細胞リンパ腫、慢性リンパ性白血病、多発性骨髄腫を含む血液疾患の診断を対象に、生体外で試験された136種類の薬剤に関して、患者細胞13億個の統合データセットにより、66人の患者を対象に3年間にわたり事後解析を実施しました。本プラットフォームの免疫蛍光分析または細胞形態に関する深層学習により推奨された治療を受けた患者では、非常に優れた臨床反応（各患者のそれぞれの疾患に対して予想されるよりも3倍長く続く無増悪生存期間と定義）の達成率が増加しました。事後解析では、試験対象となった患者試料内の正常細胞に対する薬物毒性も考慮した場合、臨床予測がより正確になることが確認されました。

エクセンシアの精密医療プラットフォームは、カスタムの深層学習とコンピュータービジョン技術を使用して、個々の患者の組織試料のハイコンテント画像から意味のある単一細胞データを抽出します。この分析から、どの治療法が個々の患者に最も利点をもたらすかについて、臨床的に意義のある洞察的知見を生み出します。ゲノミクスおよびトランスクリプトミクスの分野におけるエクセンシアの能力によって個々の患者の結果をさらに評価すれば、同様の治療によって他のどの患者が利益を得られるかを当社がさらに理解する上での助けとなる可能性があります。基盤となっている技術は、Gregory Vladimer博士とベレンド・スナイデル教授が、オーストリアの分子医学研究センター（CeMM）のジュリオ・スパーティ・ファーガ研究室で研究を行っている間に開発したものです。

エクセンシアについて

エクセンシアはAIを駆使した製薬技術企業として、最も迅速かつ効果的な方法で最善の医薬品を発見・設計・開発することに傾倒しています。エクセンシアは、史上初の機能的な精密腫瘍学プラットフォームを開発して、治療法の選択を導き、前向き介入臨床研究で患者の転帰を改善することに成功するとともに、AI設計の低分子を臨床環境に進めました。当社の社内パイプラインは、がん領域における当社の精密医療プラットフォームの活用に重点を置いており、提携パイプラインは、当社のアプローチを他の治療領域に拡大しています。私たちは、医薬品創製の新しい手法を開拓することで、最高の科学アイデアを患者にとって最良の医薬品へと迅速に転換できると信じています。

エクセンシアは、オックスフォード（英国イングランド）に本社を置き、ウィーン（オーストリア）、ダンディー（英国スコットランド）、ボストン（米国マサチューセッツ州）、マイアミ（米国フロリダ州）、ケンブリッジ（英国イングランド）、大阪（日本）にオフィスを構えています。

当社については、https://www.exscientia.aiをご覧になるか、ツイッター（@exscientiaAI）でフォローしてください。

将来見通しに関する記述

本プレスリリースには、1995年民事証券訴訟改革法の「セーフハーバー」規定の意味における特定の将来見通しに関する記述が含まれています。これには、候補分子の開発の進捗に関するエクセンシアの予想、エクセンシアの製品候補の前臨床試験および臨床試験の時期および進捗ならびに報告データ、当社の精密医療プラットフォームおよびAI駆使型創薬プラットフォームに関するエクセンシアの予想に関する記述が含まれます。「見込む」、「考える」、「予想する」、「意図する」、「予測する」、「見込む」、「将来」などの言葉や同様の表現は、将来見通しに関する記述を特定することを意図したものです。これらの将来見通しに関する記述は、将来の結果や状況の予測に内在する不確実性を伴います。これには、エクセンシアの製品開発活動の範囲、進捗および拡大、エクセンシアとそのパートナーの臨床試験の開始、範囲、進捗およびそのコスト上の影響、臨床、科学、規制、技術の進展、ヒトの治療薬として安全かつ有効な製品候補を発見、開発、商業化する過程およびこのような製品候補を中心とした事業を構築する努力に内在するものが含まれます。エクセンシアは、法的に義務付けられる場合を除き、新たな情報、将来の出来事、その他の要因を理由にこうした将来見通しに関する記述を更新または訂正して公表する義務を負うものではありません。

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