精度を目指す

研究者は、人工知能と機械学習が科学的ピアレビューを強化できると述べています

COVID-19パンデミックが世界を席巻したように、研究者は毎週何百もの論文を発表し、その結果を報告しています。その多くは、信頼性を評価するための徹底的なピアレビュープロセスを経ていません。

フランスのチームがCOVID患者がヒドロキシクロロキンとアジスロマイシンの組み合わせによって治癒したと報告したときのように、検証が不十分な研究が公共政策に大きな影響を与えた場合もあります。 この主張は広く公表され、すぐに米国の患者は緊急使用許可の下でこれらの薬を処方されました。 しかし、より多くの患者を対象としたさらなる研究は、これらの主張に深刻な疑問を投げかけています。

毎週大量のCOVID関連情報が公開されている中で、研究者、臨床医、政策立案者はどのようにして追いつくことができるでしょうか。 

今週公開された解説で ネイチャー·バイオテクノロジー、ニューメキシコ大学の科学者Tudor Oprea、MD、PhDと彼の同僚は、その多くが人工知能（AI）企業で働いており、AIと機械学習は、研究者が小麦を雑草から分離するのに役立つ可能性があると主張しています。

医学と薬学の教授であり、UNMトランスレーショナルインフォマティクス部門の責任者であるOpreaは、ワクチンを開発し、コロナウイルスの効果的な治療法を考案するという切迫感により、多くの科学者が「プレプリント」を公開することで従来の査読プロセスを回避していると述べています。 」–彼らの仕事の暫定版–オンライン。

これにより、新しい発見の迅速な普及が可能になりますが、「問題は、実験的に検証されていない特定の薬剤に関する主張がプレプリントの世界に現れるときに発生します」とOprea氏は言います。 とりわけ、悪い情報は、科学者や臨床医がブラインドリードを追いかける時間とお金を浪費することにつながる可能性があります。

AIと機械学習は、膨大なコンピューティング能力を利用して、研究論文で行われている主張の多くをチェックすることができます。著者、米国、スウェーデン、デンマーク、イスラエル、フランスの公的および民間部門の研究者グループが示唆しています。英国、香港、イタリア、中国は、バイオテクノロジーイノベーション協会の議長であるジェレミーレビンと、InSilicoMedicineのCEOであるAlexZhavoronkovが率いています。

「そこには途方もない可能性があると思います」とOpreaは言います。 「私たちは、ピアレビュープロセスを支援するツールを開発している最中だと思います。」

ツールは完全には開発されていませんが、「自動化されたシステムが大量の出版物を消化し、矛盾を探すことができるようになりつつあります」と彼は言います。 「私は現在実施されているそのようなシステムを知りませんが、十分な資金があればこれが利用可能になることを提案しています。」

コンピューターが数百万ページのテキストを調べて特定のパターンを探すテキストマイニングは、すでに「非常に役立ちました」とOprea氏は言います。 「私たちはその中で進歩を遂げています。」

COVIDの流行が定着して以来、Oprea自身が高度な計算手法を使用して、数千の候補者のライブラリから選別された、潜在的な抗ウイルス活性を持つ既存の薬剤を特定するのに役立ててきました。

「私たちはピアレビューの欠陥の治療法があると言っているのではありませんが、治療法は手の届くところにあり、システムが現在実装されている方法を改善できると言っています」と彼は言います。 「来年になるとすぐに、これらのデータの多くを処理し、ピアレビュープロセスをサポートするための追加のリソースとして機能できるようになる可能性があります。」