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個体差の機械学習
『みんなで機械学習』第11回

10月 19日 2022年 社会

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山口行治(やまぐち・ゆきはる)

o株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニングのビジネス応用を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。ロンドン大学St.George’s Hospital Medical SchoolでPh.D取得(薬理学)。東京大学教養学部基礎科学科卒業。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。

今後の世界経済はリセッション(景気後退局面)となることが確実視されている。筆者が製薬企業の臨床開発部門に所属していた20年前、新薬開発、特に認知症や脳卒中などの、加齢とともに発症リスクが高まる脳疾患の治療薬開発が行き詰まっていた。筆者たちのグループは、薬効評価を質問票の点数(スコア)で行っていることに問題があると考えて、医療画像などの「測定」できる数値(バイオマーカー)による薬効評価に取り組んでいた。FDA(米国食品医薬品局)は製薬企業の活動と呼応して、白書”Innovation or Stagnation”(※参考1)を公表している。残念ながら、その後の新薬開発では、イノベーションではなくスタグネーション(停滞)の予想が的中してしまった。例外は、ガン治療薬などにおけるバイオ医薬品で、とても高価だけれども有効な新薬が、次々に開発されている。最近、エーザイは認知症の重症化予防効果があるバイオ医薬品(抗体医薬)の開発に成功した。バイオ医薬品の開発において、当時開発していたイメージング・バイオマーカー(FDG・PETやアミロイドPET)が活用されているので、全面的なスタグネーションではないとしても、新薬開発におけるバイオマーカーの活用は、期待には応えられなかったといわざるを得ない。新薬開発だけではなく、経済全体においても、金融やITのイノベーションは社会・経済の期待には応えられず、リセッションとなってしまうのだろうか。 記事全文>>

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