EPFLが数十万本の論文を読んで治験を抽出するAIツールを開発

新型コロナの流行開始以来たくさんの関連論文が発表され、オープンアクセスになっています。知見が急速に蓄積する一方、これほど多くの論文を読んで理解することは人間には不可能です。

こうしたなかEPFL Blue Brain Projectのチームは、数十万本の論文を読んで知見を抽出できるAIツールを開発。新型コロナに感染しても無症状の人もいれば重症化する人もいる、その違いはなんなのか……AIツールはこうした疑問の解消に役立てられます。

多様なレベルでグルコースの影響を調査

チームは、40万本を超える論文コレクションから成る「COVID-19 Open Research Dataset Challenge（CORD-19）」のデータセットを活用し、テキストソースから構造化情報を抽出するための機械学習モデルを作成しました。

論文中で最も頻繁に言及のあった生物学的変数として「グルコース代謝」を特定。呼吸器疾患やコロナウイルス、COVID-19の文脈で、グルコースに焦点を合わせてナレッジグラフを構築しています。これにより、表層的な症状に関することから生化学的メカニズムに至るまで、多様なレベルにわたるグルコースの影響が調査できたようです。

感染のすべての段階をAIツールで追跡

チームは、論文のマイニングにより血糖値上昇のタイミングやCOVID-19への影響を明らかにしました。

ウイルスが肺に入った瞬間から全身に広がるすべての段階においてグルコースの影響を調査。たとえば、気道表面液中の高血糖がウイルスへの感受性を高めるメカニズムについて、視覚的に説明してくれています。

調査結果を示した論文では、新型コロナの重症度軽減に役立つ可能性のある調査領域を提案しています。

参照元：AI reveals how glucose helps the SARS-CoV-2 virus/ EPFL News
（文・山田洋路）