そして、そのエンドツーエンドのプロセス全体は、莫大な費用がかかり、数十億ドルの費用がかかり、それを行うのに最大 10 年かかる可能性があります。 そして多くの場合、それでも失敗します。 現在、無数の病気があり、ワクチンも治療法もありません。 そして、人々が挑戦していないわけではありません。ただ、彼らは、挑戦しているのです。
そこで、私たちは次のことを考えて会社を設立しました: どうすればこれらのタイムラインを短縮できるでしょうか? どうすればさらに多くのものをターゲットにできますか? そんな感じで入社しました。 ご存知のように、私のバックグラウンドはソフトウェア エンジニアリングとデータ サイエンスです。 私は実際に情報物理学と呼ばれるものの博士号を取得しています。これはデータ サイエンスと非常に密接に関連しています。
私が入社したのは会社がまだ非常に若く、当時は 100 人、200 人だったかもしれません。 そして、私たちは企業の初期の前臨床エンジンを構築していました。つまり、一度にたくさんの異なるアイデアをターゲットにし、いくつかの実験を実行し、非常に迅速に学習し、それを繰り返すにはどうすればよいかということです。 一度に 100 の実験を実行して、すばやく学習し、その学習を次の段階に進めましょう。
だから、たくさんの実験をしたいのなら、たくさんのmRNAが必要です。 そこで私たちは、mRNA の超並列ロボット処理を構築し、そのすべてを統合する必要がありました。 私たちは、これらすべてのロボット工学を一緒に動かすシステムを必要としていました。 そして、ご存知のように、これらのシステムでデータを取得するにつれて物事が進化するにつれて、そこに AI が現れ始めます。 キャプチャするだけでなく、これが実験で起こったことです。そのデータを使って予測をしようと言っているのです。
データをただじっと見つめたり何度も何度も見たくない科学者から意思決定を取り除きましょう。 しかし、彼らの洞察を利用しましょう。 分析を自動化するためのモデルとアルゴリズムを構築して、結果を予測し、データの品質を改善するという、はるかに優れた仕事をより迅速に行いましょう。
ですから、Covid が現れたときは、私たちがこれまで構築してきたすべてのこと、学んだことすべて、そしてこれまでに行ってきた調査を取り入れて、この非常に重要なシナリオに実際に適用することができたのは、非常に強力な瞬間でした。 ええと、この配列が中国当局によって最初に公開されたとき、私たちがその配列を取得してからわずか42日で、これらが私たちがやりたい変異であることが特定されました。 これが私たちがターゲットにしたいタンパク質です。
その時点から実際に臨床グレードの人間に安全な製造、バッチを構築し、それをクリニックに出荷するまでに 42 日 – これはまったく前例のないことです。 あまりの速さに驚かれた方も多いと思いますが、本当に… 10年かけてここまでたどり着きました。 私たちは、研究を可能な限り迅速に進めることを可能にするこのエンジンの構築に 10 年を費やしました。 しかし、それだけではありませんでした。
私たちは、データ サイエンスと AI を使用して、臨床研究の最良の結果を得る最善の方法を実際に知らせるにはどうすればよいかを考えました。 私たちが直面した最初の大きな課題の 1 つは、この大規模な第 3 相試験を実施して多数を証明しなければならないことでした。