ワクチンと免疫療法の前臨床動物試験を改善するための人工知能、オルガノイド、オルガン・オン・チップモデル：可能性、進展、課題
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Artificial intelligence-, organoid-, and organ-on-chip-powered models to improve pre-clinical animal testing of vaccines and immunotherapeutics: potential, progress, and challenges.
雑誌名：Front Artif Intell. 2025; 8: 1681106. doi: 10.3389/frai.2025.1681106. Epub 2025 Oct 31.
概 要：
ワクチンと免疫療法は、過去100年にわたる医療科学の大きな成功を収めてきました。前臨床試験における動物モデルは、ワクチンと免疫療法の開発において重要な役割を果たしており、臨床試験に向けた情報を提供しています。現在の動物モデル研究の実践は、動物実験に関する厳格なポリシーと評価を持つ委員会によって承認される必要があります。最近の米国NIHとFDAによる動物試験の削減または廃止に向けた取り組みは、人工知能（AI）、深層学習（DL）、オルガノイド、オルガン・オン・チップモデルへの関心の高まりを示しています。本レビューでは、ワクチンと免疫療法の開発に焦点を当て、これらの代替前臨床研究アプローチの強み、進展、限界を強調します。AIやDL、オルガノイド、オルガン・オン・チップモデルの実装は前臨床発見を加速する助けとなる一方で、ワクチンや免疫療法の安全性や免疫原性を完全に置き換えるには至っていません。これらのモデルは強力な補完ツールとして捉えられるべきであり、動物モデル試験を通じて検証される必要があります。
方 法：
本レビューは、AI、深層学習、オルガノイド、オルガン・オン・チップモデルを用いた前臨床研究の進展と課題を概観するもので、特にワクチンと免疫療法の開発に焦点を当てています。具体的な研究デザインや対象者数については記載がありません。
結 果：
AIやDL、オルガノイド、オルガン・オン・チップモデルの導入が前臨床研究の時間とコストを削減する可能性がある一方で、これらのモデルが生体内での複雑さを完全に再現するには不十分であることが示されています。動物モデル試験を通じた検証が必要であることが強調されています。
結 論：
AIやDLを活用したハイブリッドシステムの検証、規制改革、デジタルモデルと生物学的現実を結ぶプラットフォームの開発が今後の課題であると述べられています。これにより、ワクチンと免疫療法の開発における前臨床研究が進展することが期待されます。