Mantis Biotechは、人間の“デジタルツイン”を作成して、医療のデータ不足問題の解決に取り組んでいる

膨大なデータセットで訓練された大規模言語モデルは、ゲノミクス研究を加速し、臨床の文書作成を効率化し、リアルタイム診断を改善し、臨床上の意思決定を支援し、創薬を加速させるだけでなく、実験を前進させるために合成データを生成することさえ可能にするかもしれません。

しかし、生物医学研究を変革するという期待は、多くの場合ボトルネックに突き当たります。医療が依拠している構造化データのほかに、希少疾患や珍しい症状のようなエッジケースでは、信頼できる代表的なデータが乏しいため、これらのモデルはうまく機能しないのです。

ニューヨーク拠点のMantis Biotechは、このデータ利用可能性のギャップを埋めるための解決策を開発していると主張しています。同社のプラットフォームは、バラバラのデータソースを統合して合成データセットを作り、それを用いて人体のいわゆる「デジタルツイン」を構築できるようにします。デジタルツインとは、解剖、生理、行動を物理ベースで予測するモデルです。

同社は、これらのデジタルツインをデータの集約と分析に使うことを売り込んでいます。これらのデジタルツインは、新しい医療手技の研究・検証、手術ロボットの訓練、医学的な問題や行動パターンのシミュレーションおよび予測に活用できる可能性があります。たとえばスポーツチームは、最近のパフォーマンス、トレーニング量、食事、活動していた期間に基づいて、特定のNFL選手がアキレス腱の“弱点”（負傷）を抱える可能性を予測できるかもしれない、とMantisの創業者兼CEOであるジョージア・ウィッチェルが、最近のTechCrunchのインタビューで説明しています。

これらのツインを作るために、まずMantisのプラットフォームは、教科書、モーションキャプチャカメラ、生体センサー、トレーニングログ、医用画像など、さまざまなソースからデータを取得します。次に、LLMベースのシステムを使って各データストリームを振り分け、検証し、合成し、そのすべての情報を物理エンジンに通して、そのデータセットの高精細な描画（レンダリング）を生成します。これにより、その後に予測モデルを学習させることができます。

「私たちは、こうしたバラバラのデータソースをすべて使って、人がどのようにパフォーマンスを発揮するのかの予測モデルに変換できます。つまり、人間がどのようにパフォーマンスするのかを予測したいときは、私たちの技術にとって非常に良いユースケースです」とウィッチェルは述べました。

ウィッチェルがTechCrunchに語ったように、ここで重要なのが物理エンジンの層です。生成された合成データに基盤を与え、解剖の物理を現実的にモデル化することで、プラットフォームが利用可能な情報を強化するのに役立つからです。

「たとえば、指を1本失っている人についてハンドポーズ推定をしろと言われたら、これは本当に、本当に難しいです。というのも、指を1本失っている人が、どのような手のポーズをしているのかをラベル付けした公開データセットが存在しないからです。でも、そのデータセットは本当に簡単に生成できます。私たちは物理モデルを使って、指Xを取り除いて、モデルを再生成するだけなので」と彼女は語りました。

Mantisのプラットフォームがデータソースのギャップを埋めることで、ウィッチェルは、それがバイオメディカル業界全体で幅広く使われる可能性があると考えています。そこでは、手技や患者に関する情報が、アクセスしづらかったり、非構造化だったり、あるいはいろいろなソースにサイロ化されていたりすることがあります。彼女は、とくにデータを入手するのが難しいエッジケースや希少疾患を重視しました。患者データを公開データセットに含めることには倫理的・規制上の制約がある場合が多いですし、AIモデルの学習に使うことについても同様の制約があるからです。

「たとえば、3歳の子が走り回っていて、バービー人形を持っていて、それを片脚でつかんでテーブルに叩きつけているのを見たことがあるでしょう。私は、私たちのデジタルツインに対して、人々にそういう発想を持ってもらいたいんです。バーチャルな人間を使っているとき、人間は検査・評価できるのだという考え方に、人々が目を向けることにつながると思います。現状、人々はまったく逆の発想で動いていると私は感じています。それはまったく理にかなっています。なぜなら、人々のプライバシーは尊重されるべきだからです。実際、私はこれらのデジタルツインがあるときは特に、人々のデータがそもそも搾取されるべきだとはあまり思っていません。」

現在のところ、マンティスはプロスポーツの分野で成功を収めてきました。おそらく、高いパフォーマンスを発揮するアスリートをモデル化する必要があるからでしょう。ウィッチェルは、同社のスタートアップの主要な顧客の一つがNBAチームだと述べました。

「私たちは、アスリートのデジタル表現を作成します。基本的には、ここでは『このアスリートがどう跳んだか』が示されるのですが、それが今日だけでなく、過去1年間の毎日について示されます。そして、跳躍が時間の経過とともにどのように変化しているかが、睡眠の量と比較してどうなのか、あるいは腕を頭上に上げる回数と比べてどうなのか、といった形で分かるようになっています」と彼女は説明しました。

スタートアップは最近、Decibel VCが主導して、総額740万ドルのシード資金を調達しました。Y Combinator、数名のエンジェル投資家、Liquid 2も参加しています。資金は、採用、広告、マーケティング、そして市場投入（go-to-market）に関する機能のために使われます。

マンティスにとって次のステップは、ウィッチェルによれば、技術の構築をさらに進め、最終的には予防医療をターゲットに一般の人々向けにプラットフォームをリリースすることです。同社はまた、FDAの試験に取り組む製薬ラボや研究者にも対応できるよう取り組んでおり、患者が治療に対してどのように反応しているかを示す洞察を届けることを目指しています。