ナノ医療の分野では、「マイクロ・ナノロボット」の開発が進んでいる。薬剤を患部に直接届けるドラッグデリバリーや微細な環境でのセンシングなどを通じて、がん治療や神経疾患への応用が期待されている。一方で、実験室レベルから臨床応用への移行には、既存治療に対する有効性やコスト優位性の証明、GMPに準拠した製造などのハードルが存在する。これに対し、ドイツのエアランゲン大学病院などの研究チームは、ロボット工学とAIの統合こそが、これらの課題を克服し、次世代の治療・診断プラットフォームを実現する鍵であるとするレビュー論文を発表した。同研究はBiochemical and Biophysical Research Communicationsに掲載される。
本論文では、磁気駆動型・非磁気駆動型マイクロロボット、そしてDNAを素材としてプログラム可能なDNAナノロボットなど、主要なプラットフォームの現状と課題を整理している。その上で、AIと機械学習が果たすべき役割として、以下の3点を示した。第一に、コンピュータ上でのモデリングによる最適な材料やロボット構造の設計。第二に、MRIや磁気粒子イメージング、超音波などの画像に基づいた、深層学習によるリアルタイムな位置特定とナビゲーション。第三に、多数のロボットを協調させる群制御が挙げられている。特に強化学習は、未知の複雑な生体環境内での自律的な経路探索を可能にする技術として有望視されている。
研究チームは、ロボット工学やAIの統合が課題の克服を後押しすることを期待するとともに、実用化に向けては分野の垣根を超えた継続的な協力体制が重要であると強調している。具体的に挙げられているだけでも、材料科学、工学、臨床医学、さらには規制の専門家や産業界のパートナーなど多岐にわたる。医療技術の実用化には、その性質上、複数分野の協力が欠かせないが、マイクロ・ナノロボットの例はこの必要性を特に強調する一例といえる。それだけに、その成功がもたらす医療へのインパクトは計り知れない。
参照論文：
Micro-/nanorobots in nanomedicine – Guidance, imaging and the integration of AI and robotics
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