病気と老化をハックする長寿テックGero AIが健康状態の変化を定量化するモバイルAPIを発表

今回は「病気と老化をハックする長寿テックGero AIが健康状態の変化を定量化するモバイルAPIを発表」についてご紹介します。

関連ワード （API、Gero AI、アプリ、ウェアラブルデバイス、ムーンショット、人工知能、健康、死、長寿等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

スマートフォンやウェアラブルデバイスのセンサーデータにより、個人の「生物学的年齢」やストレスへの耐性を実用レベルで予測することができると語るのは、Gero AI（ジェロ・エーアイ）だ。

この長寿技術のスタートアップは、そのミッションを「Gero AIで複雑な病気と老化をハックする」という簡潔な目標に集約しており、モバイルユーザーの身体的活動を追跡する歩数計センサーデータのパターン認識に基づいた「デジタルバイオマーカー」を用いて、罹患リスクを予測するAIモデルを開発した。

単に「歩数」を計測しただけでは、個人の健康状態を予測するのに十分な差異を識別できない、というのが同社の主張だ。同社のAIは、大量の生体データを用いて学習し、罹患リスクに結びつくパターンを見つけ出す。また、生物学的ストレスからの回復の早さも測定するが、これも寿命に関連するバイオマーカーの1つだ。つまり、ストレスからの回復が早ければ早いほど、その人の全体的な健康状態が良くなるということだ。

査読付き生物医学誌Aging（エージング）に掲載されたGero AIの研究論文では、ディープニューラルネットワークを学習させてモバイル機器のセンサーデータから罹患リスクを予測する方法を説明している。そして、その生物学的年齢加速モデルが血液検査の結果に基づくモデルと同等であることを実証した。

また、2021年5月末にNature Communications（ネイチャーコミュニケーションズ）誌に掲載される予定の別の論文では、デバイスを用いた生物学的回復力の測定について詳しく説明している。

シンガポールを拠点とするこのスタートアップは、ロシアに研究のルーツを持ち、理論物理学のバックグラウンドを持つロシア人科学者によって2015年に設立された。そして、これまでに2回のシードラウンドで合計500万ドル（約5億4000万円）を調達している。

共同設立者のPeter Fedichev（ピーター・フェディチェフ）によると、出資者はバイオテック分野とAI分野の両方から参加しているという。投資家には、ベラルーシを拠点としAIに特化したアーリーステージファンド、Bulba Ventures（バルバベンチャーズ）のパートナーであるYury Melnichek（ユリー・メルニチェク）が含まれている。製薬分野では、ロシアの医薬品開発企業であるValenta（バレンタ）に関連する（匿名の）個人投資家数名からの支援を受けている（バレンタ自体は出資していない）。

フェディチェフ氏は理論物理学者で、博士号を取得し、10年ほど学術研究の世界に身を置いた後、バイオテックの世界に入り、創薬のために分子モデリングや機械学習に取り組んだ。そしてそこで老化の問題に興味を持ち、会社を設立することにした。

同社では、長寿に関するマウスや線虫を用いた生物学的研究に加え、モバイルデバイスで取得したセンサーデータを使って人間の生物学的年齢やストレスからの回復力を予測する、AIモデルの開発にも力を入れている。

「健康は、もちろん1つの数字だけで表せるものではない」とフェディチェフ氏は率直にいう。そして「そのことに幻想を抱くべきではない。しかし、人間の健康を1つの数字に集約するのであれば、多くの人にとって、生物学的年齢が最適な数字となる。自分のライフスタイルがどれだけ不健康であるのか、本質的に知ることができる。実年齢に比べて生物学的年齢が高ければ高いほど、慢性疾患や季節性の感染症にかかる可能性が高くなり、またそういった季節性の疾患から合併症を併発する可能性も高くなる」と語る。

Gero AIは最近、GeroSenseという（今のところ有料の）APIを公開した。このAPIは、健康やフィットネス関係のアプリを対象としており、AIモデリングを適用して、ユーザーに生物学的年齢とストレス耐性（ストレス状態から各個人の基準値への回復率）の個別評価を提供できる。

初期のパートナーは、長寿に注力する別の企業、AgelessRx（エイジレス・アールエックス）とHumanity（ヒューマニティ）だ。そして、このモデルをフィットネスアプリに広く搭載し、長期的な活動データをGero AIに安定的に送信してAIの予測能力をさらに高め、製薬会社との協業によりアンチエイジング薬の開発を進めるという広範な研究ミッションをサポートすることを意図している。

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フィットネスプロバイダーがAPIを導入するメリットは、楽しい上に価値のある機能をユーザーに提供できることだ。個人の健康状態を測定することで、ポジティブな（あるいはネガティブな）生物学的変化を把握することができ、利用しているフィットネスサービスの価値を定量化することが可能になる。

「ジムなどを含めた、あらゆるヘルス＆ウェルネスプロバイダーは、自分のアプリに、例えば【略】ジムのすべてのクラス、ジムのすべてのシステムを、さまざまなタイプのユーザーに合った価値に応じてランク付けすることができる」とフェディチェフ氏は説明する。

「マウスではなく、人間の老化の仕組みを理解するために、このような機能を開発した。開発後は、遺伝子を見つけるための高度な遺伝子研究に使用し、見つけた遺伝子は研究室でテストしている。しかし、ウェアラブルデバイスから得られる継続的な信号から老化を測定するこのテクノロジーは、それだけでも優れた手法だ。だからこそ、このGero AIセンスプロジェクトを発表した」と続ける。

「老化とは、機能的能力が徐々に低下していくことであり、望ましいことではないが、ジムに行けば改善できる可能性がある。しかし、問題はこの回復力を失っていくこと、つまり、（生物学的な）ストレスを受けたときに、できるだけ早く通常の状態に戻ることができないということだ。そのため、回復力をフィードバックしている。この回復力が失われ始めると、頑健さを維持できなくなり、20代と同じレベルのストレスを受けたときに、ノックアウトされてしまうことになる。

この回復力の低下は、病気になる前の段階でも、近いうちに病気にかかる可能性があることを教えてくれるので、老化の重要な表現型の1つだと考えている。

社内では老化がすべてだ。当社は、老化の測定と介入に全力で取り組んでいる」とフェディチェフ氏は語り、「長寿と健康のためのオペレーティングシステムのようなものを作りたいと考えている」と付け加える。

Gero AIは「トップクラス」の保険会社と2件の試行的運用からも収益を得ている。フェディチェフ氏によると、この試行は、現段階では基本的にビジネスモデルの実証として行なっているとのことだ。また、Pepsi Co（ペプシコ）とも試行の初期段階にあるという。

さらに同氏は、健康転帰の分野で保険会社と連携することとElon Musk（イーロン・マスク）氏がセンサーを搭載したTesla（テスラ）の所有者に対して、その検知した運転状況に基づき保険商品を提供することとの関連性を説明する。両社はどちらもセンサーデータを利用しているためだ。（「イーロン・マスクが自動車に対して行おうとしていることを、当社は人間に対して行おうとしている」と、同氏はいう」）。

しかし、近い将来の計画は、さらに資金を調達し、APIの提供を無料に切り替えてデータ収集の機会を大幅に拡大することだ。

話を少し広げると、Googleが出資するCalico（キャリコ）が「死の克服」というムーンショットミッションを掲げて設立されてから、約10年が経過した。それ以来、小さいながらも成長を続ける「長寿」分野ではスタートアップが誕生し、（まず第1に）人間の寿命を延ばすための研究を行っている。（死を終わらせることは、明らかに、ムーンショットの中のムーンショットだ）。

もちろん死は避けられるものではないが、死神の襲来から逃れるための薬や治療法を見つけるビジネスはペースを上げ続けており、投資家からの資金も集まってきている。

研究データのオープン化や、健康状態把握のためのデジタルデバイスやサービスの普及により、健康や生物学的なデータがますます充実し、入手しやすくなっていることに加え、予測医療や創薬などに急速に展開されている機械学習の将来性も相まって、この傾向は加速している。

また、最近では、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、健康やウェルネス、そして特に死亡率に関心が集まっていることから、長寿への関心の高まりも見られる。

しかし、そうは言っても、複雑で多分野にまたがるビジネスであることに変わりはない。これらのバイオテックでのムーンショットを狙う企業の中には、病気の診断や創薬を推進するためにバイオエンジニアリングや遺伝子編集に焦点を当てた企業もある。

また、Gero AIのように、AIやビッグデータ解析を利用して、生物学的な老化を深く理解し進行を妨げようとしている企業も数多くある。そういった企業では、物理学、数学、生物学の専門家を集めてバイオマーカーを探し、老化にともなう病気や機能低下に対処するための研究を進めている。

最近の例としてはAIスタートアップのDeep Longevity（ディープ・ロンジェビティ）が、2020年の夏にAI創薬企業Insilico Medicine（インシリコ・メディシン）からスピンアウトしステルスモードから姿を現した。同社は、AIによる「サービスとしての長寿」システムを謳い、個人の生物学的年齢を「従来の方法よりも大幅に正確に」予測できるとしている（また、科学者らが「老化に関連する疾患を引き起こす生物学的な原因」を解明するのに役立つと期待している）。

Gero AIは、包括的には同じ目標に向かっているが別のアプローチを取っている。つまり、人々が日常的に持ち歩いている（あるいは身につけている）モバイルデバイスに搭載された活動センサーが生成するデータに注目し、生物学的研究のための代用信号として活用する。

その利点は、自分の健康状態を把握するために、定期的に（侵襲による）血液検査を受ける必要がないことだ。その代わりに、人々のパーソナルデバイスを使って、生物学的研究のための代用信号を、受動的に大規模かつ低コストで生成することができる。つまり、Gero AIの「デジタルバイオマーカー」によって、個人の健康状態の予測に使うデータを民主的に取得できるようになる。

Peter Thiel（ピーター・ティール）氏のような億万長者は、死の一歩手前でいられるよう、特注の医療モニタリングや医療介入に大金を払う余裕があるが、そのようなハイエンドのサービスは、一般の人々の手が届くはずもない。

Gero AIのデジタルバイオマーカーが同社の主張に沿うものであれば、少なくとも何百万人もの人々をより健康的なライフスタイルへと導くことができるだろう。そして同時に、長寿の研究開発のための豊富なデータを得ることができ、人間の寿命を延ばすことができる薬の開発の助けにもなる（そのような延命薬剤がいくらかかるかはまったく別の話だが）。

保険業界も当然関心を示しており、このようなツールを使って契約者に健康的なライフスタイルを促すことで、保険金の支払いコストを削減できる可能性がある。

健康増進に意欲的な人にとって、現在の問題は、どのようなライフスタイルの変化や医療介入が自分の生物学的特性に最も適しているのかを正確に知ることが非常に困難なことだとフェディチェフ氏はいう。

例えば、ファスティングは生物学的老化の防止に役立つという研究結果がある。しかし、同氏はこのアプローチがすべての人に有効であるとは限らないと指摘する。同じことが、一般的に健康に良いとされている行動（運動や特定の食品を食べたり避けたりすることなど）にも言えるだろう。

また、そういった経験則も、個人の特定の生物学的性質に応じて、さまざまな差異があるかもしれない。さらに、科学的な研究には、どうしても資金面での制約がある。（そのため、研究の対象では、女性よりも男性、中高年よりも若年層といったように、特定のグループに焦点が当てられ、他のグループが除外される傾向がある）。

そのような理由から、フェディチェフ氏は、基本的に個人の費用負担なしで健康に関する知識のギャップに対処できるように、評価基準を作成することに大きな価値があると考えている。

Gero AIは、研究パートナーの1つである英国のバイオバンクの長期間にわたるデータを用いて、同社のモデルによる生物学的年齢と回復力の測定値を検証した。しかし、もちろん、より多くのデータを取り込むことで、さらにモデルを進化させたいと考えている。

「技術的には、当社が行なっていることとそれ程違うものではない。ただ、UKバイオバンクのような取り組みがあるからこそ、今、当社ができることがある。政府の資金と業界のスポンサーの資金に加え、おそらく人類史上初めて、何十万人もの人々の電子医療記録、遺伝学、ウェアラブルデバイスが揃った状況になり、それが可能になった。技術的なものだけでなく、（英国のバイオバンクのような）『社会技術』と呼ばれるものも含めて、いくつかの開発が収束した結果だ」と同氏はTechCrunchに語る。

「想像してみて欲しい。すべての食事、すべてのトレーニング、すべての瞑想……ライフスタイルを実際に最適化するために、（それぞれの人にとって）どのようなことが効果的で、どのようなことが効果的でないのかを理解できることを。あるいは、すでに動物で寿命を延ばすことが証明されている実験的な薬が有効かもしれないし、何か違うことができるかもしれない」。

「100万件の追跡データ（100万人の半年分のデータ）が集まれば、それを遺伝学と組み合わせて、老化を解決できるだろう」と、起業家らしく語り「この計画の挑戦的なスケジュールでは、年末までにその100万件の追跡データを手に入れたいと考えている」と続ける。

フィットネスや健康のアプリは、データを必要とする長寿研究者にとってパートナーのターゲットとなることは明らかだが、お互いに関心を引く関係になることも想像に難くない。一方はユーザーを提供し、もう一方は高度なテクノロジーとハードサイエンスに裏付けられた信頼性のオーラをもたらすことができる。

「当社は、これらの（アプリ）が多くのユーザーを獲得することを期待している。そして、まず楽しい機能として、ユーザーのためにユーザー自身を分析できるだろう。しかし、その裏では、人間の老化に関する最高のモデルを構築する必要がある」とフェディチェフ氏は続ける。そして、さまざまなフィットネスや健康増進法の効果をスコアリングすることが、ウェルネスと健康の「次のフロンティア」になると予測している（あるいは、より簡潔に言えば「ウェルネスと健康は、デジタルで定量的なものにならなければならない」ということだ）。

「当社が行なっていることは、物理学者を人間のデータの分析に参加させることだ。最近では、多くのバイオバンクがあり、人間の老化プロセスを数年単位で表示するデバイスからのものを含め、多くのシグナルを入手している。つまり、天気予報や金融市場の予測のような、動的なシステムだ」と同氏は述べる。

「治療方法は特許を取得できないので自分たちのものにはならないが、パーソナライゼーション、つまり治療法を各個人に合わせてカスタマイズしてくれるAIは自分たちのものになるかもしれない」。

スタートアップの視点からは明確だ。長い目で見れば、パーソナライゼーションは、ここにある。

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画像クレジット：Gero AI

【原文】

Sensor data from smartphones and wearables can meaningfully predict an individual’s ‘biological age’ and resilience to stress, according to Gero AI.

The ‘longevity’ startup — which condenses its mission to the pithy goal of “hacking complex diseases and aging with Gero AI” — has developed an AI model to predict morbidity risk using ‘digital biomarkers’ that are based on identifying patterns in step-counter sensor data which tracks mobile users’ physical activity.

A simple measure of ‘steps’ isn’t nuanced enough on its own to predict individual health, is the contention. Gero’s AI has been trained on large amounts of biological data to spots patterns that can be linked to morbidity risk. It also measures how quickly a personal recovers from a biological stress — another biomarker that’s been linked to lifespan; i.e. the faster the body recovers from stress, the better the individual’s overall health prognosis.

A research paper Gero has had published in the peer-reviewed biomedical journal Aging explains how it trained deep neural networks to predict morbidity risk from mobile device sensor data — and was able to demonstrate that its biological age acceleration model was comparable to models based on blood test results.

Another paper, due to be published in the journal Nature Communications later this month, will go into detail on its device-derived measurement of biological resilience.

The Singapore-based startup, which has research roots in Russia — founded back in 2015 by a Russian scientist with a background in theoretical physics — has raised a total of $5 million in seed funding to date (in two tranches).

Backers come from both the biotech and the AI fields, per co-founder Peter Fedichev. Its investors include Belarus-based AI-focused early stage fund, Bulba Ventures (Yury Melnichek). On the pharma side, it has backing from some (unnamed) private individuals with links to Russian drug development firm, Valenta. (The pharma company itself is not an investor).

Fedichev is a theoretical physicist by training who, after his PhD and some ten years in academia, moved into biotech to work on molecular modelling and machine learning for drug discovery — where he got interested in the problem of ageing and decided to start the company.

As well as conducting its own biological research into longevity (studying mice and nematodes), it’s focused on developing an AI model for predicting the biological age and resilience to stress of humans — via sensor data captured by mobile devices.

“Health of course is much more than one number,” emphasizes Fedichev. “We should not have illusions about that. But if you are going to condense human health to one number then, for a lot of people, the biological age is the best number. It tells you — essentially — how toxic is your lifestyle… The more biological age you have relative to your chronological age years — that’s called biological acceleration — the more are your chances to get chronic disease, to get seasonal infectious diseases or also develop complications from those seasonal diseases.”

Gero has recently launched a (paid, for now) API, called GeroSense, that’s aimed at health and fitness apps so they can tap up its AI modelling to offer their users an individual assessment of biological age and resilience (aka recovery rate from stress back to that individual’s baseline).

Early partners are other longevity-focused companies, AgelessRx and Humanity Inc. But the idea is to get the model widely embedded into fitness apps where it will be able to send a steady stream of longitudinal activity data back to Gero, to further feed its AI’s predictive capabilities and support the wider research mission — where it hopes to progress anti-ageing drug discovery, working in partnerships with pharmaceutical companies.

The carrot for the fitness providers to embed the API is to offer their users a fun and potentially valuable feature: A personalized health measurement so they can track positive (or negative) biological changes — helping them quantify the value of whatever fitness service they’re using.

“Every health and wellness provider — maybe even a gym — can put into their app for example… and this thing can rank all their classes in the gym, all their systems in the gym, for their value for different kinds of users,” explains Fedichev.

“We developed these capabilities because we need to understand how ageing works in humans, not in mice. Once we developed it we’re using it in our sophisticated genetic research in order to find genes — we are testing them in the laboratory — but, this technology, the measurement of ageing from continuous signals like wearable devices, is a good trick on its own. So that’s why we announced this GeroSense project,” he goes on.

“Ageing is this gradual decline of your functional abilities which is bad but you can go to the gym and potentially improve them. But the problem is you’re losing this resilience. Which means that when you’re [biologically] stressed you cannot get back to the norm as quickly as possible. So we report this resilience. So when people start losing this resilience it means that they’re not robust anymore and the same level of stress as in their 20s would get them [knocked off] the rails.

“We believe this loss of resilience is one of the key ageing phenotypes because it tells you that you’re vulnerable for future diseases even before those diseases set in.”

“In-house everything is ageing. We are totally committed to ageing: Measurement and intervention,” adds Fedichev. “We want to building something like an operating system for longevity and wellness.”

Gero is also generating some revenue from two pilots with “top range” insurance companies — which Fedichev says it’s essentially running as a proof of business model at this stage. He also mentions an early pilot with Pepsi Co.

He sketches a link between how it hopes to work with insurance companies in the area of health outcomes with how Elon Musk is offering insurance products to owners of its sensor-laden Teslas, based on what it knows about how they drive — because both are putting sensor data in the driving seat, if you’ll pardon the pun. (“Essentially we are trying to do to humans what Elon Musk is trying to do to cars,” is how he puts it.)

But the nearer term plan is to raise more funding — and potentially switch to offering the API for free to really scale up the data capture potential.

Zooming out for a little context, it’s been almost a decade since Google-backed Calico launched with the moonshot mission of ‘fixing death’. Since then a small but growing field of ‘longevity’ startups has sprung up, conducting research into extending (in the first instance) human lifespan. (Ending death is, clearly, the moonshot atop the moonshot.) 

Death is still with us, of course, but the business of identifying possible drugs and therapeutics to stave off the grim reaper’s knock continues picking up pace — attracting a growing volume of investor dollars.

The trend is being fuelled by health and biological data becoming ever more plentiful and accessible, thanks to open research data initiatives and the proliferation of digital devices and services for tracking health, set alongside promising developments in the fast-evolving field of machine learning in areas like predictive healthcare and drug discovery.

Longevity has also seen a bit of an upsurge in interest in recent times as the coronavirus pandemic has concentrated minds on health and wellness, generally — and, well, mortality specifically.

Nonetheless, it remains a complex, multi-disciplinary business. Some of these biotech moonshots are focused on bioengineering and gene-editing — pushing for disease diagnosis and/or drug discovery.

Plenty are also — like Gero —  trying to use AI and big data analysis to better understand and counteract biological ageing, bringing together experts in physics, maths and biological science to hunt for biomarkers to further research aimed at combating age-related disease and deterioration.

Another recent example is AI startup Deep Longevity, which came out of stealth last summer — as a spinout from AI drug discovery startup Insilico Medicine — touting an AI ‘longevity as a service’ system which it claims can predict an individual’s biological age “significantly more accurately than conventional methods” (and which it also hopes will help scientists to unpick which “biological culprits drive aging-related diseases”, as it put it).

Gero AI is taking a different tack toward the same overarching goal — by honing in on data generated by activity sensors embedded into the everyday mobile devices people carry with them (or wear) as a proxy signal for studying their biology.

The advantage being that it doesn’t require a person to undergo regular (invasive) blood tests to get an ongoing measure of their own health. Instead our personal device can generate proxy signals for biological study passively — at vast scale and low cost. So the promise of Gero’s ‘digital biomarkers’ is they could democratize access to individual health prediction.

And while billionaires like Peter Thiel can afford to shell out for bespoke medical monitoring and interventions to try to stay one step ahead of death, such high end services simply won’t scale to the rest of us.

If its digital biomarkers live up to Gero’s claims, its approach could, at the least, help steer millions towards healthier lifestyles, while also generating rich data for longevity R&D — and to support the development of drugs that could extend human lifespan (albeit what such life-extending pills might cost is a whole other matter).

The insurance industry is naturally interested — with the potential for such tools to be used to nudge individuals towards healthier lifestyles and thereby reduce payout costs.

For individuals who are motivated to improve their health themselves, Fedichev says the issue now is it’s extremely hard for people to know exactly which lifestyle changes or interventions are best suited to their particular biology.

For example fasting has been shown in some studies to help combat biological ageing. But he notes that the approach may not be effective for everyone. The same may be true of other activities that are accepted to be generally beneficial for health (like exercise or eating or avoiding certain foods).

Again those rules of thumb may have a lot of nuance, depending on an individual’s particular biology. And scientific research is, inevitably, limited by access to funding. (Research can thus tend to focus on certain groups to the exclusion of others — e.g. men rather than women; or the young rather than middle aged.)

This is why Fedichev believes there’s a lot of value in creating a measure than can address health-related knowledge gaps at essentially no individual cost.

Gero has u sed longitudinal data from the UK’s biobank, one of its research partners, to verify its model’s measurements of biological age and resilience. But of course it hopes to go further — as it ingests more data. 

“Technically it’s not properly different what we are doing — it just happens that we can do it now because there are such efforts like UK biobank. Government money and also some industry sponsors money, maybe for the first time in the history of humanity, we have this situation where we have electronic medical records, genetics, wearable devices from hundreds of thousands of people, so it just became possible. It’s the convergence of several developments — technological but also what I would call ‘social technologies’ [like the UK biobank],” he tells TechCrunch.

“Imagine that for every diet, for every training routine, meditation… in order to make sure that we can actually optimize lifestyles — understand which things work, which do not [for each person] or maybe some experimental drugs which are already proved [to] extend lifespan in animals are working, maybe we can do something different.”

“When we will have 1M tracks [half a year’s worth of data on 1M individuals] we will combine that with genetics and solve ageing,” he adds, with entrepreneurial flourish. “The ambitious version of this plan is we’ll get this million tracks by the end of the year.”

Fitness and health apps are an obvious target partner for data-loving longevity researchers — but you can imagine it’ll be a mutual attraction. One side can bring the users, the other a halo of credibility comprised of deep tech and hard science.

“We expect that these [apps] will get lots of people and we will be able to analyze those people for them as a fun feature first, for their users. But in the background we will build the best model of human ageing,” Fedichev continues, predicting that scoring the effect of different fitness and wellness treatments will be “the next frontier” for wellness and health (Or, more pithily: “Wellness and health has to become digital and quantitive.”)

“What we are doing is we are bringing physicists into the analysis of human data. Since recently we have lots of biobanks, we have lots of signals — including from available devices which produce something like a few years’ long windows on the human ageing process. So it’s a dynamical system — like weather prediction or financial market predictions,” he also tells us.

“We cannot own the treatments because we cannot patent them but maybe we can own the personalization — the AI that personalized those treatments for you.”

From a startup perspective, one thing looks crystal clear: Personalization is here for the long haul.

（文：Natasha Lomas、翻訳：Dragonfly）

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Amazon.co.jp: 無料アプリ: アプリ＆ゲーム

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