エンジニアリングの衝突: ニューヨーク大学はどのように健康研究を行っているのか

このスポンサー記事は、NYU Tandon School of Engineering によって提供されています。

学術研究への伝統的なアプローチは次のようなものです。ある分野の専門家を集めて建物に集め、何か有用なものが現れることを期待します。生物学部は生物学をやります。工学部はエンジニアリングを行います。医学部は患者を治療します。

ニューヨーク大学はそのモデルをひっくり返します。彼の新しい中で 衛生工学研究所組織化の原則は、伝統的な分野ではなく疾患の状態に焦点を当てています。彼らは、「電気技術者が医療に何が貢献できるか?」と問うのではなく、「アレルギー性喘息を治すには何が必要か?」と問うのです。そして、免疫学者、計算生物学者、材料科学者、AI研究者、無線通信エンジニアなど、その質問に答えられる人々を集めます。

ジェフリー・ハベル氏は、ニューヨーク大学の生物工学戦略担当副学長であり、ニューヨーク大学タンドン工学部の化学および生体分子工学の教授です。ニューヨーク大学

初期の結果は「はい」を示唆しています 何かの中で。化学技術者と電気技術者が協力して、病気の病原体を含む空気中の脅威を検出する装置を開発しました。これは現在スタートアップ企業です。視覚障害のある医師が機械エンジニアと協力して、視覚障害のある地下鉄通勤者のためのナビゲーション技術を開発しました。そして、同研究所のリーダーであるジェフリー・ハッベル氏は、セリアック病からアレルギーまでの症状を治療するために免疫システムを再プログラムできる「逆ワクチン」を推進しているが、これは免疫学、分子工学、材料科学において同等の流暢さを必要とする研究である。

これらのコラボレーションが取り組む根本的な問題は、概念的かつ組織的なものです。ハベル氏は、自身の分野において、現代医学は単一の戦略を中心に最適化してきた、つまり特定の分子をブロックしたり、標的とした免疫反応を抑制したりする薬剤の開発を行ってきたと主張する。抗体技術はこのアプローチの主力となっています。 「一度に 1 つずつブロックするという目的には非常に適しています」と彼は言います。製薬業界は、特定の経路を遮断するように設計されたこれらの阻害剤の作成において非常に優れています。

しかし、ハッベルは別の質問をします。一度に 1 つの悪いものを抑制するのではなく、1 つの良いものを促進し、一度にいくつかの悪い経路に反するカスケードを生成できたらどうなるでしょうか?炎症の場合、炎症分子を一つ一つブロックするのではなく、免疫寛容に向けてシステムを偏らせる可能性があるでしょうか?がんにおいては、複数の免疫抑制機能を一度に克服する腫瘍微小環境内の炎症促進経路を駆動できるでしょうか?

抑制から活性化へのこの移行には、根本的に異なるツールセットと異なるタイプの研究者が必要です。 「これらのより基本的な機能を推進するために、私たちはタンパク質などの生体分子や、可溶性ポリマーやナノマテリアルの超分子構造などの材料ベースの構造を使用しています」とハッベル氏は説明する。生物学のみを理解している場合、材料科学のみを理解している場合、または免疫学のみを理解している場合は、これらのアプローチを開発することはできません。 3 つすべてを理解し、習得する必要があります。

「人工知能、データサイエンス、計算科学理論をやっている人、免疫工学やその他の生物工学をやっている人、材料科学や量子工学をやっている人が、それぞれ非常に近いところにいるでしょう。」 —ジェフリー・ハベル、ニューヨーク大学タンドン校

これは論理的に、そのような学際的な深みを備えた研究者をどのようにして生み出すのか?という疑問につながります。

答えはあなたが期待するものではありません。 「生物工学者の目標が生物学の言語を理解することであった時代もあったかもしれません」とハベル氏は言う。 「しかし、そんな時代はとうの昔に過ぎ去りました。今、エンジニアは生物学者、免疫学者、または神経科学者になる必要があります。」

ハベル氏は、生物学者と協力できるほど生物学を学んだエンジニアについては話していない。彼は、より過激なことについて説明しています。それは、規律上のアイデンティティが実際にはあいまいな人々を訓練することです。 「神経工学を学ぶ学生にとって、自分がエンジニアなのか神経科学者なのかを知るのは非常に難しいのです」とハベル氏は言う。 「それがすべてのアイデアです。」

彼自身の生徒たちがこれを体現しています。彼らは免疫学ジャーナルに出版し、免疫学会議に出席します。 「彼らがエンジニアであることは誰も知りません」と彼は言います。しかし、彼らは、従来の免疫学者がしなかった方法で、免疫学的な問題に工学的アプローチ（コンピューターモデリング、材料設計、システム思考）をもたらしました。

これらのハイブリッド研究者を生み出すメカニズムは、ハベルが「環境」と呼ぶものです。 「すべてを独学で学ぶのは絶望的です」と彼は認めます。「しかし、環境の中で学ぶことは非常に効率的になります。」

ニューヨーク大学は、自然には交わることのないさまざまな学校や専門分野の人々が強制的に出会うことを目的とした科学技術センターを含む施設を拡張しています。トレイシー・フリードマン/ニューヨーク大学

ニューヨーク大学はその物理的環境を作っています。大学が取得した マンハッタンの大きなビル ここは科学技術センターとして機能します。これは、自然には交わることのないさまざまな学校や専門分野の人々を強制的に接触させるように設計された意図的なコロケーション戦略です。

フアン・デ・パブロは、アン・エレンクランツとジョエル・エレンクランツのグローバル科学技術担当副社長であり、ニューヨーク大学タンドン工学部のエグゼクティブ・ディーンです。Steve Myaskovsky、ニューヨーク大学写真局提供

「人工知能、データサイエンス、計算科学理論をやっている人、免疫工学やその他の生物工学をやっている人、材料科学や量子工学をやっている人が、それぞれ非常に近いところにいるでしょう」とハベル氏は説明する。

この戦略は、グローバル科学技術担当エグゼクティブバイスプレジデントでニューヨーク大学タンドン工学部エグゼクティブ学部長のフアン・デ・パブロ氏、アン・エレンクランツ氏、ジョエル・エレンクランツ氏が、伝統的な分野ではなく「壮大な課題」を中心に組織すると表現していることを反映している。 「採用を推進しているのは、私たちが導入しているスペースと人材であり、私たちが解決しようとしている問題です」と彼は言います。 「偉大な頭脳は遺産を残したいと考えており、私たちはここでそれを実現しています。」

しかし、物理的に近いだけでは十分ではありません。同研究所はまた、ハベル氏が翻訳に対する「暗黙的」アプローチではなく「明示的」アプローチと呼ぶものを育成し、初日から臨床および商業的経路を検討している。

「誰も関心を持たない問題を解決するのは恐ろしいことだ」とハベル氏は生徒たちに語る。これを回避するために、同研究所は「トランスレーショナル演習」、つまり研究者が複数年にわたる研究プログラムを開始する前に、発見から展開までの全パスをマッピングするグループセッションを実施している。これのどこが間違っているのでしょうか?この考えが間違いであることがすぐに証明されるような実験は何でしょうか?医薬品の場合、臨床試験にはどれくらい時間がかかりますか?それが計算手法である場合、どのように安全に実装しますか?

この新しい機関間の取り組みは科学技術への多大な投資を意味しており、新しい教授の追加、最先端の施設、革新的なプログラムが含まれています。ニューヨーク大学タンドン

このアプローチは、典型的な学術的実践とはまったく対照的です。 「時々、学者は20分で何かを考えて、5年間の博士課程プログラムを開始する傾向があります」とハベル氏は言います。 「おそらく、それを行うのは良い方法ではありません。」その代わりに、同研究所は、医薬品の開発、アルゴリズムの構築、またはデバイスの商品化を行った人々を集め、彼らが苦労して得た経験を、単一の実験を実施する前の計画段階に持ち込んでいます。

タイミングは偶然である可能性があります。デ・パブロ氏は、AI によってタイムラインが大幅に圧縮されていると指摘しています。 「完成までに 10 年かかると考えていたものが、5 年で完成できます」と彼は言います。

しかし、すぐに AI の限界に気づきます。 AlphaFold のようなツールは、単一タンパク質がどのように折りたたまれるかを予測できるようになり、過去 5 年間の進歩ですが、生物学ははるかに大きなスケールで機能します。 「私たちが今本当にしなければならないのは、単一のタンパク質ではなく、特定の問題を解決するために連携して機能するタンパク質の集合体を設計することです」とデ・パブロ氏は説明する。

ハベル氏もこれに同意します。「生物学ははるかに大きく、たくさんの、たくさんの、たくさんのシステムです。」肝臓と腎臓は異なる場所にありますが、相互作用します。腸と脳は、研究者たちが地図を作り始めたばかりの形で神経学的につながっています。 「AIはまだ実現していませんが、いつか実現するでしょう。そして、それが私たちの仕事です。これを次のステップに進めるためのデータセット、計算フレームワーク、システムフレームワークを開発することです。」

今は異常な野心を持つ時代です。 「一部の研究機関が少し遠慮して野心を制限しているのが見られる中、私たちはまったく逆のことをしているのです。私たちは、何が起こるのかを考えています」とデ・パブロ氏は言う。 大きな挑戦 私たちはそれに直面したいし、直面する必要があるのです。」

賭けてもいいが、どの分野も単独で取り組んでいるのでは、価値のある進歩は生まれない。異なる技術言語を話し、共通の技術言語を開発しようとする人々の間で、時には計画的に、時には偶然に衝突する必要があります。ニューヨーク大学は、これらの衝突を大規模に設計しています。