ヒトでどのように作用するか確認されていない被験薬を含め、薬の副作用や有害事象、効能を高精度に予測できるAIシステム「hMDB」を開発した。DataBase)」を開発したと発表した。hMDBは、現在流通しているさまざまな医薬品を野生型マウスに投与し、その結果得られた全身24臓器にわたる遺伝子発現パターンと、それぞれの医薬品に関して実際に報告されているヒトでの副作用や効能の情報を、AIによってひも付けることで構築したシステムだ。同データベースに、ヒトでどのように作用するか分からない被験薬をマウスに投与して得た24臓器の遺伝子発現パターンを入力すると、その薬品におけるヒトでの副作用や効能が予測できる。15種類の医薬品を用いて、hMDBの有効性を検証したところ、医薬品の構造や標的を問わず、副作用または有害事象5519項目について、発生の有無や頻度、既知の疾患1万1312種類に対する効能の有無を予測できることが分かった。出典:JSTまた、性別や年齢で層別化したヒトの副作用データを計算機に学習させることで、性別、年齢層別に副作用と有害事象の有無、発生頻度を予測することにも成功した。individualized)」と名付けられた。Prediction)で関連付けた「hMSB/LP法」も開発した。L1000」(提供元:アメリカ国立衛生研究所)をはじめとする既存のAI予測システムと比較して、高い予測性能を示した。今回開発したシステムは、医薬品の副作用や有害事象、効能を高精度に予測できたが、予測の仕組みは十分には分かっていない。今後、研究グループは、その仕組みの解明に取り組むとともに、医薬品開発に関するリスク、コストをさらに低減すべく、hMDBとhMSB/LP法の次世代バージョンの開発を進めていく。製薬・IT企業・研究機関がタッグを組んで、創薬に関わるAIを一気に開発しようとする取り組みが進められている。「どんな薬をつくればよいかと問えば、対象疾患から副作用、治験の方法まで教えてくれる」のが目指す究極の姿だ。京都大学は、治療効果の大きさを評価するメタアナリシスにおいて、治療効果の集団内での異質性を評価し、正確に予測する統計手法を開発した。実臨床現場などに、より正確な科学的エビデンスを提供する。関西医科大学は、急性炎症の痛みや腫れ、発熱などに関与するプロスタグランジン(PG)の受容体の立体構造をX線結晶構造解析によって解明した。アスピリンより有効で、副作用の少ない「スーパー・アスピリン」の開発が期待される。臓器上で金触媒によるカップリング反応を発見、副作用のない薬へ理化学研究所は、マウスの臓器上で金属触媒によるカップリング反応が起こることを発見した。生体内で有機合成反応ができる範囲が大幅に広がったことで、薬を疾患部位上で合成できるようになり、副作用のない薬の開発につながる。教授の嶋田一夫氏らが、医薬品の副作用を引き起こす受容体分子の構造変化を解明した。医薬品の治療効果を維持しながら、副作用のみを軽減させる、新しい医薬品開発につながる研究成果だ。京都大学は、抗がん薬の副作用であるしびれを、手足を冷却することで予防する手法を発表した。同成果により、患者が生活の質を維持しながら、安心して抗がん剤治療を受けられることが期待される。慶應義塾大学は、がんに有効な治療薬「オプジーボ」を原因として発症する重症筋無力症の特徴を明らかにした。重症筋無力症を副作用として発症する頻度は低いが、薬によらない重症筋無力症と比べて、重篤になる確率が高いことが分かった。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。