“どんな薬のどんな副作用、効能”でも予測できるＡＩを開発

科学技術振興機構（JST） は1月10日、Karyudo TherapeutiX株式会社が株式会社国際電気通信基礎技術研究所（ATR）の佐藤匠徳特別研究所との共同で、医薬品や機能性飲料・食品の副作用・有害事象および効能を、物質の構造や作用メカニズム、標的などの情報なしで高精度に予測できるAIシステムの開発に成功したと発表しました。

Karyudo TherapeutiX社は、JST戦略的創造研究推進事業（ERATO）「佐藤ライブ予測制御プロジェクト」の基礎研究成果と基盤技術の実用化を目的とする企業です。

AIシステムである「hMDB」（humanized Mouse DataBase）は、ある物質を投与したマウスの全身網羅的なトランスクリプトームデータを指標に、その物質がヒトで起こす副作用や効能を予測するシステムです。さらに、hMDBを発展させ、性別、年齢層別に副作用・有害事象とその発生頻度を予測できる「hMDB−i」（humanized Mouse DataBase, individualized）と、ドラッグ・リポジショニングへの活用が期待できる「hMDB/LP法」（hMDB/Link Prediction法）も開発しました。

このhMDBとhMDB/LP法の予測能を検証した結果、医薬品開発で主流な予測システムの1つである「LINCS L1000」（提供元：アメリカ国立衛生研究所）などの複数の既存AI予測システムより高い予測能を示したそうです。

これらAIシステムは現在、バーチャル創薬、バーチャル治験プラットフォームの1つとして事業化されており（特許出願済）、現在は、「究極のローリスク、ローコストの医薬品開発ツール」を目指したさらなる開発が進められているとのことです。

トランスクリプトームとは

トランスクリプトームとは、特定の状況下において細胞中に存在する全てのmRNA（ないしは一次転写産物）の総体です。

ドラッグ・リポジショニングとは

ドラッグ・リポジショニングとは、市販実績があり臨床レベル（ヒトにおける試験）での安全性と体内動態が確認されている既存薬から別の疾患に有効な新しい薬効を見つけだし、その疾患への適用に向けて開発しようする研究手法のことです。大きな利点は、確実性（ヒトでの安全性などが確認済）と、低コスト性・時短性（多くの既存データを再利用できる）にあり、現在、頭打ち状態にある新薬開発の現状を打破する手法と期待されています。

出典元
科学技術振興機構 プレスリリース