日本電気株式会社と中外製薬株式会社が共同でAI実験に取り組みました。その目的は、より良い薬の組み合わせをより効率的に予測することで、がん治療を強化することでした。この取り組みにより、AIが薬剤の組み合わせ予測を作成する時間を半分に短縮できる可能性が示されました。これは 中外製薬の古い研究方法。
併用療法は複数の薬剤を使用することで、単剤治療よりも優れた効果をもたらします。良い薬剤の組み合わせを見つけるには、多くの手作業が必要です。これには、疾患のメカニズム、薬剤の作用、臨床使用法の研究が含まれます。また、研究論文や臨床試験の大規模なデータベースをふるいにかける必要もあります。
独自のグラフベースアルゴリズムを用いたAIシステムを構築。このシステムは、AACTデータベースとChEMBLデータベースを中心に、大規模な生化学データセットを解析。特定のがん治療薬を入力すると、組み合わせ可能なパートナーを提案。それぞれの提案には確かな理由も示されます。
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テストでは、NECはAACTから約400の抗がん剤の組み合わせを使用しました。NECは、システムがどの程度予後を予測できるかを確かめたかったのです。その結果、予測時間は50%短縮。AIの提案は正確で、臨床使用に強いことが確認されました。
この共同研究は、創薬と薬剤開発を加速させるAIの有望性を浮き彫りにしています。 NEC は今後もAIを活用したソリューションの改善に取り組んでいきます。これにより、効果的な併用療法を生み出すことができます。また、がん患者により多くの治療の選択肢を提供します。ヘルスケアとライフサイエンスにおける数十年の経験を基盤としています。
