田口善弘

理工学部　教授

ubivec の目指すもの；ゲノム・オミックス情報に基づくAI創薬

近年、ゲノム創薬、あるいは、標的創薬という戦略が新しい創薬の潮流として脚光を浴びている。しかし、新しい戦略であるがゆえに課題も多い。特に、標的が定まった後の化合物の効果の推定が難しい。本講演では、遺伝子発現プロファイルに注目したAI創薬を活用してPTSDを対象とした創薬を目指す。遺伝子発現プロファイルを考慮することで、臨床フェーズに進んだ段階で効果が無かったという失敗の可能性を減らす。このために、講演者が近年提唱している機械学習の方法である「テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法」をいかに活用するかについて概観を述べる。この方法を用いることでパブリックドメインデータから創薬標的化合物を絞り込むことが期待できる。