AIで薬の発がん性予測 京大、新薬開発を効率化

2016/6/10 20:42
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京都大は10日、新薬の候補となる化合物の毒性や発がん性を、人工知能(AI)で精度よく予測する技術を開発したと発表した。ヒトの胚性幹細胞(ES細胞)に化合物を振りかけた際の遺伝子データをAIで解析する。

実験では100%近い正答率を達成した。今後はiPS細胞を使って5年後にも実用化し、創薬の効率化につなげる。

新薬研究では開発した化合物の安全性を詳細に検討する。現在はマウスなど使って毒性を調べているが、動物とヒトでは現れる毒性の強さに差が出る例がある。

京大iPS細胞研究所の藤渕航教授は東京大などと協力し、ES細胞に化合物を直接振りかけて毒性を評価する手法を開発。化合物の影響で起こる代表的な遺伝子の働きの変化を調べ、得られたデータをもとにAIで予測する。自ら学習し答えを探す「機械学習」と呼ばれる機能を生かす。

メチル水銀やダイオキシンなど22種類の化合物を振りかけた実験では、神経への毒性や発がん性などの有無を95~100%の精度で当てた。

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