FRONTEO | ライフサイエンスAI

”Amanogawa”

膨大な論文情報を即時検索・分析。創薬プロセスを抜本的に変革

製薬企業の医薬品研究開発部門では、創薬研究において、論文情報と公開データベースを日々チェックし、重要な情報について常に知識・知見をアップデートすることが不可欠です。一方で、年々増え続ける膨大な情報をタイムリーに捕捉するための情報収集作業に、研究者の時間と労力が多大に費やされている点が、研究コストの増大や開発効率の面で大きな課題ともなっています。
現在、基礎研究から臨床試験に到達する確率は3,000~5,000分の1、研究期間は5~8年もの年月がかかると言われており、1つの成果を得るために費やす膨大な時間と労力が、創薬研究の大きな課題となっています。
FRONTEOが開発した論文探索AIシステム「Amanogawa」は、独自のAIエンジン「Concept Encoder」によって、PubMed*1に掲載された膨大な論文情報から検索したい情報を一瞬にして抽出・分類し、位置情報として表示します。調べたい単語や文章、仮説を入力すると、それらに関連する論文が位置情報としてマップ状にプロットされるため、論文情報を視覚的かつ網羅的に把握できます。また、各製薬企業がこれまでに蓄積してきたデータを読み込ませることで、各企業独自のマップのカスタマイズも可能であり、拡張性の高いソフトウェアとなっています。
*1 PubMed:生物医学領域の論文を検索できるデータベース。NLM(米国国立医学図書館)内のNCBI(国立生物科学情報センター)が作成。

「Amanogawa」の機能

単語や文書同士の関連性・類似度をベクトルに変換
「Amanogawa」は、人工知能エンジン「Concept Encoder(conceptencoder®)」の特徴であるベクトル演算を用いて、単語や文書同士の関連や類似度を数値化します。辞書では定義しにくい曖昧な概念も解析できます。また、検索したい情報に関連するすべての単語を辞書登録する必要がないため、データベースの頻繁なアップデートが不要です。


抽出対象の自由自在な指定が可能な上に省エネ設計
解析には近似式を用いるため、解析やデータのアップデートの際のマシンパワーが軽く済むことも使いやすい点です。検索ツールのように自然文を入力しつつ、例えば「ガンは除く」といったように不要な要素を自在に指定して引き去り、差分を抽出の対象とする解析ができるなどの扱いやすさも特徴の1つです。

amanogawa_short from FRONTEO on Vimeo.



Amanogawa紹介動画_短縮版
*フルヴァージョンはAmanogawa体験サイト(本ページ下部参照)より視聴いただけます

「Amanogawa」の検索画面

論文を位置情報でプロットする機能のほか、ワードクラウド、発表年別分布など様々な角度から解析(左)。さらに、表示画面の一部を選択し、その部分のクラスタのみに絞り込んで探索することもできます。
プロットされた論文情報は、検索した仮説との類似度の高いものから順にカード形式でも表示され、アブストラクト(要旨)の参照も可能です(右)。

 

「Amanogawa」の特徴


1. MeSH(*2)タグ付きのPubMed論文を学習済みで、即時の探索・解析が可能。
2. 申し込みから最短で約1週間での利用開始できるクラウドサービス。
3. ベクトル演算によるAI解析を行うため、辞書が不要。
4. 処理が軽いため、スーパーコンピュータや大規模サーバー群などの大型設備が不要。

*2 MeSH:Medical Subject Headings(医学件名標目表)。医学用語の多様な表現を統一し、的確な検索を可能とするために付与されたキーワード。

論文検索AI+創薬支援AI 「Amanogawa Pro」

「Amanogawa」に、疾患に関連する分子や遺伝子をパスウェイマップ状に可視化する創薬支援AI「Cascade Eye」を搭載。1つのアプリケーション上で両方のシステムを使用できるため、双方の解析情報をスムーズに行き来しながら確認することが可能です。論文情報の中から、分子や遺伝子、疾患についての情報を横断的かつ一元的に分析し、創薬研究のより一層の効率化とスピードアップを実現します。(特許・商標出願中)

Concept Encoderとは

Concept Encoder(コンセプトエンコーダー)は、FRONTEOライフサイエンスAI事業本部が開発した人工知能(AI)です。自由記述のテキストデータを大量に含むヘルスケア関連のビッグデータを、エビデンスに基づいて有効に解析・活用することができます。

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