製薬企業の医薬品開発戦略をAIがサポート
医薬品開発においては、開発初期の段階で有望と見られた標的遺伝子・分子のうち、実際に医薬品の製品化に至るのはわずか2万～3万分の1であり、10～15年の開発期間と約1000億円の開発費用を要することが課題となっています。成功確率向上には、医薬品開発プロセス最上流の標的遺伝子・分子を絞り込むターゲット探索の段階におけるAI活用などのまったく新しいアプローチが求められています。KIBIT liGALILEO（キビット リガリレオ）は、FRONTEO独自の自然言語解析AIエンジン「KIBIT」を用いて、膨大な論文情報や医学薬学データをベースに、遺伝子の医薬品開発標的としてのポテンシャルを網羅的・効率的・客観的に分析するシステムです。標的遺伝子の選定に必要不可欠な科学性評価・市場性評価等の多岐にわたる複雑な評価指標をAIでスコアリングし提示することによって、医薬品開発標的の選定における専門家の判断を支援します。
医薬品開発プロセスの効率化・高速化を実現
KIBIT liGALILEOは、AIを活用し、標的遺伝子間のつながり（関連性・原因性・感度・優位性）や標的遺伝子に関わる疾患領域、疾患特異性、臓器特異性、細胞レベルでの局在性の情報、標的遺伝子の持ち得る重篤毒性などを包括的に評価する安全性、評価対象遺伝子を標的とする医薬品の開発状況等の評価項目について、網羅的かつノンバイアスに解析します。これにより、医薬品開発のターゲット探索において不可欠となる多面的な評価を、人よりもはるかに短い期間で行い、医薬品開発プロセスの効率化・高速化と成功確率向上を実現します。
膨大な論文情報や医学薬学データをベースにAIが網羅的・ノンバイアスに各評価項目をスコアリング
多面的な解析により新薬開発やドラッグリポジショニングの成功確率向上を支援
スコアに基づいた優先順位リストを提示し、標的遺伝子や適応疾患の候補選定の効率化・高速化を実現
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