FRONTEO | ライフサイエンスAI

創薬支援AI

仮説検証をスピードアップ。効率的な創薬研究を支援します。

製薬企業の医薬品研究開発部門では、創薬研究に関する論文情報と公開データベースを日常的にチェックし、開発に関連する情報を更新することが不可欠となっています。一方、国内外の医薬研究の動向をタイムリーに追い続けるために、このような作業を通じて研究者の時間と労力が多大に費やされる点は大きな課題ともなっています。
創薬研究支援AIシステムは、人工知能エンジン「Concept Encoder」の特徴であるベクトル演算を用いることで、単語や文書同士の関連や類似度を数値化できるため、曖昧な概念の関係もベクトル化で表すことができ、類義語を集めた辞書の作成・登録が不要です。また、解析には、近似式を用いるため、小さいマシンパワーで論文やデータを解析することができ、標的分子探索、バイオマーカー探索にかかる時間とコストを抑えることができます。

製品

論文探索AI 「Amanogawa」

約1,600万の論文を数分で検索。創薬プロセスを抜本的に変革

研究者が入力した自然文による仮説をもとに、PubMedやOpenTargetsの最新データベースや論文の中から関連する情報を検索し、類似度によりマッピングします。このマッピングの様子が天の川のように見えることから「Amanogawa」と命名しました。この論文探索AI「Amanogawa」を活用することで、従来の創薬研究では約3~4週間かかっていた「仮説から開発承認までの期間」を大幅に短縮することが可能です。
(特許・商標出願中)

-メリット・効果-

  • ■PubMed論文と、Open Targetsのデータを学習済みのため、即時の解析開始が可能
  • ■辞書登録が必要なAIと比べ、運用コストがかからない
  • ■処理が軽いため、スーパーコンピュータなどの大型設備が不要
  • ■論文マップ、ワードクラウド、発表年別分布など、様々な角度から解析可能

Launch Phase(実用段階)

創薬支援AI 「Cascade Eye」

創薬研究における候補化合物発見のスピードアップを支援

疾病に関係するさまざまな分子や遺伝子等の情報を客観的に解析し、その情報をパスウェイマップ状に可視化します。
遺伝子同士の関係とその全体像、既存薬の有無を詳らかにすることで、アンメットメディカルニーズの高い疾病の創薬研究にも貢献します。
(特許・商標出願中)

-メリット・効果-

  • ■疾病全体を網羅的に理解することが可能
  • ■パスウェイの矢印の太さにより繋がりの濃さを表現しており、
    重要な遺伝子や分子を視覚的に理解することが可能
  • ■既存薬が存在する遺伝子や分子は赤く表示されるので、
    ドラッグリポジショニングの候補を容易にリストアップすることが可能

Launch Phase(実用段階)

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