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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、創薬研究において、論文情報と公開データベースのチェックを日常的に行い、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、研究者の時間と労力が多大に費やされる点が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、曖昧な概念もベクトル化で関係を表すことができ、類義語のための辞書の作成・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の時間とコストの抑制を実現できます。

製品

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

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から関連情報やターゲット
遺伝子ネットワーク等との関連性の強さをスコア表示し可視化。
従来の創薬研究では、約3-4週間かかる仮説から開発承認までの期間の大幅短縮に貢献します。

-メリット・効果-

  • ■MeSHタグ付きのPubMed論文1,400万と、
    Open Targetsのデータ170万をデータベースとして
    備えており、即時の解析開始が可能
  • ■ベクトル演算による解析のため、辞書登録型のAIと比べ、
    使用が容易
  • ■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

Launch Phase(実用段階)

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