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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

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、PubMedとOpen Targetsの定期的に更新された最新のデータベース情報と論文のテキスト情報を学習させてあるため、研究者が自らの仮説を自然文で作成し、入力するだけで、仮説に関連する最新の論文やターゲット遺伝子ネットワーク等との関連性の強さがスコア(数値)で可視化されます。またカスタマイズにより、製薬企業が過去保管してきた文書データを読み込ませて、活用することも可能です。
医薬品製造販売企業数 305社
※ 出典:厚生労働省「平成27年度医薬品・医療機器産業実態調査」

創薬研究支援AIシステムによって解決する課題

従来の論文解析で用いられてきた辞書型や文法学習型のAIは、使用するために研究者がコーディングの知識を学ぶ必要があったり、常に単語と意味のデータベースのアップデートが必要でした。さらに初期のトライアルやPoC(概念実証)には、何ヶ月もの期間と大規模な予算が必要と言われていました。
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、辞書では定義しにくい曖昧な概念もベクトル化で関係を表すことができ、データベースの頻繁なアップデートが不要です。また、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にはマシンパワーが軽く済むことも使いやすい点です。まるで検索ツールのように、自然文を入力し、例えば、「ガンは除く」といった不要な要素を自在に引き去り、差分を抽出の対象とした解析が可能な、取扱いやすさも特徴の1つです。

【従来の論文情報検索と、Concept Encoderを用いた創薬研究支援AIシステムの違い】

創薬研究支援AIシステムの概要

「Concept Encoder」を用いた創薬研究支援AIシステムは、この新規医薬品探索技術をベースに、文献や遺伝子発現などの情報を含むデータベースをあらかじめパッケージ化し、クラウドサービスとして提供することで、より手軽に製薬企業の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するものです。創薬研究支援AIシステムの主な特徴は、以下のとおりです。
1. 創薬の調査過程で活用が必須となる、MeSH(※1)タグ付きのPubMed(※2)論文1,400万と、Open Targets(※3)のデータ170万をデータベースとして備え、AIエンジン「Concept Encoder」があらかじめデータを学習済みで、即時に探索・解析が可能。
2. 申し込みから最短で約1週間での利用開始が可能(クラウドサービスの場合)。オンプレミスやプライベートクラウドでの導入・利用も可能。
3. ベクトル演算によるAI解析を行うため、辞書登録型のAIと比べ、使用方法が検索ツール並みに容易。
4. 処理が軽いため、オンプレミスの場合、数百万円レベルのサーバー(※4)で稼動が可能で、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。
5. 従来の創薬研究では、仮説から開発承認まで約3-4週間かかる時間を大幅に短縮できる効果が見込まれる。

※1 MeSH:Medical Subject Headingsの略。PubMedの論文で医学を主題とした内容であることを表わす。
※2 PubMed:生物や医学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)内にあるNCBI(国立生物科学情報センター)が作成。
※3 Open Targets:官民のパートナーシップによる創薬ターゲット発見のためデータベース
※4 創薬研究支援AIシステムが稼動可能なサーバーのスペック例 ⇒ CPU数:8コア、メモリ:256GB、ストレージ容量:6TB

【論文の探索研究にConcept Encoderを導入した製薬企業の反応】

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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