実績 - 医学・医療 ページ

当社は、近年の創薬の多様化に着目し、現在主流となった新規モダリティ（mRNA、抗体医薬など）の開発をサポートする生成AI基盤モデルの開発を実施しています。 本件は、経済産業省及びNEDOが協力して実施する事業「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の一環として実施されます。文献検索や化合物の構造といった従来のデータではなく、モダリティによらず細胞内の状態を表すことができる遺伝子発現量をもとに過去の実験データを探索し、生体に対する影響を予見する生成AIの開発に取り組みます。

本研究では、日本人がん患者のゲノムデータ、疾患モデルである腫瘍組織移植のオミックス情報を利活用する統合データベースを作成し、がん治療薬の開発支援を目的とするAIを用いた統合解析システムの構築を進めています。 当社は、AIを利用した新規抗がん薬の創薬研究加速システム構築と有用性評価を担当しています。

当社は、株式会社CyberomiXと、空間トランスクリプトーム技術で計測される情報を活用したAI解析に関する共同研究を進めています。 当社が培った画像、患者情報、遺伝子情報といった多岐に渡るマルチモーダルデータ解析のAI技術を、サイバーオミックスが有する最先端の空間トランスクリプトーム計測技術を用いた計測結果に適用することで、今までの病理学的な計測やトランスクリプトーム、シングルセル解析だけでは難しかった病態の詳細に関する解析に取り組み、その病態に基づいた創薬ターゲットの同定技術の開発につなげます。

科研費・基盤研究（A）「新世代ビスフェノール胎児期暴露とスーパーエンハンサーから探る低用量効果の分子基盤」に研究分担者として参画しています。 人に悪影響を与える有害環境化学物質（いわゆる環境ホルモン）のメカニズム解明は、人の健康や安全のために重要な課題と考えられます。本研究では、有害環境化学物質のひとつであるビスフェノールAが、胎児期における極微量の暴露での生殖系や脳神経系へ及ぼす影響に関する分子基盤の解明を実施しました。

エーザイ株式会社と疾患ゲノムに対する人工知能等を用いた高度な解析法の開発と医学・薬学研究の推進を目的とした共同プロジェクトを実施しました。 ライフサイエンス分野応用に関する先端の人工知能技術を有する当社と、豊富な医療知識およびバイオマーカー開発技術を有するエーザイが協力することにより、疾患ゲノム情報の解析を介して医療発展に有用な成果の創出に取り組みます。

JST・AIP加速課題「信頼できるデータ駆動科学のための統計学の深化」にて、統計学の新パラダイムである選択的推論に注目し、汎用的な統計検定手法を設計することで、自然科学全体の信頼性向上を目指し、東京大学、名古屋大学、名古屋工業大学との共同研究を実施しています。 当社は離散アルゴリズムと統計学を融合した統計手法の高度化、オミクスデータの解析を担当しています。

行動予測・フィードバック提案機能を搭載したアルコールや薬物依存の方のセルフモニタリングを支援する行動変容促進アプリの開発とその社会実装を目指す共同研究を東京医科歯科大学と実施しています。 様々な制約に捉われずに誰もが健康に過ごせる社会実現を目指し、アルコール・薬物使用者（物質使用障害者）に対して行動変容に関するフィードバックを提供するモデル構築を担当しています。

AIを活用した「外科医の手技習得育成システム整備」と「術中の医療ミスを避けるサポートシステム」の開発に向けた共同研究を東京医科歯科大学と実施しています。 この提携を通じ、胃癌に対する低侵襲手術（腹腔鏡下手術、ロボット支援下手術）における膵周囲切離ライン（膵臓領域）の予測を実施し、AIが術者の補助となる可能性を示す結果を得ています。

当社は診断精度向上や創薬に向けた機械学習手法の開発研究を目的とし、国立がん研究センターとの共同研究を行っています。 当社のオミックス統合解析に関する人工知能技術と、国立がん研究センターの豊富なオミックス情報・臨床情報・およびこれらに対する知見を融合することにより、課題とする「マルチオミックスデータを統合解析する人工知能技術の研究」において、大規模オミックス情報の統合的かつ横断的な解析を目的とした、人工知能技術の研究開発を進めます。

AMED「患者層別化マーカー探索技術の開発／医療ニーズの高い特定疾患・薬剤に対する患者層別化基盤技術の開発」にて、製薬企業やアカデミアとの共同研究を実施しています。 本研究では、潜在疾患マーカーの同定を目指し、プロテオーム、メタボローム等のマーカーの定量をロボット技術により高品質にするだけではなく、デジタル画像・デジタルデバイスを含めた多様な手法で潜在疾患マーカーを探索し、さらに、これらを統合し創薬に結びつける人工知能（AI）技術の開発により、潜在疾患群の顕在化・層別化を起点とした創薬を志向します。当社は潜在疾患マーカーを同定するAI技術・統計解析手法の確立と検証を担当しています。