実績 - 医学・医療 ページ
- 新薬開発の加速に貢献する遺伝子発現量基盤モデルの開発
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。
関係機関
経済産業省、NEDO
- 空間トランスクリプトーム解析に人工知能を活用した病態の解明と効率的な創薬ターゲット発見に関する共同研究
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。
関係機関
株式会社CyberomiX
- 機械学習・数理統計手法の開発
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。
関係機関
東京大学、名古屋大学、名古屋工業大学
- 潜在疾患マーカーを同定する人工知能解析手法の開発
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。
関係機関
国立長寿医療研究センター、産業総合技術研究所、東京大学、武田薬品工業株式会社、アステラス製薬株式会社、第一三共株式会社、Axcelead Drug Discovery Partners株式会社、NPOバイオ計測技術コンソーシアム 等
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