蓄積された医療ビッグデータを人工知能(AI)で解析し、既存薬が全く別の病気に効くかどうかを予測する「AI創薬」システムを、九州工業大の山西芳裕教授(生命情報学)が開発した。病気ごとに違うタンパク質の異常に着目。AIで類似パターンを探し当て、薬が代用できるかを照合する。従来とは違う新たな薬開発の手法として、既に大学病院や製薬会社と具体的な研究に乗り出しており、山西教授は「難病や希少疾病の治療薬の開発につなげたい」と話している。

 山西教授によると、がんや糖尿病、アルツハイマー病など多くの病気は、体内にある特定のタンパク質や遺伝子が異常を起こすことで発症する。治療薬は、タンパク質にくっついて、異常を抑えることで症状を軽減する。一方で、どの薬がどのタンパク質に作用するのか全容の把握は難しく、未知の効能を持つ薬もあるという。

 AI創薬の仕組みは、約1300の病気で現れるタンパク質の異常や、約8千個の薬の成分といった膨大なビッグデータを解析。異なる病気でも、タンパク質の異常が似る病気を関連づけ、薬の互換性を予測する。薬を細胞に投じた際の約2万パターンの遺伝子変化や、服用後の体の変化もAIに反映する。

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