医療ビッグデータから難治性疾患の創薬標的を予測する革新的AI手法の開発

2021 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 21H04915
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Nagoya University (2023-2024); Kyushu Institute of Technology (2021-2022)
• Principal Investigator: 山西 芳裕 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (60437267)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石崎 敏理 大分大学, 医学部, 教授 (70293876)
• Project Period (FY): 2021-04-05 – 2026-03-31

Summary of the Research Project

約千種類の多様な疾患の患者に関する医療ビッグデータを疾患間で横断解析し、創薬ターゲットを予測する人工知能（AI）の研究開発を行う研究。臨床投薬履歴情報、網羅的オミクス情報、生体分子間相互作用情報を機械学習で融合解析し、注目する疾患の治療効果に結びつくタンパク質を推定する。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

創薬ターゲット（制御すると治療効果に結びつく生体分子）の枯渇が近年深刻化しており、創薬低迷の一因となっている。本研究により、異なる疾患間の創薬ターゲットの共通性を分子レベルで理解することが可能となり、疾患に対する最適な創薬ターゲットの自動同定へ繋がることが期待される。