0001ガーディス ★
2019/01/07(月) 08:07:04.28ID:oJUxTv+o9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。
これまでに、抗精神病薬「フェノチアジン」が前立腺がんに有効▽統合失調症の治療薬「ペンフルリドール」が抗がん作用を持つ▽腹痛に効く漢方薬「大建中湯」が炎症性大腸がんに有効−などと予測した。
薬の開発は一般的に、１０年以上の期間や数百億円から数千億円の費用がかかる。途中で重い副作用が判明したり、大量生産が難しかったりすれば、実用化には至らないケースもある。
山西教授は既存薬や過去に開発に失敗した医薬品の成分を別の病気の治療に再利用する「ドラッグ・リポジショニング（ＤＲ）」の手法を採り入れた。従来は「偶然の発見」に頼りがちだったＤＲを、ＡＩの能力によって飛躍的に効率化させた。
山西教授は「ＡＩ創薬は開発の低コスト化、迅速化につながる。ＡＩのディープラーニング（深層学習）で予測の精度を上げ、５年以内の新薬開発を目指す」としている。
＝2019/01/07付 西日本新聞朝刊＝
https://www.nishinippon.co.jp/sp/nnp/national/article/477557/
https://www.nishinippon.co.jp/import/national/20190107/201901070007_000_m.jpg
