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公開：2024-11-13

FRONTEOと第一三共がDrug Discovery AI Factoryで毒性情報解析システムを構築、創薬研究の革新的進展に期待

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• FRONTEOと第一三共がDrug Discovery AI Factory活用契約を締結
• 毒性試験データベースと報告書の解析業務を実施
• KIBITによる新知見発見システムの構築を支援

FRONTEOのDrug Discovery AI Factoryによる毒性情報解析システム

FRONTEOは2024年11月12日に第一三共とDrug Discovery AI Factoryを活用した毒性試験データベースと毒性試験報告書の解析業務に関する契約を締結した。FRONTEOは第一三共の現有毒性試験データベースで簡便に毒性解釈を確認できる仕組みの導入と毒性試験報告書の解析を通じた新知見発見を支援するAIシステムの構築を行うことになった。^[1]

このシステムはKIBITを用いて第一三共が保有する毒性試験報告書のテキスト情報とPubMedの論文情報を解析し、着目する毒性試験報告書と概念的に類似した情報の関係性を視覚的に把握できるマップやリストとして提示する仕組みとなっている。この機能により従来のアプローチでは気づけない毒性情報の関係性や傾向を確認することが可能になるだろう。

膨大な文献情報からの新しい発見は現状では研究者の発想力や偶然に依存している状況にあるが、KIBITを活用することで既知の文献情報から記載のない未知の関連性を科学的かつ体系的に発見することが可能となる。FRONTEOはこの技術を通じて製薬企業の革新的な研究開発に大きく貢献していく方針だ。

Drug Discovery AI Factoryの特徴まとめ

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KIBITについて

KIBITは、FRONTEOが開発した特化型AIシステムで、自然言語処理技術を用いて文書解析を行う独自のAIエンジンである。以下のような特徴を持つ先進的なAIシステムとして注目を集めている。

• 教師データ量やコンピューティングパワーへの依存度が低い
• 高速かつ高精度な解析が可能
• 解析情報の構造を可視化する特許技術を搭載

KIBITは第一三共との契約において、毒性試験報告書と学術論文の類似性を数百次元のベクトルに変換して二次元に圧縮し、視覚的に表示する機能を提供する。この技術により、膨大な文献情報から新たな知見を効率的に発見することが可能となり、創薬研究の革新的な進展に貢献することが期待されている。

Drug Discovery AI Factoryに関する考察

Drug Discovery AI Factoryの導入により、従来は研究者の経験と勘に頼っていた毒性情報の解析が、AIによって科学的かつ体系的に行えるようになることが期待できる。特にKIBITの視覚化技術により、複雑な情報の関係性を直感的に理解できるようになることで、研究者の新たな発見や仮説生成の効率が大幅に向上するだろう。

今後の課題として、AIが発見した新たな関係性や仮説の検証プロセスの確立が重要となってくる。AIの解析結果を実験で検証する際の優先順位付けや、既存の知見との整合性の確認など、効率的な検証システムの構築が必要になるだろう。研究者とAIの協働による新しい創薬研究の方法論の確立が望まれる。

将来的には、毒性情報の解析にとどまらず、創薬プロセス全般においてAIによる支援システムの活用が進むことが予想される。特に、化合物の設計や最適化、臨床試験データの解析など、より広範な領域でのDrug Discovery AI Factoryの活用が期待される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「FRONTEO、第一三共とDrug Discovery AI Factoryを活用した毒性情報の最適化および解析業務に関する契約を締結 | 株式会社FRONTEOのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000597.000006776.html, (参照 24-11-13).

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