FRONTEO、遺伝子情報と論文情報を組み合わせた創薬標的探索手法を開発

■AI創薬支援サービスの機能拡充につながると期待

 FRONTEO<2158>(東証グロース)は14日、自社開発AI「KIBIT」を用いて、遺伝子情報と医学・薬学論文情報とを掛け合わせて創薬標的探索を行う新たな手法を開発したと発表。この手法は、AI創薬支援サービス「Drug Discovery AI Factory」の機能拡充につながるという。

 疾患の多くは、ゲノム配列変異による遺伝子の機能異常によって発生すると考えられている。疾患メカニズムの解明には、異常の生じる遺伝子やその影響を受けて発現量の変化する遺伝子の特定が重要だ。しかし、ゲノムワイド関連解析や発現量的形質遺伝子座などに基づく解析だけでは、疾患発症との関連性の解明が困難だった。

 そこでFRONTEOは、発現量的形質遺伝子座解析により特定された遺伝子を、KIBITで解析する手法を開発した。ゲノム情報から予測される遺伝子発現変動と、医学・薬学論文情報を網羅的に学習したAIを組み合わせることで、疾患原因遺伝子や疾患メカニズムの予測や仮説生成、創薬標的候補の選出・優先順位付けなどが可能になった。(情報提供:日本インタビュ新聞社・Media-IR 株式投資情報編集部)

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