マクロとミクロの2つの異質な情報を活用し、データ駆動的な創薬標的探索を行う

AI健康・医薬研究センター センター長　夏目 やよい

臨床試験において人での薬効が確認できず失敗してしまう割合が高いことから、人由来の診療情報やオミックスデータ等の解析により創薬標的探索を行う技術開発とデータ解析を開始しました。
診療情報（個体レベルのマクロの情報）とオミックスデータ（分子レベルのミクロの情報）の取得は意義が大きい一方、両者は内容や形式が異質で、つながりを見出す解析は困難という問題がありました。そこで、連関のある項目グループを見つけ出せる解析技術を理化学研究所と開発し、大阪大学との共同研究において特発性肺線維症の創薬標的候補とその阻害剤を発見することに成功しました。
この方法はあらゆる疾患に適用可能と考えており、特に難病では、これまでの知見に依存せずに重要因子を探索できるため、苦しむ患者の希望になれるのではとやりがいを感じています。