-医薬ビッグデータの有効活用へ-

九州工業大学大学院情報工学研究院の山西芳裕教授らの研究グループは、理化学研究所革新知能統合研究センターのZHAO Qibinユニットリーダーらの研究グループ、田部井靖生ユニットリーダーとの共同研究により、多様なヒト細胞における薬物応答の遺伝子発現パターンを高精度に予測する新たな情報技術を開発しました。

ヒト細胞における薬物応答の遺伝子レベルでの理解は創薬の重要課題ですが、すべての薬物やヒト細胞の組み合わせに対して網羅的に観測することは困難であり、未観測値や欠損値が解析上の障害となっていました。本研究グループは、薬物応答遺伝子発現データを、薬物、遺伝子、細胞、時系列からなるテンソル構造と見なし、新しいテンソル分解アルゴリズムを用いて、様々な細胞における未観測の薬物応答を予測する機械学習手法を開発しました。これにより、薬物の効能を高精度に予測することが可能になることを示しました。開発手法は、薬物の作用メカニズムの解明、薬効予測、医薬品候補化合物の探索などに活用できるため、医薬品開発に大きく貢献することが期待されます。

◇本研究成果は、2019年7月8日(英国時間午前9時)に英国科学誌「Bioinformatics」のオンライン版で公開されました。

◇研究の詳細はプレスリリース本文をご参照ください。