ベストな抗がん剤の組み合わせをAIで発掘(AI×医薬品)【論文】

   

薬物併用はがん治療の重要ポイント

がん治療における薬の併用は、治療効果の向上や毒性の低下、薬剤耐性の抑制など、多くの利点が期待される。 しかし、数の組み合わせは指数関数的に増加するため、実験的手段で新しい相乗効果のある薬の組み合わせを見つけ出すのは困難である。

近年、化合物の構造などの物理化学的特徴から、その生物活性を予測できる定量的構造活性相関(QSAR)モデルにより、薬物間の相乗効果を予測する手法の開発が進められている。これらの技術を基に、様々ながん種に対する薬物の相乗効果を予測できるようになれば、がん治療における、膨大な数の有効な薬物の組み合わせを発見できるかもしれない。

そこで、こんな研究を紹介しよう。

フランスにあるマルセイユがん研究センターのPavel Sidorovら研究者は、がん治療における薬物の相乗効果を調べるという課題に着目し、大規模な予測モデルの開発を試みた。

薬物の相乗効果は予測できるのだろうか?

相乗効果を持つ新しい薬の組み合わせを発見

Pavel Sidorovらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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