AIで薬の予期せぬターゲット発見?他 創薬AIの最新研究5選

   

最新研究をサクっとキャッチアップできる「今週の5本」シリーズ。今週の創薬AI編では、以下の5つの最新研究に注目していきます!

今週のラインナップ
1. 細胞を使って薬の副作用を見つける
2. 分子からがん治療法を探る
3. 薬の予期せぬターゲットを予測する
4. 新たな抗菌薬を効率よく見つける
5. 薬物と遺伝子の相互作用を予測する

細胞を使って薬の副作用を見つける

計算科学的手法は、臨床試験に入る前の薬の副作用を予測することにより、医薬品開発の失敗のリスクを軽減することができます。従来、薬の副作用を予測するためには、薬物に関する様々な外部の知識(薬物とタンパク質の相互作用など)が用いられてきましたが、細胞に関する情報を用いた例はありませんでした。

トルコのビルケント大学の研究者らは、細胞に化合物を添加した際の遺伝子発現プロファイルを含むLINCS L1000データベースの791種類の薬物の化学構造(CS)と遺伝子発現プロファイル(GEX)に基づいて、薬物副作用予測のためのディープラーニングフレームワークを開発しました。

結果、CSとGEXのデータの組み合わせにより、平均AUC 79%と高い精度の予測パフォーマンスを示しました。こうした化合物情報からの副作用の予測は、今後の創薬プロセスを大幅に促進させるでしょう。

ソース:DeepSide: A Deep Learning Framework for Drug Side Effect Prediction.

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分子からがん治療法を探る

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